미래 Ai시대 국가지배구조 예측해달라 질의해봄 거버넌스 : 정부, 행정, 운영, 지배 뭐 대충 그런 뜻, Goverment 할때 Governence Ai 역시 감시 대상. 중국 Ai랑 이번 사건은 결국 소프트웨어 영토 확장과 세계지배 이런 거랑 연결되는 거다. 그래서, 여기서 미국은 절대적으로 국가와 안보, 경제, 우주, 영토, 문화 등 이런 게 다 직결되는 거. #동북공정 대충보니 너무 시기상조다. 1. 서론 1.1. 거버넌스에 대한 AI의 도전과 기회 인공지능(AI)은 단순한 기술 발전을 넘어 사회 구조와 국가 운영 패러다임을 근본적으로 재편할 잠재력을 지닌 변혁적 힘으로 부상하고 있다. 이러한 변화의 속도와 깊이는 전례 없는 수준에 이를 것으로 예상되며 , 국가 거버넌스 시스템에 중대한 도전과 기회를 동시에 제시한다. AI는 공공 서비스의 효율성 증대, 데이터 기반 정책 결정 지원, 새로운 형태의 사회 문제 해결 가능성을 열어주지만 , 동시에 민주적 가치, 인권, 형평성, 사회 안정성에 심각한 위협을 가할 수도 있다.    1.2. 예측 범위 및 방법론 본 보고서는 AI의 광범위한 도입과 발전이 국가 거버넌스 구조, 기능, 시민-국가 관계, 그리고 국제 관계에 미칠 영향을 예측하고 분석하는 것을 목표로 한다. 이 예측은 현재 AI 기술의 적용 사례, 부상하는 거버넌스 동향 , 문서화된 위험 요소 , 그리고 각국의 정책적 대응  등을 종합적으로 분석하여 도출된 가능한 미래 시나리오에 기반한다.    1.3. 핵심적 긴장 관계 AI 시대 국가 거버넌스의 미래는 본질적으로 두 가지 상반된 힘 사이의 긴장 관계 속에서 형성될 것이다. 한편으로는 AI가 가져올 효율성 증대, 최적화, 문제 해결 능력 향상이라는 긍정적 잠재력이 존재한다. 다른 한편으로는 민주주의 원칙, 인권, 공정성, 사회적 안정성에 대한 심각한 위험 요소들이 부각되고 있다. 이러한 긴장 관계를 어떻게 관리하고 조율하는지가 미래 거버넌스의 모습을 결정짓는 핵심 요인이 될 것이다.    AI의 거버넌스 통합은 단순한 업무 자동화를 넘어서는 의미를 지닌다. AI는 데이터 분석, 예측, 자동화된 의사결정, 감시 능력 등을 통해 새로운 형태의 통치 방식을 가능하게 하며, 이는 국가 내 권력 분배, 국가와 시민 간의 관계, 나아가 국가 주권의 개념 자체에 근본적인 변화를 초래할 수 있다. AI 감시 기술은 국가 권력의 확장을 가능하게 하고 기본권과 민주주의를 위협할 수 있으며 , 치안 분야에서의 AI 활용은 투명성, 편향성, 책임성, 프라이버시 침해 문제를 야기한다. 따라서 AI 시대의 거버넌스는 기존의 틀을 유지하는 것이 아니라, AI의 고유한 특성과 잠재적 영향력을 고려하여 거버넌스 원칙 자체를 재검토하고 재구성해야 하는 과제에 직면해 있다.    2. 국가 기능 전반에 걸친 AI의 변혁적 잠재력 2.1. 공공 서비스 제공 및 행정 효율성 증대 AI 기술은 다양한 공공 부문에서 서비스 전달 방식을 혁신하고 행정 효율성을 획기적으로 향상시킬 잠재력을 가지고 있다. • 보건의료: 원격 환자 모니터링, 의료 영상 판독을 통한 진단 보조, 개인 맞춤형 치료법 제안, 의료 자원 배분 최적화 등 AI는 의료 서비스의 질과 접근성을 높이는 데 기여할 수 있다. 예를 들어, AI 기반 진단 시스템은 뇌졸중이나 폐 질환 진단의 정확도를 높이고 , 노약자의 건강 상태를 원격으로 관리하며 질병을 예방하는 데 활용될 수 있다.    • 사회복지: AI는 복지 수요 예측, 개인별 맞춤형 지원 계획 수립, 복지 부정수급 탐지, 서비스 연계 효율화 등에서 중요한 역할을 할 수 있다. 특히 독거노인이나 발달장애인 등 취약계층을 위한 돌봄 서비스에 AI를 접목하여 정서적 지원, 위급 상황 감지, 맞춤형 케어 등을 제공하는 사례가 늘고 있다. AI 챗봇은 24시간 복지 상담을 제공하여 접근성을 높이고 행정 부담을 줄일 수 있다.    • 교육: AI는 학생 개개인의 학습 수준과 속도에 맞춘 개인화된 학습 콘텐츠를 제공하고, 교사의 행정 업무 부담을 경감시키는 데 활용될 수 있다. 이는 교육 효과를 극대화하고 교육 기회의 평등을 증진하는 데 기여할 잠재력을 지닌다.    • 인프라 관리 및 환경: AI는 에너지 사용 패턴 분석을 통한 효율성 증대 및 탄소 배출 감축 , 수도관 누수 예측 및 관리 최적화 , 교통 흐름 최적화 등 도시 인프라 관리의 효율성을 높이는 데 사용될 수 있다. 일본 아이치현 도요타시는 AI 기반 누수 예측 시스템 도입으로 비용을 절감한 바 있다.    • 일반 행정: 반복적인 민원 처리, 문서 요약 및 자동 작성, 데이터 분석 기반 정책 지원 등 다양한 행정 업무에 AI를 적용하여 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있다. 캐나다 이민 당국은 챗봇을 통해 월 100만 건 이상의 문의를 92%의 성공률로 처리하며 효율성을 입증했다. 민간 기업의 AI 활용 사례에서도 생산성 향상과 비용 절감 효과는 뚜렷하게 나타나고 있어 , 공공 부문에서도 유사한 효과를 기대할 수 있다.    그러나 AI를 통한 효율성 증대가 공공 서비스의 핵심 가치인 형평성과 공정성을 훼손하지 않도록 주의해야 한다. 전통적으로 공공 서비스는 효율성보다 형평성을 더 중시해왔으나 , AI 도입 과정에서 효율성만을 추구할 경우 기존의 사회적 불평등이 심화되거나 새로운 차별이 발생할 위험이 있다. 민간 부문은 이윤 추구를 위해 효율성 극대화에 초점을 맞추지만 , 공공 부문은 공익 실현과 사회적 형평성 제고라는 목표를 견지해야 한다. AI 알고리즘이 편향된 데이터로 학습되거나 특정 집단에 불리하게 설계될 경우, 의료, 복지, 고용 등 다양한 영역에서 차별적인 결과를 초래할 수 있다. 따라서 AI 시스템 설계 및 도입 단계부터 다양한 인구 집단을 포괄하는 데이터 활용, 알고리즘 편향성 검토 및 완화, 투명성 확보, 시민 참여 보장 등 공공 가치를 실현하기 위한 노력이 필수적이다. 단순히 기술적 효율성만 추구하는 것이 아니라, AI가 모든 시민에게 공정하고 평등하게 혜택을 제공하도록 신중하게 관리해야 한다.    2.2. 정책 분석, 수립 및 집행 능력 강화 AI는 방대한 데이터를 분석하고 복잡한 사회 현상을 모델링하는 능력을 통해 정책 과정 전반을 혁신할 잠재력을 지닌다. • 증거 기반 정책 결정: AI는 다양한 출처의 정형 및 비정형 데이터를 신속하게 처리하고 분석하여 정책 결정의 근거를 강화할 수 있다. 예를 들어, 소셜 미디어 데이터나 온라인 토론 내용을 분석하여 시민들의 의견과 요구를 파악하고 , 정책 대안들의 잠재적 효과를 시뮬레이션하여 최적의 방안을 선택하는 데 도움을 줄 수 있다.    • 정책 모델링 및 예측: 교통 흐름 예측 및 최적화 , 전염병 확산 예측, 기후 변화 영향 분석 , 거시 경제 동향 예측  등 복잡한 시스템을 모델링하고 미래를 예측하는 데 AI가 활용될 수 있다. 이는 선제적이고 효과적인 정책 수립을 가능하게 한다.    • 자원 배분 최적화: 한정된 예산과 자원을 가장 효과적으로 배분하기 위한 의사결정을 AI가 지원할 수 있다. 예를 들어, 범죄 발생 가능성이 높은 지역에 경찰력을 집중 배치하거나 , 사회복지 자원을 가장 필요로 하는 계층에게 우선적으로 배분하는 등의 결정에 활용될 수 있다.    • 정책 집행 모니터링 및 평가: AI는 정책이 실제로 어떻게 집행되고 있는지 실시간으로 모니터링하고, 그 효과를 객관적으로 평가하는 데 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 정책의 문제점을 신속하게 파악하고 개선 방안을 마련할 수 있다. • 시민 참여 증진: AI는 대규모 시민 토론이나 온라인 청원 등에서 제기된 다양한 의견들을 자동으로 분류하고 요약하여 정책 결정자에게 제공함으로써, 시민 참여의 실효성을 높일 수 있다.    그러나 AI를 정책 과정에 활용하는 데는 신중한 접근이 필요하다. AI의 분석 능력은 강력하지만, 그 결과의 신뢰성은 사용된 데이터의 품질과 편향성, 그리고 알고리즘의 투명성에 크게 좌우된다. AI 시스템이 어떤 근거로 특정 결론에 도달했는지 이해하기 어려운 '블랙박스' 문제는 정책 결정의 책임성과 설명 가능성을 저해할 수 있다. 만약 정책 결정자들이 AI가 제시하는 결과나 권고를 비판적 검토 없이 수용한다면, 이는 기술 관료주의적 통치로 이어져 민주적 가치와 절차를 훼손할 위험이 있다. AI는 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 보조하는 도구로 활용되어야 하며 , AI 시스템의 투명성 확보, 결과 검증 절차 마련, 정책 결정 과정에 대한 시민 사회의 감시와 참여 보장이 필수적이다. AI의 잠재력을 최대한 활용하되, 민주적 통제와 공공 가치를 유지하기 위한 제도적 장치를 마련하는 것이 중요하다.    2.3. 국가 안보, 법 집행 및 감시 체계의 재구성 AI 기술은 국가 안보, 법 집행, 감시 영역에서 전례 없는 변화를 가져오고 있으며, 이는 효율성 증대라는 긍정적 측면과 함께 심각한 윤리적, 사회적 문제를 야기한다. • AI 기반 치안 및 범죄 예방: AI는 범죄 데이터 분석을 통해 발생 가능성이 높은 시간과 장소를 예측하는 '예측 치안'(predictive policing) 시스템에 활용된다. 