11. 밭의 주인은 농부인가, 빅테크인가?
AI 농업혁명과 데이터 주권
"인류가 경작을 시작한 이래 밭의 주인은 명확했다. 땅을 갈고 씨앗을 뿌리며 땀 흘린 농부, 그 자신이 밭의 주인이었다. 그러나 오늘날 이 오랜 소유의 법칙이 보이지 않는 데이터의 흐름 앞에서 근본부터 흔들리고 있다. 인공지능(AI) 드론이 하늘에서 농지를 스캔하고, 자율주행 트랙터가 인간의 손길 없이 밭을 갈며, 수십 년간 축적된 농부의 경험과 노하우는 이제 거대 기술기업(빅테크)의 서버로 전송되는 0과 1의 신호가 되었다. 흙과 땀의 영역이었던 농업이 데이터와 알고리즘의 전쟁터로 변모하면서, 우리는 인류 역사상 가장 형이상학적인 질문과 마주하게 되었다. 과연 이 밭의 진정한 주인은 누구인가?"
농업 생산의 거대한 전환, 그 동력은 단연 인공지능(AI)이다. AI는 위성 이미지와 토양 센서 데이터를 분석하여 최적의 파종 시기와 비료량을 계산하고, 과거의 기후 패턴을 학습하여 미래의 수확량을 예측하며, 농업 현장의 모든 변수를 통제하는 능력을 통해 인류에게 풍요를 약속하는 것처럼 보인다. 그러나 이 눈부신 기술의 이면에는, 농부가 자신의 밭에서 생산된 데이터의 통제권을 잃고 거대 플랫폼에 종속되어 ‘현대판 소작농’으로 전락할 수 있다는 서늘한 경고가 숨어있다.¹
AI, 흙과 땀의 1차 산업을 4차 산업으로 다시 쓰다
1. 21세기 최고의 비료, 농업 데이터
‘AI 농업혁명’은 인류의 가장 오래된 산업을 근본부터 재정의하는 패러다임의 전환이다. 이는 단순히 노동력을 절감하는 자동화를 넘어, 인간의 감각과 경험으로는 불가능한 수준의 최적화를 통해 생산성을 극대화하는 혁신을 의미한다. AI가 탑재된 드론과 위성은 농지를 픽셀 단위로 분석하여 작물의 생육 상태와 병충해를 진단하고, 이를 바탕으로 자율주행 트랙터는 필요한 곳에 정확한 양의 물과 비료를 공급하는 ‘정밀 농업’을 구현한다. 고령화로 인한 농촌의 노동력 부족 문제는 24시간 자동으로 밭을 가는 자율주행 농기계가 해결하고, 수십 년간의 데이터를 학습한 AI는 미래의 기후 변화와 시장 변동성까지 예측하며 농부의 의사결정을 돕는다. 다음 사례를 보면 AI가 농업 현장을 얼마나 크게 바꾸고 있는지 실감할 수 있을 것이다.
• 정밀 농업 : 인공위성, 드론, 사물인터넷(IoT) 센서 등에서 수집한 데이터를 AI로 분석하여 농경지를 작은 구역 단위로 나누고, 각 구역의 특성에 맞게 물, 비료, 농약을 최적의 양으로 적기에 투입하는 농업 방식을 말한다. 자원의 낭비를 줄여 생산 비용을 절감하고, 환경에 미치는 부정적인 영향을 최소화하며, 작물의 품질과 수확량을 극대화하는 것을 목표로 한다.² 스위스의 농업 기술 스타트업 ‘에코로보틱스(Ecorobotix)’가 개발한 ARA 스마트 분무기가 대표적으로, 트랙터에 부착되어 고해상도 카메라와 AI 비전 기술을 이용해 작물과 잡초를 실시간으로 구별하고, 잡초가 있는 곳에만 정확히 제초제를 소량 분사하여 제초제 사용량을 최대 95%까지 감축한다.³
• 자율주행 농기계 : GPS, 라이다(LiDAR)⁴, AI 컴퓨터 비전 기술을 통해 인간의 직접적인 조작 없이 스스로 경작·파종·수확 등의 작업을 수행하는 농업용 기계다. 농촌의 고질적인 문제인 노동력 부족과 고령화에 대한 효과적인 해결책으로 주목받고 있으며, 24시간 작업이 가능해 농업 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있다.⁵ 세계 최대 농기계 제조업체인 존 디어(John Deere)의 8R 자율주행 트랙터가 상용화된 대표적인 예로, 스마트폰 앱을 통해 트랙터를 원격으로 제어하고 작업 상황을 모니터링할 수 있으며, 트랙터는 6쌍의 스테레오 카메라와 AI 알고리즘을 통해 360도 장애물을 감지하고 정해진 경로를 따라 정밀하게 작업을 수행한다.⁶
