※ 「공익웹진」은 시민 기록 활성화를 위해 경기도공익활동지원센터가 발행하는 참여형 아카이브입니다. 경기도 공익활동 현장의 다양한 시선과 이야기를 담아냅니다. 글의 내용은 경기도민 에디터가 직접 취재·작성한 것으로, 내용 중 일부 의견은 기관의 공식 입장과 다를 수 있습니다. _편집자의 말

 

"미래를 내버려 두지 말자"

기술과 데이터, 결국 사람을 이해하는 일에서 시작됩니다. 요즘처럼 AI라는 단어가 일상에 깊숙이 들어온 시대에, 공익활동 현장도 이제 더 이상 기술과 무관할 수 없습니다. 예전에는 공익활동이라고 하면 사람을 만나고, 손을 잡고, 현장을 뛰어다니는 일이 중심이었다면, 이제는 그 현장을 어떻게 기록하고, 어떤 데이터를 남기고, 그 데이터를 통해 어떻게 다시 사람을 위한 변화로 연결할 것인가까지 함께 고민해야 하는 시대가 되었습니다.

그렇다고 해서 공익활동이 갑자기 기술 중심의 세계로 바뀌는 것은 아닙니다. 오히려 반대로, 기술과 데이터는 사람을 더 잘 이해하기 위한 도구가 되어야 합니다. 그 점에서 지난 3월 24일, 서울시공익활동지원센터에서 열린 포럼은 참 의미 있는 자리였습니다. 임팩트얼라이언스, 계단뿌셔클럽, 녹색전환연구소 등 각계 활동가들이 모여, 기술과 데이터를 공익활동과 어떻게 연결할 수 있는지 약 3시간 동안 진지하게 대화를 나눴다는 사실 자체가 이미 큰 메시지였습니다.

포럼의 제목이기도 했던 “미래를 내버려 두지 말자”는 말은, 단순히 기술을 빨리 배우자는 뜻이 아니었습니다. 앞으로 공익활동 현장이 어떤 방식으로 변화해야 하는지, 그리고 그 변화의 중심에 누가 서 있어야 하는지를 다시 묻는 말처럼 들렸습니다. 공익활동은 늘 그렇듯, 가장 먼저 현실을 마주합니다. 사람들의 삶이 달라지고, 사회문제가 복잡해지고, 기존의 방식만으로는 해결되지 않는 문제들이 쌓여 가는 자리에 늘 공익활동 현장이 있습니다. 그래서 이 포럼이 더 중요하게 느껴졌습니다. 기술 이야기를 하면서도 결국 사람 이야기로 돌아왔기 때문입니다.



지난 3월 24일, 서울시공익활동지원센터에서 열린 '미래를 내버려 두지 않는 법 : 기술·데이터 활용 공익활동의 방향과 사례' 포럼

건강한 데이터를 만드는 조건은 ‘시민성’ 

기조 발제를 맡은 임팩트얼라이언스의 박정웅 팀장은 AI가 학습하는 텍스트의 기반이 점점 고갈되고 있다고 설명했습니다. 이미 세상에 존재하는 데이터는 많아 보이지만, 실제로 AI가 학습할 수 있는 충분하고도 건강한 데이터는 생각보다 많지 않다는 뜻입니다. 특히 한국어 데이터는 더더욱 그렇습니다. 여기서 중요한 건, 앞으로 공익활동 현장에서 만들어지는 데이터의 가치가 훨씬 더 커질 것이라는 점이었습니다.

이 말은 꽤 인상적이었습니다. 공익활동 현장은 마냥 ‘좋은 일’을 하는 곳으로만 비치기 쉽지만, 사실은 새로운 데이터를 만들고 새로운 증거를 쌓아 가는 곳이기도 합니다. 현장에서 만나는 사람들의 목소리, 변화의 과정, 실패와 시행착오, 반복되는 문제와 해결의 흔적들이 모두 데이터가 됩니다. 그리고 그 데이터는 나중에 정책을 바꾸고, 제도를 개선하고, 더 나은 공공서비스를 만드는 근거가 됩니다. 즉, 공익활동은 단순한 실천을 넘어, 사회를 이해하는 중요한 기록의 장이기도 한 셈입니다.

박정웅 팀장이 강조한 또 하나의 메시지는 건강한 데이터를 만들기 위해 필요한 것은 소수의 뛰어난 개인이 아니라 ‘시민성’이라는 점이었습니다. 이 말이 참 마음에 남았습니다. 데이터를 잘 다루는 몇몇 전문가만으로는 공익활동의 세계를 온전히 설명할 수 없습니다. 오히려 현장에 있는 많은 시민들이 함께 참여하고, 각자의 경험을 나누고, 서로 다른 시선을 모을 때 더 건강한 데이터가 만들어집니다.
공익활동의 데이터는 어디선가 위에서 내려오는 것이 아니라, 현장에서 살아 있는 사람들의 경험으로부터 나와야 합니다. 그래야 데이터가 숫자만이 아니라 삶을 담게 됩니다. 그리고 그 삶을 바탕으로 기술이 작동할 때 비로소 공익적 의미가 생깁니다.
 