또한, CCTV 영상 분석을 통해 용의자를 식별하거나, 소셜 미디어 모니터링을 통해 잠재적 위협을 감지하는 등 범죄 수사와 예방 활동의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다. 일본 나고야시에서는 AI 기반 방범 순찰 경로 최적화를 통해 시민들의 범죄 불안감을 감소시키는 효과를 보기도 했다.    • 감시 기술의 고도화: 안면 인식 기술을 포함한 생체 인식 기술은 공공장소에서의 개인 식별 및 추적을 가능하게 하며 , 드론, 위성 이미지 등 다양한 센서 데이터와 결합하여 광범위한 감시망을 구축하는 데 활용될 수 있다. 이러한 기술은 실종자 수색이나 테러 예방 등 공익적 목적으로 사용될 수 있지만, 동시에 대규모 감시 사회로 이어질 위험을 내포한다.    • 국경 관리 및 안보: AI는 출입국 심사 시 위험 인물 식별, 불법 밀수 탐지, 국경 지역 감시 등에 활용되어 국가 안보를 강화하는 데 기여할 수 있다. • 자율 무기 시스템: AI는 군사 영역에서 표적 식별, 의사결정, 무기 통제 등에 적용되어 자율 무기 시스템(autonomous weapons systems) 개발로 이어질 수 있다. 이는 전쟁의 양상을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 지니지만, 동시에 통제 불가능한 확전 위험과 심각한 윤리적 문제를 야기한다.    AI의 안보 및 치안 분야 활용은 효율성 증대라는 명백한 이점을 제공하지만, 그 이면에는 심각한 위험이 도사리고 있다. 가장 큰 우려는 프라이버시와 시민적 자유의 침해이다. AI 기반 감시 시스템은 개인의 일거수일투족을 추적하고 분석할 수 있게 함으로써, 국가의 감시 능력을 비약적으로 향상시킨다. 이는 사생활의 비밀과 자유, 개인정보자기결정권 등 헌법상 기본권을 심각하게 위협할 수 있으며 , 시민들의 자기 검열을 강화하고 표현의 자유를 위축시키는 '냉각 효과'(chilling effect)를 초래할 수 있다.    또한, AI 알고리즘의 편향성 문제는 법 집행 영역에서 심각한 차별을 야기할 수 있다. 특히 예측 치안 시스템은 과거의 편향된 범죄 데이터를 학습하여 특정 인종이나 소수 집단에 대한 과잉 감시와 불공정한 법 집행을 초래할 위험이 크다는 비판이 제기된다. NAACP와 같은 시민 단체는 이러한 시스템이 흑인 커뮤니티에 대한 불균형적인 감시와 치안 활동을 심화시킬 수 있다고 경고하며 규제를 촉구하고 있다.    AI 시스템의 불투명성과 책임 소재 불분명성 역시 중요한 문제이다. AI가 내린 결정(예: 용의자 식별 오류)으로 인해 피해가 발생했을 경우, 누구에게 책임을 물어야 하는지 명확하지 않을 수 있다. 이는 공권력 남용에 대한 견제와 균형을 약화시킬 수 있다.    결론적으로, AI의 안보 및 치안 분야 도입은 국가 권력의 비대화를 초래하고 시민적 자유를 심각하게 위협할 수 있는 잠재력을 지닌다. 이는 단순히 기술적 효율성의 문제가 아니라, 안보와 자유 사이의 근본적인 균형을 재설정해야 하는 정치적, 철학적 과제이다. 따라서 AI 기술의 개발 및 활용 과정에서 강력한 법적 규제, 독립적인 감독 기구 설립, 투명성 확보, 시민 사회의 참여 보장 등 민주적 통제 장치를 마련하는 것이 무엇보다 중요하다. 편향성 없는 데이터 사용, 알고리즘의 공정성 감사, 인권 영향 평가 등을 의무화하고, 무분별한 감시 기술 확산을 방지하기 위한 사회적 합의와 정치적 결단이 요구된다.    3. AI 거버넌스의 진화하는 글로벌 지형 AI 기술의 급속한 발전과 사회경제적 파급력 증대에 따라, 각국 정부와 국제기구는 AI 거버넌스 체계 구축을 위한 노력을 가속화하고 있다. 그러나 AI를 규율하는 방식에 대한 접근법은 국가별, 지역별로 상당한 차이를 보이며, 이는 글로벌 AI 거버넌스 지형의 복잡성을 더하고 있다. 3.1. 국가 및 지역별 규제 접근법 비교 분석 • 유럽연합(EU): EU는 세계 최초로 포괄적인 AI 규제 법안인 'AI 법'(AI Act)을 제정하여 글로벌 표준을 선도하려는 움직임을 보이고 있다. 이 법안은 AI 시스템을 위험 수준에 따라 4단계(수용 불가, 고위험, 제한적 위험, 최소 위험)로 분류하고, 각 등급에 따라 차등적인 의무를 부과하는 '위험 기반 접근법'(risk-based approach)을 채택했다. 사회적 점수화 시스템, 실시간 원격 생체 인식 시스템(일부 예외 제외), 사람의 잠재의식적 취약점을 이용하는 AI 등은 '수용 불가'로 분류되어 원칙적으로 금지된다. 