• 예측 분석 : 과거의 농업 데이터(수확량, 기후, 토양 상태 등)와 실시간 데이터를 AI로 분석하여 미래에 발생할 일을 예측하는 기술이다. 이를 통해 수확량을 예측하여 출하 계획을 세우고, 특정 병충해의 발병 가능성을 미리 경고받아 선제적으로 대응할 수 있다.⁷ 글로벌 농화학 기업인 바이엘(Bayer)의 클라이밋 필드뷰(Climate FieldView)가 대표적이다. 농부가 이 플랫폼에 자신의 농지 데이터를 업로드하면, AI가 이를 과거 기후 데이터 및 위성 이미지와 결합하여 분석한다. 농부는 이를 통해 각 필지별로 최적의 파종 밀도와 질소 관리 계획을 추천받고, 작물의 건강 상태를 모니터링하며 수확량 예측 정보를 제공받을 수 있다.⁸
농업 분야에서 일어나는 위와 같은 기술 혁명을 신 농업혁명(A new agricultural revolution)이라 부른다.⁹ 그리고 신 농업혁명을 주도하는 빅테크는 전통적인 농기계, 종자, 화학 등 기존 농업 대기업들이 데이터 플랫폼 기업으로 변신한 새로운 형태의 권력이다.¹⁰ 이들이 수집하는 ‘농업 데이터’는 토양 성분, 수확량, 농기계의 작업 기록, 기후 정보뿐만 아니라, 특정 비료나 종자를 사용했을 때의 반응과 같은 농부의 수십 년 노하우가 담긴 비공개 정보까지 포함하는 ‘21세기 최고의 비료’다.
그리고 이 모든 변화의 중심에는 AI의 분석 능력이 있다. 개별 기술의 발전도 중요하지만, 이들을 하나의 유기적인 시스템으로 묶어 지능적으로 작동하게 하는 것이 바로 AI의 역할이다. AI는 수많은 센서에서 쏟아지는 이질적인 데이터의 홍수 속에서 의미 있는 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 ‘어디에, 언제, 무엇을, 얼마나’ 투입할지를 결정한다. 과거 농부의 직관과 경험이 수행했던 복합적인 판단의 영역을 이제는 AI 알고리즘이 대체하고 있는 것이다.
2. 데이터 주권 없는 경작의 비극
빅테크가 농업 데이터에 집중하는 이유는 데이터야말로 AI 시대 농업 생태계 전체를 지배할 수 있는 궁극의 자원이기 때문이다. 수백만 농장의 데이터가 모이면, AI 모델을 고도화하여 농부들에게 유료 서비스로 판매함으로써 이익을 극대화할 수 있고, 특정 지역의 작황이나 병충해 확산 패턴을 미리 파악하여 종자, 비료, 농약의 수요를 예측하고 가격을 결정하는 데 절대적으로 유리한 위치를 점할 수 있다. 나아가 수집된 데이터를 바탕으로 특정 농가에 최적화된 대출이나 보험 상품을 개발하는 등, 농업을 넘어 금융, 보험, 물류 등 연관 산업으로 사업을 무한히 확장하는 기반이 된다.¹¹
이렇게 농업 데이터가 중요한 까닭에 오늘날 농업에서의 ‘데이터 주권’은 “농부가 자신의 농지에서, 자신의 활동을 통해 생성된 데이터의 소유, 통제, 사용에 대한 권리를 갖는다”는 원칙을 의미하게 되었다. 이는 단순히 개인정보 보호를 넘어, 농부가 자신의 가장 핵심적인 생산 자산인 데이터에 대한 배타적 권리를 행사할 수 있어야 한다는 주권적 개념이다.¹²