AI, 기술 아닌 언어로 받아들이자 

이날 가장 많은 공감을 얻은 부분 중 하나는 AI를 바라보는 관점이었습니다. 보통 우리는 AI를 떠올리면 ‘기술을 잘해야 한다’, ‘남보다 더 빨리 익혀야 한다’, ‘뒤처지면 안 된다’는 불안부터 느끼기 쉽습니다. 그런데 박정웅 팀장은 AI를 기술(skill)로만 보지 말고 언어로 받아들이면 좋겠다고 말했습니다. 이 표현이 참 좋았습니다. 기술로만 보면 늘 경쟁이 생기고, 잘하는 사람과 못하는 사람으로 나뉘기 쉽습니다. 하지만 언어로 생각하면 조금 다릅니다. 언어는 배우고 익히고 자주 쓰면서 익숙해지는 것입니다. 누구나 서툴 수 있고, 누구나 배워 갈 수 있습니다. 그러니 AI는 전문가만의 영역이 아니라, 공익활동 현장에서 서로를 연결하는 새로운 언어로 이해할 수 있다는 것이었습니다.

특히 인상 깊었던 말은 “우리는 AI를 잘하는 전문가가 될 필요는 없고, 전문가와 현장 사이를 원활하게 이어줄 통역사가 되는 것이 핵심”이라는 대목이었습니다. 이 말은 공익활동의 본질과도 닿아 있습니다. 공익활동은 늘 사람과 사람 사이, 제도와 현장 사이, 말과 삶 사이를 연결하는 일입니다. 그렇다면 AI 시대의 공익활동가에게 필요한 것도 결국 기술 자체를 뽐내는 일이 아니라, 그 기술이 현장에 어떻게 번역되고 적용될 수 있는지를 이해하는 능력일 것입니다. 기술은 어렵고 멀리 있는 것이 아니라, 사람의 언어로 바꿔 설명할 수 있을 때 비로소 살아 움직입니다.

박정웅 팀장은 또 데이터와 기술 활용의 핵심은 결국 ‘증거를 만드는 것’이라고 말했습니다. 이 부분도 매우 현실적이었습니다. 공익활동은 많은 경우 좋은 의도와 열정으로 시작되지만, 그것만으로는 오래가지 못합니다. 왜 이 문제가 중요한지, 어떤 변화가 있었는지, 어떤 지원이 실제로 효과가 있었는지를 설명할 수 있어야 다음 단계로 나아갈 수 있습니다.

그런 의미에서 공익활동 현장에서의 데이터는 단순한 기록이 아니라, 변화의 증거입니다. 사람들은 숫자를 보면 움직이고, 사례를 보면 이해하며, 근거를 보면 설득됩니다. 따라서 우리가 하는 일과 그 결과를 텍스트로 남기고, 데이터로 정리하고, 필요하면 공공과 민간이 함께 데이터셋을 구축하는 일은 앞으로 더욱 중요해질 수밖에 없습니다. 기술은 결국 상향 평준화될 것입니다. 그렇다면 앞으로의 차이는 어디에서 생길까요? 바로 어떤 현장의 데이터를 보유하고, 생성하고, 개방하고, 축적하느냐에서 차이가 생긴다는 말이 깊게 남았습니다.
 

공익활동 현장에서 기술·데이터 활용은 더욱 중요해지고 있다

결국 사람과 현장에 답이 있다

이어진 사례 발표에서는 실제 현장에서 기술과 데이터가 어떻게 사람과 연결되는지 더 생생하게 다뤄졌습니다. 먼저 ‘계단뿌셔클럽’의 박수빈 대표는 이동약자의 이동권 문제를 시민 참여형 데이터 수집으로 풀어가는 과정을 소개했습니다.

사실 이동권은 누구에게나 중요한 문제이지만, 평소에는 잘 보이지 않습니다. 계단 하나, 턱 하나, 경사로 하나가 누군가에게는 큰 장벽이 됩니다. 이런 문제를 시민이 직접 기록하고, 함께 공유하고, 해결 방안을 만들어 가는 과정은 매우 뜻깊습니다. 단순히 데이터를 모으는 것에 그치지 않고, 참여자들이 “누군가를 돕는 사람”이 아닌 “함께 변화를 만드는 사람”이라는 감각을 갖도록 커뮤니티를 설계했다는 점이 특히 인상적이었습니다.