고용, 교육, 핵심 인프라, 법 집행 등 '고위험' AI 시스템에 대해서는 데이터 품질 관리, 투명성 확보, 인간 감독, 사이버 보안 등 엄격한 요구사항이 적용되며, 위반 시 막대한 과징금이 부과될 수 있다. EU AI 법은 역외 적용 가능성을 가지며, 글로벌 기업들에게 상당한 영향을 미칠 것으로 예상된다 ('브뤼셀 효과'). 법안은 2024년 5월 최종 승인되었으며, 단계적으로 시행될 예정이다.    • 미국: 미국은 연방 차원의 포괄적인 AI 규제 법안 제정보다는 기존 법률과 규제 기관(예: 연방거래위원회(FTC))을 활용하는 분절적, 부문별 접근 방식을 취하고 있다. 바이든 행정부는 AI의 안전, 보안, 신뢰 확보를 강조하는 행정명령을 발표하고 , 주요 AI 기업들의 자발적 약속을 유도하는 등 '소프트 로'(soft law)와 산업 자율 규제에 비중을 두는 경향을 보인다. 이는 AI 기술 혁신과 산업 경쟁력 유지를 중시하는 정책 기조를 반영한다. 다만, AI 기술의 위험성에 대한 인식이 높아지면서 의회 차원에서도 관련 입법 논의가 진행 중이며, 향후 규제 강화 가능성도 배제할 수 없다.    • 대한민국: 한국은 2024년 12월 ｢인공지능산업 육성 및 신뢰 기반 조성에 관한 법률｣(약칭: 인공지능 기본법)을 제정하여 AI 산업 진흥과 안전한 활용을 위한 법적 기반을 마련했다. 이 법은 AI 기술 개발 지원과 함께, 국민의 생명, 안전, 기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 '고위험 영역 인공지능'에 대한 신뢰성 확보 조치를 규정하는 등 진흥과 규제의 균형을 추구한다. 구체적인 규제 내용과 수준은 향후 하위 법령 제정 과정에서 구체화될 예정이며 , 법률은 공포 후 1년 뒤 시행될 예정이다.    • 기타 국가: 중국은 생성형 AI 서비스에 대한 임시 관리 조치를 발표하는 등 특정 분야에 대한 규제를 강화하고 있으며 , 캐나다는 AI 및 데이터 법(AIDA) 제정을 추진 중이다. 싱가포르는 산업계의 자발적 도입을 장려하는 실용적인 '모델 AI 거버넌스 프레임워크'를 개발하여 국제적으로 주목받고 있다. 영국은 AI 안전 정상회의를 개최하며 국제 논의를 주도하고 있으며 , 일본 등 다른 국가들도 각자의 상황과 우선순위에 따라 다양한 정책과 거버넌스 모델을 모색하고 있다.    이처럼 AI 거버넌스에 대한 국가별 접근 방식은 규제의 강도, 범위, 철학 등에서 상당한 차이를 보인다. EU는 인권과 윤리적 가치 보호에 중점을 둔 포괄적 규제를 지향하는 반면 , 미국은 혁신과 시장 주도 성장을 우선시하며 상대적으로 유연한 접근을 취하고 있다. 이러한 규제 환경의 파편화는 국제적인 협력과 표준화 노력을 어렵게 만들고, 글로벌 비즈니스를 운영하는 기업들에게 복잡한 규제 준수 부담을 안겨준다. 또한, 이는 AI 기술의 발전 방향과 적용 방식에 영향을 미치며, 근본적으로는 혁신 촉진, 위험 관리, 윤리적 고려사항 사이의 균형점을 어떻게 설정할 것인가에 대한 각 사회의 가치 판단과 지정학적 경쟁 구도를 반영한다.    3.2. 국제 원칙과 표준의 역할 법적 구속력은 없지만, 국제기구가 제시하는 AI 원칙과 표준은 글로벌 AI 거버넌스 논의에서 중요한 규범적 기반을 제공하고 있다. • OECD AI 원칙: 경제협력개발기구(OECD)는 2019년 세계 최초로 정부 간 합의된 AI 원칙을 발표했으며, 이는 이후 많은 국가의 AI 전략 및 정책 수립에 영향을 미쳤다. 이 원칙은 AI 시스템이 포용적 성장, 지속 가능한 발전, 웰빙에 기여해야 하며, 인간 중심적 가치와 공정성, 투명성과 설명 가능성, 견고성, 보안 및 안전성, 책임성 등의 핵심 가치를 존중해야 한다고 강조한다. OECD는 기술 발전에 발맞춰 2023년 AI 시스템 정의를 개정하고 2024년 원칙을 업데이트하는 등 지속적으로 관련 논의를 주도하고 있다.    • 기타 국제 협력: G7 국가들은 공공 부문 AI 활용 툴킷 개발 등 실용적인 협력을 추진하고 있으며 , 유네스코(UNESCO)는 AI 윤리 권고안을 채택했다. 또한, 유엔(UN) 차원에서도 AI 거버넌스에 대한 논의가 활발해지고 있다. 이러한 국제적 노력들은 AI의 잠재적 위험을 관리하고 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 구축하기 위한 공통의 이해를 증진하고, 국가 간 정책 조율과 규제 상호운용성을 촉진하는 것을 목표로 한다.    이러한 국제 원칙들은 법적 강제력은 없지만 '소프트 로'(soft law)로서 중요한 역할을 수행한다. 