대한민국을 호구로 만드는 해외원조.
오래전부터 느껴온 것이지만, 우리나라에서 빅데이터와 AI는 극히 제한적으로 작동하는 듯싶다. 대한민국이란 이름에 국뽕을 넣기 위한 방편으로는 잘 사용돼도, 대한민국의 이름에 부담을 줄 수 있는 결과물은 외면하거나 조작하는 게 아닌가. 하는 의심이 들어서다.
이런 의구심에는 이유가 있다. 그 이유는 외국인 동료가 쥐어 준다. 간혹 우리 국적이 아닌, 현장에서 잔뼈가 굵은 동료와 이야기를 할 때가 있다. 대한민국에 대한 생각을 알고 싶을 땐, 가차 없이 필자가 아프리카에서 경험한 이야기를 꺼내든다.
뽀얀 얼굴의 예의 바른 사람에 대한 이야기다. 현장엔 나가지 않는 사무직이라고 얼굴에 쓰여 있는 현장총괄 책임자였다. 일본도, 중국도. 거친 현장의 풍파에 시달린 얼굴. 스트레스가 중첩된 표정. 하지만 우리는 안온했다. 우리 해외원조에 대한 의구심이 더 이상 의구심이 아님을 확인했던 경험이다.
이 스토리에 곁들어 좀 더 지독한 이야기를 적나라하게 꺼내면, 언제나처럼 진솔한 답이 돌아온다. 너도 그렇게 느끼는구나. 나도 그런데.
외국인 동료들의 이야기를 정리하자면 3가지로 압축될 수 있다.
1. 일관성이 없다는 게 가장 큰 불만이다. 잘 진행되어 가는 이야기도, 담당자가 바뀌면 확 달라진다는 거였다. 윗사람이 바뀌어도 달라진다는 거였다. 대한민국은 툭하면 달라지는 나라였다.
2. 자존심에 상처를 입는 경우가 종종 있다는 건, 대부분의 동료들의 말이다. 대한민국을 이야기할 때 중국과 일본은 비교의 단골 메뉴다.
3. 대한민국은 해외원조 전략이란 게 있는가? 하는 의구심도 공통이다. 종잡을 수 없단다. 그래서 윗사람은 좋아한단다. `대한민국 돈은 좋은 거야.`
그래서 종종 해외원조 분야는 현장을 빅데이터로 분석하고, AI를 통한 조언을 얻고, 그런 식으로 관련 정책을 구상하긴 하는가? 하는 의구심이 든다. 그렇게 빅데이터, 빅데이터 노래를 부르던 대한민국인데 말이다. 이런 의심이 든 구체적인 사례도 있다. 에티오피아다. 에티오피아의 현실은 국민이 알아야 한다. 그리고 해외원조를 다시 고민해 봐야 한다. 이런데도 지원해 줄까요? 아니면, 이쯤에서 전략을 다시 세울까요?
해외원조 현장에서 잔뼈가 굵은 이들 중엔, UN에서의 승진에 좀 더 관심을 두는 우리 국적직원이 적지 않다. 그럼에도 반골이 있다. 혹은 독특한 경험으로 대한민국 국민의 안위를 UN 보다 더 많이 고민하는 전문가가 있다. 이런 사람을 선별하긴 쉽지 않다. 그렇기에 빅데이터나 AI는 열심히 활용해야 한다고 본다. 조작되지 않은 데이터는 팩트에 보다 근접한 결과물을 내준다.
요번에 우리나라에서 새로 구상하는 해외원조 전략은 기존 전략에 비해 발전되었다는 평을 들었다. 일부러 살펴보지 않았다. 1년 후, 동료들의 평을 듣고 싶어서다. 대책은 현장에서 달라져야 대책이다.
작년부터 정리하고 있는 이론이 있다. 몇 년 더 다듬어서 책으로 낼 생각이다. 해외원조 현장에서 가난한 나라를 지원하는 나라를 보면, 그 나라의 약점이 보인다. 저 약점으로 저 나라가 기울 수도 있겠구나. 생각되는 약점이다. 이런 차이가 너무나도 분명하다.
전제 조건은 이것이다. 인구당 GDP의 증가폭, 해외원조 지원 국가 순위, 국제적인 경제 수준, 중산층의 밀도. 이게 주요 측정 데이터다. 빅데이터와 AI를 이용하면 단박에 그 결과가 나온다.
무엇을 바꾸겠다는 거창한 그런 건 없다. 일반 국민의 시선으로는 목격하기 어려운, 이 시대 대한민국의 단편을 기록하여 후세에 남겨주겠다는 생각이다. 현재는 아니지만, 나중에라도 도움이 되길 바란다.
굳이 대한민국에 한정할 생각도 없다. 해외원조 현장은 너무나 다양한 정보가 움직이고, 이런 정보를 AI의 도움을 받아 정리하면, 인류를 위한 그 무엇인가도 나올 것도 같기도 하기 때문이다.