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방음재종류 김제 자동차 부품 공장서 40대 노동자 기계에 끼여 숨져

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작성자 황준영
댓글 0건 조회 8회 작성일 25-07-25 08:44

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방음재종류 전북 김제의 한 자동차 부품 공장에서 40대 노동자가 작업 중 기계에 끼여 숨지는 사고가 발생했다.
23일 오전 8시 47분쯤 김제시 백산면의 한 부품 공장에서 A씨(40대)가 기계에 끼이는 사고를 당했다. A씨는 인근 병원으로 옮겨졌지만 목과 등을 크게 다쳐 숨졌다.
사고는 자동차 부품인 베어링 캡을 가공하는 설비에 이상이 생기자 A씨가 기계 내부를 확인하던 중 발생한 것으로 전해졌다. 해당 사업장은 상시 근로자 5인 이상으로 중대재해처벌법 적용 대상이다.
경찰과 노동당국은 공장 관계자들을 상대로 중대재해처벌법 적용 여부와 정확한 사고 경위를 조사하고 있다.
미국이 일본산 수입품에 15%의 상호관세를 부과하는 합의가 타결된 가운데 일본은 상호관세와 별도로 책정된 자동차 품목관세도 25%에서 12.5%로 낮추기로 합의했다.
일본 공영 NHK방송은 23일 정부 관계자의 말을 인용해 도널드 트럼프 미국 행정부와 일본이 일본산 자동차 품목관세를 25%에서 절반인 12.5%로 하향 조정하기로 했다고 보도했다.
이번 합의에 따라 미국이 일본산 자동차를 수입할 때는 이전부터 적용됐던 2.5% 관세에 12.5%의 관세를 더해 15%의 관세를 거둔다.
이날 미국과 일본은 일본산 수입품 상호관세를 기존 25%에서 15%로 내리기로 합의했다.
이시바 시게루 총리는 이날 오전 총리 관저에서 기자들과 만나 “2월부터 국익을 걸고 전력으로 협상해 왔다”며 “일본과 미국이 힘을 합쳐 고용을 창출하고 좋은 제품을 생산하는 것을 통해 세계에서 여러 역할을 다하는 데 이바지할 것”이라고 덧붙였다.
그는 지난 20일 참의원(상원) 선거 참패에 따른 거취 판단 영향과 관련해서는 “합의 내용을 잘 살펴보지 않으면 언급할 수 없다”며 말을 아꼈다.
관세 협상을 위해 미국을 방문해 22일 트럼프 대통령과 만난 일본 측 관세 담당 각료 아카자와 경제재생상은 엑스에 “미국 백악관을 갔다. 임무를 완료했다. 모든 관계자에게 진심으로 감사하다”고 밝혔다.
제주의 한 환전소에서 현금 4억7000여만원을 훔쳐 달아난 20대 직원이 이틀만에 경찰에 붙잡혔다.
제주서부경찰서는 절도 혐의로 20대 환전소 직원 A씨를 검거했다고 22일 밝혔다.
A씨는 지난 20일 오후 3시 40분쯤 제주시 노형동의 한 환전소 카운터 직원으로 근무하면서 금고에 보관돼 있던 현금 4억7000여만원을 훔쳐 달아난 혐의를 받고 있다.
A씨는 ‘사장이 돈을 가져오라고 했다’고 다른 직원을 속여 금고 안의 현금다발을 종이가방에 담아 사라졌다.
환전소는 개업한 지 얼마 안 된 상황에서 현금을 도난당하자 즉시 경찰에 신고했다. 경찰은 서울로 도주한 A씨를 추적, 범행 이틀만인 이날 오후 6시쯤 붙잡았다.
경찰은 A씨를 상대로 공범 및 범행 동기 등을 수사하고 있다.
챗GPT나 구글 제미나이에 글을 고쳐달라고 하거나 제목 혹은 표현을 추천받을 때마다 묘한 느낌을 받은 적이 많았다. 일부러 다소 거친 비유를 쓰거나 일반적인 문장 순서를 비틀어둔 곳을 발견하면 인공지능은 대체로 ‘모범생’의 길을 따라야 한다고 권고했다. 제목이나 표현 역시 무릎을 딱 칠 만한 번뜩이는 문구보다는 글의 내용을 적당히 버무린 평범한 것들이 많았다.