국가들이 자국의 AI 정책을 수립할 때 중요한 참조 기준이 되며 , 기업들이 책임 있는 AI 개발 및 배포를 위한 자체 가이드라인을 설정하는 데 영향을 미친다. 또한, AI라는 초국경적 기술의 거버넌스에 대한 공통 언어와 규범적 틀을 제공함으로써, 다양한 규제 접근법 속에서도 핵심 가치(신뢰성, 인권 존중 등)에 대한 최소한의 공감대를 형성하고 국제 협력의 기반을 마련하는 데 기여한다. 파편화된 규제 환경 속에서 이러한 국제 원칙들은 중요한 조정 메커니즘으로 작용하며, 책임 있는 AI 생태계 조성을 위한 글로벌 차원의 노력을 이끌고 있다.    3.3. 기업 및 다자간 거버넌스 프레임워크의 부상 AI 거버넌스는 더 이상 정부만의 영역이 아니다. 규제 압력, 시장의 기대, 그리고 AI 시스템 운영에 따른 위험 관리 필요성 증대에 따라 기업 내부의 AI 거버넌스 체계 구축 노력이 활발해지고 있으며, 다양한 이해관계자가 참여하는 협력 플랫폼도 중요성을 더해가고 있다. • 기업 내부 AI 거버넌스: 많은 기업, 특히 대규모 AI 모델을 개발하거나 활용하는 기업들은 자체적인 AI 윤리 원칙 및 행동 규범을 수립하고 있다. 또한, AI 개발 및 배포 과정에서 발생할 수 있는 윤리적, 사회적 위험을 평가하고 관리하기 위한 전담 조직(AI 윤리팀, 책임있는 AI 위원회 등)을 설치하는 사례가 늘고 있다. 이들 조직은 AI 모델의 편향성 검토, 데이터 프라이버시 보호, 알고리즘 투명성 확보, 잠재적 위험 완화 조치 등을 담당한다. 기업들은 AI 거버넌스 관련 솔루션(예: AI 모델 테스트 및 검증 도구, 편향 탐지 도구, 지속적 모니터링 시스템)에 대한 투자를 늘리고 있으며 , 이는 '책임 있는 AI'(responsible AI)가 경쟁 우위 확보의 중요한 요소로 인식되고 있음을 보여준다.    • 다자간 협력 플랫폼: 정부, 산업계, 학계, 시민사회가 함께 참여하여 AI 거버넌스 관련 이슈를 논의하고 협력 방안을 모색하는 다자간(multi-stakeholder) 플랫폼의 역할도 커지고 있다. 세계경제포럼(WEF)의 'AI 거버넌스 연합'(AI Governance Alliance) , IBM과 Meta 등이 주도하는 개방형 커뮤니티 'AI 얼라이언스'(AI Alliance)  등이 대표적인 예이다. 이러한 플랫폼들은 국제 표준 개발, 모범 사례 공유, 정책 권고안 제시 등을 통해 글로벌 AI 거버넌스 논의에 기여하며, 다양한 이해관계자들의 관점을 반영하여 보다 포용적이고 효과적인 거버넌스 체계를 구축하는 것을 목표로 한다.    이처럼 기업 내부 거버넌스 강화와 다자간 협력 플랫폼의 활성화는 AI 거버넌스가 정부 주도의 하향식 규제만으로는 충분하지 않다는 인식을 반영한다. AI 기술의 개발과 배포가 주로 민간 부문에서 이루어지는 현실을 고려할 때, 기업의 자발적인 노력과 다양한 이해관계자 간의 협력은 실질적인 문제 해결과 혁신 촉진에 기여할 수 있다. 그러나 동시에 기업의 자율 규제나 다자간 협의체가 공익보다는 특정 집단의 이익을 우선시하거나('규제 포획'), 책임성 확보에 한계를 보일 수 있다는 우려도 존재한다. 따라서 이러한 민간 주도 거버넌스 노력들이 투명하게 운영되고, 민주적 통제와 공공 가치와의 정합성을 확보할 수 있도록 정부의 적절한 역할과 감독이 필요하다. AI 거버넌스는 정부, 기업, 시민사회가 각자의 역할을 수행하며 상호 협력하는 '분산된 거버넌스'(distributed governance) 모델로 발전해 나갈 가능성이 높다.    4. 미래 국가 거버넌스 예측 시나리오 AI 시대의 국가 거버넌스가 어떤 모습으로 전개될지는 현재의 기술 발전 추세, 정책적 선택, 사회적 대응 방식에 따라 달라질 수 있다. 단일한 미래를 예측하기보다는, 현재의 동인과 제약 요인을 바탕으로 몇 가지 가능한 미래 시나리오를 탐색하는 것이 유용하다. 아래에서는 세 가지 대표적인 시나리오를 제시한다. 시나리오 A: 효율적 리바이어던 (중앙집권적, 데이터 기반 국가) • 특징: 국가 권력이 고도로 중앙 집중화되고, AI를 활용한 광범위한 감시, 사회 관리, 최적화된 자원 배분이 이루어지는 시나리오이다. 효율성, 질서 유지, 국가 경쟁력 강화가 최우선 가치로 강조된다. 개인의 자유와 민주적 견제 및 균형 장치는 약화될 가능성이 높다. • AI의 역할: AI는 모든 국가 기능, 특히 안보 및 감시 , 사회 신용 시스템(유사 사례: EU의 금지 목록 ), 그리고 감시 목적으로 활용될 수 있는 초개인화된 공공 서비스 제공에 깊숙이 통합된다.    • 거버넌스 모델: 하향식, 기술 관료주의적 통제가 지배적이며, 투명성과 시민 참여는 제한된다. AI 규제는 주로 국가 통제력 강화와 사회 안정 유지에 초점을 맞춘다. • 잠재적 결과: 특정 영역에서의 높은 행정 효율성, 강력한 국가 통제력 확보, 관리되거나 강제된 사회 안정. 그러나 권위주의 심화 위험이 매우 높다. • 주요 위험: 반대 의견 억압, 시스템적 편향의 증폭 및 고착화, 프라이버시와 자율성의 전면적 상실 , 과도한 중앙집권화로 인한 시스템 취약성, 정부에 대한 깊은 불신.    시나리오 B: 파편화된 테크노폴리스 (경쟁적, 불균등한 AI 도입 및 거버넌스) • 특징: AI 기술의 도입과 활용이 부문별, 지역별로 매우 불균등하게 나타난다. 시장 논리와 각 주체의 역량 차이에 따라 AI 발전이 주도되며, 거버넌스 환경은 국가, 지역, 기업 자율 규제 등 다양한 규제 프레임워크가 경쟁하고 충돌하는 파편화된 양상을 보인다. 심각한 디지털 격차와 사회경제적 불평등이 특징적으로 나타난다. 기술 기업, 정부 기관, 시민사회 간의 끊임없는 협상과 갈등이 발생한다.    • AI의 역할: 금융, 일부 공공 서비스 등 특정 영역에서는 고도로 통합되지만, 다른 많은 영역에서는 AI 도입이 미미하다. AI 개발은 주로 민간 기업의 이익 추구에 의해 주도된다.    • 거버넌스 모델: 규제의 공백과 중첩이 혼재하는 '패치워크'(patchwork) 형태를 보인다. 규제 집행력은 약하며, 거대 기술 기업의 영향력이 크다. 다자간 협력 시도는 존재하지만, 합의 도출과 실효성 확보에 어려움을 겪는다.    • 잠재적 결과: 일부 분야에서의 역동적인 혁신. 그러나 규제 차익 거래(regulatory arbitrage) 발생, 불평등 심화 , 사회적 마찰 증대, 일관된 감독 부재로 인한 시스템 불안정 가능성.    • 주요 위험: 규제 공백 및 규제 포획, 불평등 증폭 , 정부와 기술 모두에 대한 공적 신뢰 침식 , 허위 정보 확산  등 대규모 AI 위험에 대한 효과적 대응 곤란.    시나리오 C: 적응형 네트워크 국가 (회복력 있는, 다자간 협력 거버넌스) • 특징: 민주적 가치, 인권, 윤리 원칙을 중시하며 , AI 도입은 공론화 과정과 명확한 윤리적 가이드라인에 따라 이루어진다. 정부, 산업계, 학계, 시민사회가 긴밀하게 협력하는 다자간 거버넌스 모델이 정착된다. 신뢰할 수 있는 AI 구축 과 위험의 선제적 관리에 초점을 맞춘다. 기술 변화에 유연하게 대응하는 민첩한(agile) 규제 프레임워크를 운영한다.    • AI의 역할: AI는 효율성 증대와 더불어, 인간의 역량을 강화하고  민주적 절차를 개선하는 도구로 활용된다. 투명성, 책임성, 인간의 감독(human oversight)이 강조된다.    • 거버넌스 모델: 국가 법률 , 국제 표준 , 기업의 사회적 책임 , 시민사회의 적극적인 참여가 결합된 다원적(polycentric) 거버넌스 형태를 띤다. 독립적인 감독 기구가 중요한 역할을 수행한다.    • 잠재적 결과: AI의 혜택을 극대화하고 위험을 최소화하는 균형 잡힌 접근. 공적 신뢰 증진, 회복력 있는 거버넌스 구조 구축, 공평한 발전 촉진.    • 주요 위험: 규제가 덜한 환경에 비해 AI 도입 속도가 느릴 수 있음, 다자간 협력 과정의 복잡성과 비효율성, 잠재적인 정책 교착 상태(gridlock), 급속한 기술 발전을 따라잡기 위한 지속적인 노력 필요.    미래 거버넌스 시나리오 비교 분석표 구분시나리오 A: 효율적 리바이어던시나리오 B: 파편화된 테크노폴리스시나리오 C: 적응형 네트워크 국가핵심 특징중앙집권, 데이터 기반 통제, 효율성/질서 중시불균등/경쟁적 AI 도입, 파편화된 거버넌스, 불평등민주적 가치/윤리 중시, 다자간 협력, 신뢰/위험 관리주요 AI 역할감시, 사회 관리, 최적화부문별 혁신, 기업 이익 주도인간 역량 강화, 민주주의 지원, 효율성 증대지배적 거버넌스 모델하향식, 기술 관료주의적 통제패치워크 규제, 약한 집행력, 기업 영향력 큼다원적 협력, 민첩한 규제, 독립적 감독잠재적 긍정 결과특정 분야 효율성, 강력한 국가 통제력, (관리된) 안정일부 분야 혁신, 시장 역동성균형 잡힌 발전, 공적 신뢰, 회복력 있는 거버넌스주요 위험/도전권위주의, 프라이버시 상실, 편향 심화, 불신 규제 공백/포획, 불평등 심화, 신뢰 침식, 위험 대응 곤란 느린 도입 속도, 조정 복잡성, 기술 발전 추격 어려움 관련 주제국가 감시 강화 , 사회 통제 시스템규제 파편화 , 디지털 격차 OECD 원칙 , 다자간 협력     이 시나리오들은 미래가 미리 정해진 것이 아니라, 현재의 선택과 행동에 따라 달라질 수 있음을 보여준다. 