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[과학]인간과 기계의 공생: 지능시대 중국의 리듬

주동      발표시간: 2026-02-24 15:06       출처: 과학기술넷 选择字号【

1996년 2월, 미국 필라델피아에서 이색적인 '인간-기계 대결’(人机大战)이 막을 내렸다. IBM 슈퍼컴퓨터 ‘딥 블루’(深蓝)가 체스 세계 챔피언 카스파로프와의 대결에서 첫 승리를 거두었다. 이로 인해 인공지능에 대한 관심이 집중되였다.

체스판 한쪽에는 초기 착인공지능(窄人工智能)을 대표하는 1.4톤의 거대한 기계가 ‘적수’로서 인간의 지혜와 사유의 한계에 도전하고 있었다. 체스판 다른 쪽에서는 인간이 새로운 사물과 미지의 미래를 대면하며 느끼는 복잡한 감정이 가득했다.

2026년 2월, 중국 새해 맞이 무대에서 인간과 로보트의 관계가 다른 모습으로 나타났다. 인공지능의 대표적 성과로서 휴머노이드 로보트는 가벼운 몸놀림과 조화로운 동작으로 인간 배우들과 함께 무대에서 ‘대화’하고 ‘춤’을 추었다.

30년전 인간과 로보트의 관계에 대한 상상이 오늘날 현실로 재조정되고 있다. 지능형 기계는 점점 더 우리의 생산과 생활 속에 깊이 자리 잡으며 갈수록 정교해지는 경계내에서 인간의 발전에 봉사하는 존재가 되고 있다. 이러한 과정 속에서 중국은 호기심 어린 방관자에서 적극적인 참여자, 건설자, 수혜자로 거듭났으며 과학기술 혁신의 모습이 날로 뚜렷해지고 있다.

글로벌 소셜 플래트홈과 국제 미디어의 보도 속에서 ‘인기를 끈’ 것은 중국이 개발한 휴머노이드 로보트만이 아니다. DeepSeek, Seedance 2.0 과 같은 기술도 주목받으며 령역을 확장하고 있다. 춘절을 전후해 중국산 대규모 AI 모델들이 잇따라 업데이트되며 열띤 론의를 불러일으켰고 사람들은 지능화 시대에 중국이 분출하는 혁신 활력에 감탄하고 있다.

많은 학자들은 중국이 하드웨어 공급망, 응용 시나리오, 정책 지원 등 여러 측면에서 이미 우세를 확보했으며 체화인공지능이라는 새로운 기술 혁명에 충분히 대비하고 있다고 지적한다. 연구 기관의 데이터에 따르면 작년 전 세계에 출하된 약 1만 3,000대의 휴머노이드 로보트중 중국이 약 90%의 점유률을 차지했으며 올해 중국의 휴머노이드 로보트 판매량은 약 2만 8,000대에 달할 것으로 예상된다. 최근 몇년간 기자들의 인터뷰에서 많은 해외 인공지능 기업가들은 중국의 과학기술 혁신 환경에 대한 ‘부러움’을 숨기지 않았다. 미국 기업가 엘론 머스크는 얼마전 휴머노이드 로보트 등 기술을 언급하며 “중국은 강력한 실력을 갖추고 있다”고 평가했다.

모든 중대한 기술 혁명이 새로운 위험을 수반하듯 인간 또한 인공지능으로 인한 고용 구조 조정, 데이터 보안, 알고리즘 편향, 인간과 기계의 경계, 륜리 규범 등 많은 도전에 직면하게 된다. 이러한 의미에서 인류는 능동적으로 지능 시대를 맞이해야 할 뿐만 아니라 동시에 협력하여 인공지능 발전의 안전성, 신뢰성, 통제 가능성 및 공정성을 보장하는 글로벌 해결책을 함께 모색해야 한다.

중국은 기술 발전을 추진하는 동시에 글로벌 AI 거버넌스(人工智能全球治理)를 적극적으로 추진하며 인공지능이 선한 방향으로 나아가도록 하고 인간을 위해 봉사하도록 이끌고 있다. 중국은 ‘글로벌 AI 거버넌스 창의’를 제안하고, 세계인공지능협력기구 설립을 제안했으며 ‘AI+ 국제협력 창의’를 통해 글로벌 AI 거버넌스에 중국지혜를 기여하고 중국방안을 제공하고 있다.

영국 저널 《네이처》는 최근 사설에서 인공지능 군비 경쟁이 사람들의 안전이나 부유를 보장하지 못한다고 지적하며 AI의 안전과 활용에 관한 각국의 공감대 형성이 필요하다고 지적했다. 또한 중국이 제안한 세계인공지능협력기구 설립 창의는 환영받아야 하며 전 세계 연구자들과 정부가 이에 참여해야 한다고 강조했다.

필라델피아의 ‘인간-기계 대결’ 체스판에서 중국의 ‘인간-기계 공동 무대’까지 단일 국가의 탐색에서 국제 사회의 협력으로 이어지며 ‘대결’을 ‘공생’으로 전환하는 것이 중요하다. 오픈 협력의 자세로 위험을 함께 분담하고 혜택을 함께 누리며 기술이 발전에 더 잘 기여할 수 있도록 할 때 인류는 비로소 인공지능시대의 ‘봄날’ 속에서 안정적으로 나아갈 수 있을 것이다.

/과학기술넷


编辑:최화


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