이 말은 결국 공익활동의 핵심이 참여자들의 세계를 넓히는 데 있다는 뜻처럼 들렸습니다. 나와 상관없는 것처럼 보이던 일에 참여하면, 그 순간 나의 세계도 함께 넓어집니다. 공익활동은 바로 그런 확장의 경험을 만들어 주는 일입니다.

녹색전환연구소의 고이지선 팀장이 소개한 ‘1.5℃ 계산기’ 역시 기억에 남았습니다. 개인의 탄소 배출량을 측정하고, 시민들의 일상과 탄소 문제를 연결해 보여주는 도구라는 점에서 굉장히 직관적이었습니다.

무엇보다 인상적이었던 건, 녹색전환연구소가 원래 기술이나 데이터에 익숙한 조직이 아니었다는 고백이었습니다. 데이터가 부족한데 가능할까 고민했지만, 해보니 되더라는 말은 많은 공익활동가들에게 큰 용기를 주었을 것 같습니다. 기술에 겁먹지 말고, 어떤 문제를 해결하고 싶은지 본질에 집중하는 것이 중요하다는 메시지는 공익활동 전반에 그대로 적용됩니다. 결국 도구는 도구일 뿐입니다. 중요한 건 그 도구를 통해 무엇을 바꾸고 싶은가 하는 질문입니다.

질의응답에서 나온 “사람과 현장에 쓸 시간을 확보하기 위해 AI를 쓴다”는 말도 오래 기억에 남습니다. AI를 쓰는 이유가 편리함 그 자체가 아니라, 결국 사람을 만나고 현장에 머무는 시간을 확보하기 위한 것이라는 점이 참 좋았습니다.

공익활동의 진짜 변화는 늘 현장에서 시작됩니다. 책상 앞에서만 만들어지는 것이 아니라, 사람을 만나고, 이야기를 듣고, 같이 고민하고, 함께 움직이는 시간 속에서 생깁니다. 그렇다면 반복적이고 소모적인 업무를 AI로 줄이고, 그 시간만큼 사람을 더 만나고 현장을 더 깊게 보는 것은 오히려 공익활동의 본질에 가까운 선택일지도 모릅니다.



기술·데이터 활용한 공익활동으로 소개된 '녹색전환연구소' 사례 

기술과 데이터가 공익활동이 만날 때 

이번 포럼이 특별했던 이유는, AI가 공익활동의 위기라는 식의 비관으로 끝나지 않았기 때문입니다. 오히려 기술과 데이터가 공익활동에 새로운 가능성을 열어 줄 수 있다는 점을 함께 확인한 자리였습니다. 물론 기술이 모든 문제를 해결해 주지는 않습니다. 오히려 잘못 쓰이면 사람을 더 배제할 수도 있습니다. 그래서 더 중요한 것은 기술 자체가 아니라 그것을 어떻게 이해하고, 어떤 방향으로 쓰느냐입니다. 그리고 그 방향을 정하는 것은 결국 현장에 있는 사람들입니다. 현장을 아는 사람, 사람의 사정을 아는 사람, 제도와 삶 사이의 간격을 경험해 본 사람들만이 기술을 공익의 언어로 번역할 수 있습니다.

이 글을 마무리하면서 다시 한 번 생각하게 됩니다. 공익에서 기술과 데이터 활용은 결코 기술 만능의 이야기가 아닙니다. 오히려 그것은 각기 다른 상황과 조건을 가진 사람들에 대한 이해에서 출발하는 일입니다. 어떤 사람은 계단 하나가 장애가 되고, 어떤 사람은 긴 설명이 필요하고, 어떤 사람은 숫자보다 먼저 마음의 안전이 필요합니다. 그러니 공익활동에서 기술과 데이터는 사람을 다 같게 만드는 도구가 아니라, 오히려 서로 다른 조건을 더 잘 이해하기 위한 도구여야 합니다. 그 이해가 있을 때 비로소 데이터는 살아 있고, 기술은 따뜻하며, 공익활동은 더 멀리 나아갈 수 있습니다.

결국 AI 시대에 공익활동 현장이 고민해야 할 것은 단순합니다. 기술을 얼마나 빨리 배우느냐보다, 그 기술을 통해 누구를 더 잘 이해할 수 있는가. 데이터를 얼마나 많이 쌓느냐보다, 그 데이터가 누구의 삶을 바꾸는 근거가 되는가. 그리고 AI를 얼마나 잘 쓰느냐보다, 그 시간과 에너지를 사람과 현장에 얼마나 더 쓸 수 있게 되느냐. 그 질문에 성실하게 답하는 현장이야말로, AI 시대에도 가장 인간적인 공익활동 현장일 것입니다.