AI 기술은 지금 전 세계 산업과 사회 구조를 바꾸고 있으며, 특히 선진국과 개발도상국 간의 격차를 더욱 명확하게 드러내고 있습니다. 선진국은 인공지능을 미래 산업과 안보의 핵심 축으로 삼으며 주도권을 잡고 있고, 개발도상국은 아직도 기초 인프라, 교육, 자본 부족으로 AI 시대에 제대로 진입하지 못하고 있습니다. 이 글은 이 두 그룹의 현실, 그 차이의 배경, 그리고 우리가 주목해야 할 글로벌 미래 양상을 총체적으로 분석합니다.
선진국, AI 기술을 무기로 삼다
오늘날 선진국은 AI를 ‘기술력’ 이상의 의미로 받아들이고 있습니다. 이는 단순한 산업 혁신을 넘어 국가의 국제 경쟁력, 정보 주권, 안보 전략과도 긴밀히 연결되어 있습니다.
미국은 오픈AI, 구글 딥마인드, 마이크로소프트, 아마존 등을 중심으로 세계 AI 산업의 핵심을 쥐고 있으며, 자체적인 슈퍼컴퓨팅 센터, 대규모 데이터 센터, 클라우드 기반 AI 훈련 시스템을 완비한 상태입니다. 미국은 국방, 교육, 보건, 행정에 AI를 융합하고 있으며, AI 국방 드론, 군사 전략 분석, 사이버 보안 등에 AI 기술을 대거 투입하고 있습니다.
유럽연합은 윤리적 AI 개발을 강조하며 세계적인 AI 규범 정립에 주력하고 있습니다. EU AI 법안(AI Act)은 전 세계 최초로 인공지능 사용을 위험도 기반으로 구분하여 규제하는 제도적 기반을 만들었으며, 이는 국제 사회 전체의 규제 표준이 될 가능성이 큽니다.
한국과 일본 역시 AI 관련 국가 전략을 세부적으로 추진하고 있습니다. 한국은 디지털플랫폼정부와 AI 반도체 기술을 전략산업으로 선정했고, 인공지능 관련 대학원 및 고교 교육 커리큘럼까지 구축 중입니다. 일본은 고령화 문제를 해결하기 위한 AI 돌봄 시스템, 제조업 AI 자동화 기술을 빠르게 확장하고 있습니다.
공통적으로 선진국은 AI 생태계 전반—연구 개발(R&D), 산업화, 데이터 확보, 인재 양성, 법률 제도—를 종합적이고 전략적으로 다루고 있으며, 이로 인해 향후 글로벌 기술 패권을 둘러싼 경쟁에서 더 유리한 위치를 점하고 있습니다. 이들은 AI를 통해 미래 산업, 정보, 권력을 선점하고 있습니다.
개발도상국, 기술 이전보다 현실 생존이 우선
개발도상국은 선진국의 이런 흐름과는 전혀 다른 현실에 놓여 있습니다. 기술을 개발하기는커녕, 기본적인 디지털 인프라조차 부족한 국가가 여전히 많으며, AI라는 개념 자체가 아직 일반인에게 생소한 수준인 경우도 적지 않습니다.
첫 번째 장벽은 인프라입니다. AI 기술은 기본적으로 빠른 인터넷, 안정적인 전력 공급, 클라우드 서버 환경이 필수적입니다. 하지만 많은 개발도상국은 전력 공급이 불안정하거나, 통신 인프라가 미비해 기초적인 기술조차 구현하기 어렵습니다. AI 시스템을 운영하려면 수많은 연산 자원이 필요한데, 이러한 자원이 없는 국가에서는 시도 자체가 어렵습니다.
두 번째는 교육과 인재의 문제입니다. AI를 제대로 개발하고 활용하려면 관련된 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 언어학, 윤리학 등의 전문 지식이 필요합니다. 그러나 대부분의 개발도상국은 고등 교육 기반이 취약하고, 전문 인재가 타국으로 이탈하는 ‘두뇌 유출(brain drain)’ 현상까지 겹쳐 AI를 지속 가능하게 발전시킬 수 있는 인프라가 없습니다.
세 번째로는 정치·경제 구조입니다. 일부 개발도상국은 부정부패, 정책 불안정, 관료주의 등의 문제로 인해 정부 차원의 기술 전략을 세우는 것조차 어려운 상황입니다. 개발도상국의 많은 지도자들은 AI보다 농업, 식수, 보건, 기초 교육 등 당장 필요한 문제 해결에 집중하고 있습니다.