그럼에도 농부들이 데이터 주권을 잃을 위험을 감수하면서까지 빅테크의 기술을 도입하는 이유는, AI 기술 도입이 더 이상 선택이 아닌 ‘생존’의 문제가 되었기 때문이다. 이웃 농가가 정밀 농업으로 생산비를 절감하고 수확량을 늘린다면, 전통 방식으로 농사짓는 농부는 가격 경쟁에서 뒤처져 시장에서 퇴출될 수밖에 없다. 또한 기후 변화, 새로운 병충해와 같은 예측 불가능한 변수가 늘어나는 상황에서 AI가 제공하는 데이터 기반의 분석은 현대 농업에서 유일한 해법처럼 보인다. 결국 대부분의 농부들은 수십 페이지에 달하는 데이터 사용 계약서의 내용을 제대로 이해하지 못한 채¹³ 고가의 AI 농기계나 데이터 플랫폼을 사용하기 위해 최종 사용자 라이선스 계약(End-User License Agreement, EULA)에 동의하게 된다. 이 계약서에는 “회사는 서비스 개선, 익명화된 데이터 분석 등을 위해 귀하의 데이터를 수집하고 활용할 수 있다”는 식의 포괄적인 조항이 포함되어 있다. 결국 농부는 첨단 기술을 사용하기 위해 자신의 가장 중요한 자산인 데이터에 대한 권리를 빅테크에 양도하는 악마의 계약에 서명하고 현대판 ‘데이터 소작농’이 될 위험에 처하게 된다.¹⁴
이 불공정한 관계의 핵심에는 AI가 만들어내는 ‘가치의 비대칭성’이 있다. 개별 농부의 데이터는 그 자체로 큰 가치를 갖기 어렵지만, AI는 수백만 농장의 데이터를 결합하고 분석함으로써 개별 농부가 결코 창출할 수 없는 막대한 부가가치를 만들어낸다. 빅테크는 AI의 분석 능력을 독점함으로써 데이터의 가치를 극대화하고, 그 이익을 다시 농부에게 재투자하는 게 아니라 자사의 기술적 해자를 깊게 파는 데 사용한다. 이는 더 많은 데이터가 더 나은 AI를 만들고, 더 나은 AI가 더 많은 사용자를 끌어 모아 데이터 독점을 심화시키는 강력한 선순환 고리를 형성하며, 농부를 기술 종속의 굴레에서 벗어날 수 없게 만든다.
3. 보이지 않는 국경 - 데이터 주권과 식량 안보의 연동
AI 농업혁명이란 거대한 파도 앞에서 ‘데이터 주권’이라는 방파제를 세우지 못한다면, 우리는 식량 생산의 통제권 자체를 소수의 빅테크에게 넘겨주는 미래를 맞이할지도 모른다. 밭의 주인이 누구인가에 대한 질문은 개별 농가의 경제 문제를 넘어, 한 국가의 식량 생산 시스템 전체가 소수의 해외 빅테크에 종속될 수 있다는 심각한 ‘안보 이슈’로 확장된다. 식량은 국민의 생존과 직결된 가장 기초적인 전략 자산이며, 농업 데이터는 그 생산의 모든 과정을 담고 있는 핵심 정보이기 때문이다.¹⁵
이러한 위험이 현실화되는 배경에는 데이터를 소유권의 객체로 명확히 규정하지 못하고 계약 자유의 원칙을 우선시하는 현재의 법적 허점이 있다. 현행법상 데이터는 부동산처럼 명확한 소유권이 인정되지 않기에, 농부가 생성한 데이터라도 플랫폼 기업이 이를 수집·가공하면 법적 분쟁의 소지가 크다.¹⁶ 농부들은 정보와 협상력에서 압도적 우위에 있는 빅테크가 일방적으로 제시한 계약 조건에 동의할 수밖에 없으며, 법원은 이러한 계약이 현저히 불공정하지 않은 이상 무효화하기 어렵다.¹⁷ 기업들은 데이터를 익명화하여 사용하므로 문제가 없다고 주장하지만, 수많은 농장의 익명화된 데이터가 모이면 특정 지역의 생산성 패턴이나 특정 농법의 성공률 등을 역으로 추론할 수 있게 된다. 이는 개별 농부의 협상력을 약화시키고, 집단적으로는 농민 전체의 이익을 해치는 결과로 이어질 수 있다.¹⁸ 빅테크의 데이터 독점은 이러한 법의 회색지대 위에서 정당화된다. 그 결과 국내의 농업 스타트업이나 연구 기관들은 데이터 부족으로 경쟁력을 잃고 농업 R&D 생태계 전체가 고사하여 미래 성장 동력을 상실하게 될 수도 있다.