어떤 시나리오가 현실화될지는 각 사회가 AI 기술을 어떻게 규제하고 활용하며, 어떤 가치를 우선시할 것인지에 달려 있다. 정책 결정자들은 이러한 다양한 가능성을 염두에 두고 바람직한 미래를 향한 전략적 방향을 설정해야 할 것이다. 5. 미래 거버넌스를 형성하는 핵심 도전 과제 AI 시대의 국가 거버넌스는 여러 복잡하고 상호 연결된 도전 과제에 직면해 있다. 이러한 과제들을 어떻게 해결하느냐가 미래 거버넌스의 성격과 성공 여부를 결정짓는 중요한 변수가 될 것이다. 5.1. 민주적 책임성과 인간 감독의 유지 AI 시스템, 특히 딥러닝 기반 모델의 의사결정 과정은 인간이 이해하기 어려운 '블랙박스' 특성을 갖는 경우가 많다. AI가 어떤 데이터를 기반으로, 어떤 논리적 과정을 거쳐 특정 결론(예: 대출 심사 거절, 채용 후보 탈락, 범죄 위험 예측)에 도달했는지 명확히 설명하기 어렵기 때문에, 그 결정에 대한 책임 소재를 묻거나 이의를 제기하는 것이 매우 어려워진다. 이는 전통적인 민주적 책임성 메커니즘, 즉 결정에 대한 이유를 제시하고 검토받는 과정의 근간을 흔드는 심각한 문제이다.    따라서 AI 시스템의 투명성과 설명 가능성을 높이기 위한 기술적, 제도적 노력이 필수적이다. 또한, AI의 결정이 인간의 삶에 중대한 영향을 미치는 영역(예: 사법, 의료, 복지)에서는 최종적인 판단과 책임을 인간이 지도록 하는 '인간 중심'(human-in-the-loop) 또는 '인간 감독'(human-on-the-loop) 메커니즘을 의무화해야 한다. AI는 어디까지나 인간의 판단을 돕는 도구여야 하며, 인간의 자율성과 존엄성을 침해해서는 안 된다. 이를 위해 알고리즘 감사 제도 도입, AI 영향 평가 실시, 독립적인 감독 기구 설립 등 새로운 형태의 책임성 확보 방안을 마련하여 , 알고리즘에 의한 통치가 민주적 통제를 벗어나지 않도록 해야 한다.    5.2. AI 감시 및 알고리즘 결정 시대의 기본권 보호 AI 기술은 전례 없는 규모와 효율성으로 개인 정보를 수집, 분석, 활용할 수 있게 함으로써 프라이버시를 비롯한 기본권에 심각한 위협을 가한다. 안면 인식 기술을 이용한 무차별적인 공공장소 감시 , 개인의 온라인 활동 및 생체 데이터 수집 , 예측 치안 시스템을 통한 잠재적 위험군 분류 등은 사생활의 비밀과 자유를 근본적으로 침해할 수 있다. 이러한 감시의 일상화는 시민들의 행동을 위축시키고 자기 검열을 강화하여 표현의 자유와 결사의 자유마저 제약할 수 있다.    또한, AI 알고리즘에 내재된 편향은 사회적 차별을 고착화하거나 증폭시킬 위험이 크다. 과거의 차별적 관행이 반영된 데이터를 학습한 AI는 채용, 대출, 주거, 사회 서비스 배분 등 다양한 영역에서 특정 인종, 성별, 지역 출신 등 소수 집단에게 불리한 결정을 내릴 수 있다. 이는 평등권과 공정한 대우를 받을 권리를 침해하는 결과를 낳는다.    따라서 AI 시대의 기본권 보호를 위해서는 기존의 법적 프레임워크를 강화하고 새로운 규범을 정립해야 한다. 강력한 데이터 보호 규정을 마련하고, 특히 민감 정보 처리에 대한 엄격한 기준을 적용해야 한다. 고위험 AI 시스템(예: 생체 인식, 중요 인프라 제어)에 대해서는 사전 영향 평가, 투명성 의무, 차별 금지 조치 등을 포함한 구체적인 규제를 도입해야 한다. 알고리즘의 편향성을 탐지하고 완화하기 위한 기술적, 절차적 방안을 강구하고 , AI로 인한 권리 침해 시 효과적인 구제 절차를 마련하는 것이 중요하다. 기술 발전 속도에 맞춰 기본권의 의미와 보호 범위를 재해석하고 확장하려는 노력이 필요하다.    5.3. AI로 인한 사회경제적 불평등 및 혼란 대응 AI는 생산성 향상과 경제 성장에 기여할 잠재력이 크지만 , 동시에 사회경제적 불평등을 심화시키고 노동 시장에 큰 혼란을 야기할 수 있다. 자동화로 인해 특정 직업군(특히 반복적, 예측 가능한 업무)에서 대규모 일자리 감소가 발생할 수 있으며 , 이는 실업 증가와 임금 하락 압력으로 이어질 수 있다. 반면, AI 기술 개발 및 활용 능력을 갖춘 고숙련 노동자에 대한 수요는 증가하여 소득 격차가 더욱 확대될 수 있다. AI 기술 개발과 소유가 소수의 거대 기술 기업에 집중되면서 부의 편중 현상이 심화될 가능성도 있다.    또한, AI 기술에 대한 접근성과 활용 능력의 차이는 기존의 디지털 격차를 더욱 심화시킬 수 있다. AI 기술 및 인프라가 부족하거나 , AI 활용 교육 기회가 제한적인 개인, 기업, 지역은 AI 발전의 혜택에서 소외되어 경제적 불평등이 더욱 고착화될 수 있다.    