그럼에도 불구하고 희망적인 시도들도 존재합니다. 인도는 ‘AI for All’ 전략을 통해 농업 생산성 향상, 공공 의료 접근 확대, 디지털 학습 확산 등을 목표로 정부-민간 협력을 강화하고 있으며, 방글라데시, 베트남, 인도네시아 같은 국가도 AI 기반 스타트업을 적극 유치하고 있습니다. 나이지리아는 영어 기반 AI 개발에 특화한 지역 플랫폼 개발에 도전하고 있습니다.
하지만 전반적으로 볼 때, 이러한 긍정적인 사례는 극히 일부이고, 대부분의 개발도상국은 AI 시대의 흐름에서 점점 더 멀어지고 있습니다. 이는 국가 간 기술 격차를 구조적으로 고착화시킬 가능성이 높습니다.
기술 격차, 경제 격차, 그리고 지식 주권의 양극화
AI 시대에 기술 격차는 단지 '접근의 차이'가 아니라, 국가의 경제 구조와 주권의 미래까지도 좌우할 수 있는 중대한 문제입니다.
첫 번째로, 경제적 불균형이 심화됩니다. AI를 통한 생산성 향상, 자동화, 산업 고도화는 선진국의 경쟁력을 더욱 높여주며, 글로벌 수출 시장에서 개발도상국이 설 자리를 줄여버립니다. 예를 들어, 선진국은 AI 기반 로봇으로 제조업을 자동화함으로써 개발도상국의 저렴한 노동력을 대체해버리고 있습니다. 이는 ‘산업적 소외’를 초래하며, 개발도상국의 제조업 기반 경제 구조를 무너뜨릴 수 있습니다.
둘째, 데이터 주권 문제가 있습니다. AI는 데이터에 의존하는 기술이며, 데이터를 많이 확보한 나라가 기술과 경제 양측 모두에서 유리한 고지를 점합니다. 선진국은 자국 내 데이터는 물론, 글로벌 사용자 데이터까지 확보하며 AI를 고도화하고 있으나, 개발도상국은 자체 데이터 인프라가 없거나 외국 기업에 의존하고 있어 독립적인 AI 생태계를 구축하기 어렵습니다.
셋째, 지식 불균형과 교육 격차도 문제입니다. AI에 대한 고급 지식은 특정 국가와 일부 엘리트 집단에 집중되어 있으며, 이는 교육 콘텐츠, 언어 장벽, 연구 접근권 등에서 뚜렷하게 나타납니다. 영어 기반의 AI 학습 자료가 대부분이며, 비영어권 개발도상국은 기초 자료에 접근하기조차 어렵습니다.
넷째, 기술 종속성도 심각합니다. 개발도상국의 대부분은 글로벌 플랫폼(Google, Meta, Microsoft 등)에 전적으로 의존해 AI 서비스를 이용하고 있으며, 이로 인해 기술 독립성이 상실되고 있습니다. 이는 결국 장기적으로 자국의 기술 주권과 경제 독립에 악영향을 미칩니다.
이 모든 요소가 복합적으로 작용하면서 글로벌 AI 양극화가 심화되고 있으며, 이는 단순한 기술 격차를 넘어 정치·사회·경제적 불균형을 더욱 고착화시키는 방향으로 가고 있습니다.
결론: AI 시대의 진짜 과제는 ‘기술의 평등성’ 확보
AI는 인류에게 엄청난 가능성을 열어주고 있지만, 동시에 또 하나의 위기를 부르고 있습니다. 국가 간 격차가 좁혀지지 않는 한, AI는 또 다른 글로벌 불평등의 촉매제가 될 수 있습니다. 선진국은 더 빠르게 달리며 앞서나가고, 개발도상국은 따라가지도 못한 채 기술 식민지화에 빠질 위험이 있습니다.
진정한 글로벌 AI 시대를 만들기 위해 필요한 것은 ‘속도’가 아닌 ‘균형’입니다. 국제 사회는 기술이 인류 전체를 위한 것이 되도록 AI 기술과 데이터의 공정한 분배, 지식 공유, 교육 인프라 지원 등을 아우르는 포용적 전략을 수립해야 합니다.
UN, OECD, 세계은행 등 국제 기구와 함께 AI 협력 플랫폼을 구축하고, 선진국이 기술을 독점하는 구조가 아닌 ‘나눔과 교류’의 생태계를 만드는 것이 미래를 위한 진정한 투자입니다. AI의 진정한 성공은 모든 국가가 그 혜택을 누릴 때 완성됩니다.