나아가 농업 데이터 주권의 상실은 국가의 ‘알고리즘 주권’ 상실로 이어진다. 국가의 농업 정책이 자국의 데이터와 필요가 아닌, 해외 기업의 AI 알고리즘이 내놓는 추천에 의존하게 될 때, 우리는 식량 생산에 대한 실질적인 통제권을 잃게 될 수 있다. 가령 한 국가의 모든 농업 데이터가 특정 해외 기업의 서버에 저장되고 그 기업의 AI 알고리즘에 의해 분석된다고 가정해 보자. 해당 기업이나 그 기업이 속한 국가는 한국의 작황을 미리 예측하여 식량 가격을 조작하거나 특정 종자에 대한 의존도를 높여 공급을 무기화할 수 있다. 이는 국가의 운명이 외부 기업의 상업적 목표에 따라 좌우될 수 있음을 의미하며, 보이지 않는 ‘디지털 식민지’로 전락하는 것과 같다. 따라서 AI 기반의 신 농업혁명은 단순히 기술 도입의 문제를 넘어 국가 식량 안보의 미래를 좌우할 주권의 문제로 다루어져야 한다.
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결국 밭의 주인이 농부인가, 빅테크인가라는 질문은 인류의 가장 오래된 산업이 마주한 21세기적 딜레마다. AI가 약속하는 생산성의 비약적 향상이라는 달콤한 과실 이면에는, 농부가 자신의 밭에서 디지털 소작농으로 전락하고 국가의 식량 안보가 위협받는 거대한 위험이 도사리고 있다. 기술의 흐름을 막을 수는 없지만, 그 방향을 정의할 수는 있다. 빅테크의 데이터 독점에 맞서 데이터 주권을 되찾기 위한 농민 중심의 대안 모델과 정부의 규제 움직임이 나타나고 있다.
가장 주목받는 움직임은 농부들이 자발적으로 ‘데이터 협동조합’을 결성하는 것이다.¹⁹ 농부들이 자신의 데이터를 개별적으로 빅테크에 제공하는 대신, 협동조합에 모아 공동으로 관리하고 소유하는 모델이다. 이렇게 모인 데이터의 힘을 바탕으로 빅테크와 대등한 위치에서 협상하고, 데이터 판매 수익을 조합원들이 공유한다. 이는 데이터의 공유지(Commons)를 만들어 빅테크의 사유화에 맞서는 핵심 전략이다.²⁰ 더 나아가, 농업 데이터의 소유권이 원천적으로 농부에게 있음을 법률로 명시하는 입법적 노력도 시급하다. 유럽연합(EU)의 데이터 법(Data Act)²¹이나 미국 주정부들에서 논의되는 ‘농민 데이터 권리장전’처럼, 데이터 주권을 사적인 계약의 영역에서 공적인 권리의 영역으로 끌어올려야 한다.
혁신의 발목을 잡지 않으면서도 농부의 주권을 지키는 생태계를 만들기 위해서는 법, 기술, 새로운 비즈니스 모델이 결합된 다층적인 접근이 필요하다. 정부는 특정 기업에 종속되지 않는 오픈소스 기반의 데이터 플랫폼 개발을 지원하여 기술적 종속을 막고, 농민들이 연대하여 설립한 데이터 협동조합을 적극 육성하여 시장의 균형을 맞춰야 한다.
우리가 할 일은 궁극적으로 AI라는 강력한 도구를 누가 통제하고, 그 혜택을 어떻게 분배할 것인가에 대한 ‘사회적 합의’를 만드는 것이다. 그렇지 못한다면 AI는 농부를 돕는 지혜로운 조언자가 아니라, 그의 모든 것을 빼앗아 가는 보이지 않는 경작자가 될지도 모른다. 미래의 밭은 우리 모두의 식탁과 연결되어 있기에, 그 밭의 주권을 지키는 것은 곧 우리 모두의 미래를 지키는 일임을 명심하자.
¹ 민선형·임준형, 「디지털 농업을 위한 데이터 활용도 제고 방안 및 시사점」, 한국농촌경제연구원, KREI 현안분석 제99호(2023. 5. 4.), 5쪽 참조.
² 김용주·백승민, 「정밀농업 주요 기술 및 농기자재 현황과 진단」, 한국농촌경제연구원, 2020. 10., 3쪽.