지극히 개인적인 소감이지만, 챗GPT 같은 거대언어모델(LLM)의 기본 원리와도 무관치 않아 보인다. 현대의 언어모델은 문장을 만들면서 다음 단어로 뭐가 나와야 할지 맞히는 연속적인 ‘함수’라고 할 수 있다. 언어모델은 수많은 텍스트를 단어에 가까운 토큰 단위로 나누고 각각에 숫자 배열인 벡터값을 매긴다. 이 벡터 공간 속에서 의미가 비슷한 단어들은 서로 가까운 곳에 위치하게 된다. 여기에 어떤 단어에 더 주목해야 하는지를 계산해서 문맥을 이해하는 어텐션(Attention)과 같은 기술이 더해진다.
이런 언어모델이기에 단어 간의 관계, 의미의 확장과 심화를 정확히 포착해낸다. 언어모델이 만약 인간이 여름휴가에 관해 쓴 글을 본다면, ‘여행’ ‘가고 싶다’만 반복되는 글보다는 숙소, 이동 경로, 맛집 등 관련 단어들이 반복적이면서도 점차 다른 차원이나 깊이로 넓어지는 글을 좋은 글이라 판단할 수 있다. 한편으로 계산을 통한 확률적 판단 아래 서 있기에 그 의미망 속에서 벗어난 선택은 잘 나오지 않을 수 있다. 인공지능의 글이 밋밋해 보인 건 이런 이유가 아닐까.
‘인공지능의 글쓰기는 아직이다’ 이런 결론을 내리려는 건 아니다. 우리 뇌를 100% 이해하지 못하는 것처럼, 인공지능이 어떤 동작을 거쳐 결과물을 내놓는지는 정확히 모른다. 최근에는 서로 다른 인공지능이 생성한 벡터값 사이에도 어떤 보편적 의미 구조가 존재하며, 인공지능끼리는 서로 그 뜻을 이해한다는 연구 결과가 나왔다. 또 다른 연구에서는 인간이 보기에 무질서해 보이는 벡터값 그 자체만으로도 정렬이 가능하다는 사실도 밝혀냈다. 딥러닝의 인공신경망 기본 단위인 퍼셉트론이 인간 뉴런을 흉내 낸 것처럼, 인공지능 안에도 인간의 지능 작용과 비슷한 무언가가 존재할 수 있다.
여전히 우리는 궁금해한다. 인간과 인공지능의 창의성은 다를까. 장강명 작가는 알파고 이후 프로 바둑계가 어떻게 변했는지를 추적한 르포 <먼저 온 미래>에서 이 질문을 던진다. 프로 바둑기사 김찬우 7단은 알파고야말로 인간이 가진 고정관념에 빠지지 않고 기본에 충실한 창의적인 수를 둔다고 말한다. 반면 이희성 9단은 기발하기는 하지만, 그저 정답에 가까운 수이며 인간이 만들어내는 창의성과는 거리가 멀다고 말한다. 기존의 정석을 모두 깨뜨려버린 측면에서는 김 7단의 말이 옳은 것 같기도 하고, 그저 이 수가 다른 수보다 이길 확률이 몇 퍼센트 높은지만을 제시하는 인공지능을 보면 이 9단의 말이 맞는 것 같기도 하다.
흥미로웠던 대목은 인공지능을 쓰면서 인간이 얼마나 모호한 개념을 사용하는지 깨닫게 됐다는 점이다. 인공지능에 ‘상대를 이겨라’는 목표는 설명할 수 있지만, ‘승리를 탐하면 이기지 못한다’ 같은 바둑의 격언은 이해시키기 어렵다. 장 작가는 “인간은 그런 비유를 도구 삼아 사유할 수 있다. 인공지능은 그렇지 않다”고 말한다. 이 모호함은 인간이 애써 인공지능과 구분 짓는 안간힘 혹은 변명처럼 느껴질지도 모르겠다. 프로 바둑기사들 역시 ‘인간만의 영역이 있다’고 믿었다가 속절없이 무너졌다.
그래도 이 모호함 속에 인간 고유의 본성이 숨어 있다고 믿고 싶다. 그 속에는 이를테면 다른 사람의 처지에 서서 상상하는 일 같은 것도 포함돼 있을 것 같다. “무슨 일이 있었습니까?” 전세사기로 남편을 잃은 주인공이 도배를 하러 온 필리핀계 노동자에게 들은 서툰 한국어의 정중함이 왜 위로가 됐는지, 김애란의 소설 <빗방울처럼>의 그 섬세한 감정을 인공지능이 대신 전달해줄 수 있을까. 그러나 집값이 떨어진다며 참사 추모현판 설치조차 반대한다는 기사를 보면, 오늘의 우리는 신형철 평론가의 말대로 “무엇으로 고통받고 있습니까”라는 말을 한국어로 묻는 법조차 잊어가고 있다. 사람을 닮아가는 인공지능보다는, 감수성이 인공지능보다 떨어져가는 사람이 더 무서워졌다.

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