³ Ecorobotix, 「Ecorobotix’s ARA Smart Sprayer Enters the US Market」, https://ecorobotix.com/ecorobotixs-ara-smart-sprayer-enters-the-us-market/ (최종 방문일 : 2025. 8. 24.)
⁴ 라이다는 LIDAR/LiDAR, light detection and ranging 또는 laser imaging, detection, and ranging의 약자로, 레이저 펄스를 쏘고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 목표물까지의 거리를 측정하는 거리 측정 장치를 말한다.; 위키백과 ‘라이다’ https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%8B%A4 (최종 방문일 : 2025. 8. 24.)
⁵ 김연태·김용현·백승민·김용주, 「자율주행 농기계 기술 동향」, Journal of Drive and Control, 2022. 3.
⁶ John Deere, 「Why Do I Need Autonomy?」, https://www.deere.com/en/autonomous/ (최종 방문일 : 2025. 8. 24.)
⁷ 자세한 내용은 노미진, 「스마트 농업의 작물 생존 예측을 위한 인공지능 분석」, 한국스마트미디어학회, 스마트미디어저널 vol.14, no.3, 2025, 2-3쪽 참조.
⁸ https://climate.com/en-us.html (최종 방문일 : 2025. 8. 24.); https://youtu.be/bAvyjAwm410 (최종 방문일 : 2025. 8. 24.) 각 참조.
⁹ Irving Fain, 「A new agricultural revolution has started. Congress must invest now to secure the future of U.S. food」, Fortune, 2023. 2. 10., https://fortune.com/2023/02/10/new-agricultural-revolution-congress-invest-innovation-future-us-food-supply-chain-tech-irving-fain/ (최종 방문일 : 2025. 8. 24.)
¹⁰ 이수진·장우석·이철, 「데이터로 여는 농업의 미래, 스마트농업」, 한국과학기술정보연구원, KISTI ISSUE BRIEF 제40호, 2022. 1. 10., 11쪽.
¹¹ 농산물 생산을 넘어 보험, 금융, 선물 거래 등으로 애그테크(AgTech: 농업과 기술의 합성어)의 외연이 확장되고 있다고 한다. 최용민, 「데이터 기반 애그테크, 글로벌 혁신 농업 아이콘으로 뜨다」, 이코노미조선, 2023. 2. 20., https://economychosun.com/site/data/html_dir/2023/02/18/2023021800023.html (최종 방문일 : 2025. 8. 24.)
¹² 자세한 내용은 민선형·임준형, 앞의 보고서, 13-15쪽 참조.
¹³ 문한필·손찬호, 「농업부문 데이터 거버넌스 관련 해외 사례: 미국 낙농산업을 중심으로」, 한국농촌경제연구원, 세계농업 2022. 5월호, 5쪽.
¹⁴ OECD(2018, 2020)의 연구결과에 따르면 이러한 사적 계약은 기술적인 측면에서 상대적으로 불리한 농가의 이익을 제대로 보호하지 못한다고 한다. 문한필, 손찬호, 앞의 보고서, 2쪽.
¹⁵ 이수진·장우석·이철, 앞의 보고서, 2쪽.
¹⁶ 민선형·임준형, 앞의 보고서, 5쪽.
¹⁷ 미국, EU, 일본 등 외국에서는 농업 데이터 시장에서 농가 교섭력이 낮게 나타나는 구조적 문제를 보완하기 위해 농업 데이터 권리헌장을 수립하였다고 한다. 민선형·임준형, 앞의 보고서 8쪽.
¹⁸ 변재연, 「스마트농업 육성사업 추진현황과 개선과제」, 국회예산정책처, 2022. 6. 15., 56쪽.
¹⁹ 문한필·손찬호, 앞의 보고서, 2쪽, 10쪽.
²⁰ 민선형·임준형, 앞의 보고서, 15쪽.
²¹ EU가 데이터 경제 활성화와 디지털 전환을 촉진하기 위해 제정한 법으로, EU 시장에 출시된 커넥티드 제품 제조자(manufacturer)와 관련 서비스 제공자(service provider)를 적용대상으로 한다. 제품 제조자와 관련 서비스 제공자는 사용자가 커넥티드 제품 및 관련 서비스 데이터에 무료로 쉽고 안전하게 접근할 수 있도록 제품 및 관련 서비스를 설계, 제조 및 제공할 의무를 부담한다.