이러한 문제에 대응하기 위해서는 정부의 적극적인 개입과 선제적인 정책 마련이 필수적이다. AI로 인해 영향을 받는 노동자들을 위한 재교육 및 전직 지원 프로그램을 강화하고 , 변화하는 노동 시장 수요에 맞춰 교육 시스템을 개편해야 한다. 실업 및 소득 감소 충격을 완화하기 위한 사회 안전망 강화(예: 실업 보험 확대, 기본 소득 논의)도 필요할 수 있다. 또한, AI 기술 및 인프라에 대한 공정한 접근 기회를 보장하고 , 중소기업의 AI 도입을 지원하는 등 포용적 성장을 위한 정책을 추진해야 한다. AI를 공공 서비스(의료, 교육, 복지 등)에 신중하게 활용하여 불평등을 완화하는 방안도 모색해야 한다. 궁극적으로 AI 발전의 혜택이 사회 전체에 폭넓게 공유될 수 있도록 분배 정의와 사회 통합을 고려한 국가 차원의 전략 수립이 요구된다.    5.4. 지정학적 긴장과 AI 안보 딜레마 관리 AI 기술은 경제적 경쟁 우위를 넘어 국가 안보와 지정학적 영향력의 핵심 요소로 부상하면서, 국가 간 경쟁과 긴장을 고조시키는 새로운 요인이 되고 있다. 주요 강대국들은 AI 기술 패권을 확보하기 위해 막대한 투자를 하고 있으며, 이는 'AI 군비 경쟁' 양상으로 나타나고 있다. 특히 미국과 중국 간의 기술 경쟁은 AI 분야에서 더욱 치열하게 전개되고 있다.    AI 기술은 사이버 공격, 정교한 허위 정보(disinformation) 및 영향력 공작, 자율 살상 무기 시스템(Lethal Autonomous Weapons Systems, LAWS) 개발 등 새로운 안보 위협을 야기한다. AI 기반 사이버 공격은 국가 핵심 인프라를 마비시킬 수 있으며, AI를 활용한 허위 정보 캠페인은 선거 개입이나 사회적 갈등 조장을 통해 민주주의 시스템을 직접적으로 위협할 수 있다. LAWS 개발 경쟁은 국제적 군비 통제 체제를 약화시키고 우발적 충돌 위험을 높일 수 있다.    이러한 상황은 국가들이 자국의 안보를 위해 AI 역량을 강화하려는 노력이 오히려 상대국의 불안감을 자극하여 군비 경쟁을 심화시키는 '안보 딜레마'(security dilemma)를 초래한다. 각국은 AI 기술 개발을 국가 안보의 최우선 과제로 삼으면서도 , 동시에 AI의 오용 및 확산 위험을 통제하기 위한 국제 협력의 필요성을 인식하는 모순적인 상황에 놓여 있다.    따라서 AI 시대의 지정학적 안정을 위해서는 국가 간 경쟁 관리와 협력 증진 노력이 병행되어야 한다. 특히 LAWS와 같이 인류에게 실존적 위협이 될 수 있는 특정 AI 응용 분야에 대해서는 개발 및 사용을 제한하거나 금지하기 위한 국제적 규범 및 군비 통제 논의를 시급히 추진해야 한다. 또한, AI 안전성 연구, 표준 개발, 윤리 규범 정립 등 공통의 이익이 걸린 분야에서는 경쟁 관계에 있는 국가들 간에도 협력 채널을 유지하고 신뢰를 구축하려는 노력이 필요하다. AI 거버넌스 프레임워크를 구축함에 있어 지정학적 경쟁 요소를 고려하되, 이것이 국제 협력과 규범 형성 노력을 저해하지 않도록 균형 잡힌 접근이 요구된다.    6. AI 전환기 탐색을 위한 전략적 권고 AI 시대로의 전환은 불가피하며, 국가는 이 거대한 변화의 물결 속에서 기회를 포착하고 위험을 관리하기 위한 전략적 방향 설정이 시급하다. 다음은 미래 국가 거버넌스를 성공적으로 탐색하기 위한 몇 가지 핵심 권고 사항이다. 6.1. 민첩하고 포괄적이며 인간 중심적인 국가 AI 거버넌스 프레임워크 개발 • 위험 기반 및 맥락 특정적 접근: AI 시스템의 잠재적 위험 수준에 따라 규제 강도를 차등화하고 , 특정 응용 분야와 사회적 맥락을 고려한 맞춤형 거버넌스 방안을 마련해야 한다.    • 적응성과 유연성 확보: AI 기술의 빠른 발전 속도를 고려하여, 규제 프레임워크는 경직되지 않고 변화에 유연하게 적응할 수 있도록 설계되어야 한다. 규제 샌드박스, 정책 실험 등을 활용하여 새로운 기술과 서비스에 대한 규제 방안을 테스트하고 발전시킬 필요가 있다.    • 윤리 원칙의 내재화: 인권 존중, 공정성, 투명성, 책임성 등 핵심 윤리 원칙을  거버넌스 프레임워크의 근간으로 삼고, 모든 AI 개발 및 활용 과정에서 이러한 원칙이 실질적으로 구현되도록 제도적 장치를 마련해야 한다.    • 명확한 제도적 책임: AI 정책 수립, 규제 집행, 감독 등을 담당할 명확한 정부 기관 또는 독립 기구를 지정하고 필요한 권한과 자원을 부여해야 한다.    • 규제의 균형: 고위험 영역에 대해서는 명확하고 강제력 있는 법률('하드 로')을 적용하되, 그 외 영역에서는 원칙 기반 접근, 자율 규제, 공동 규제('소프트 로') 등 다양한 규제 도구를 조합하여 활용하는 방안을 고려해야 한다. 과도하거나 불명확한 규제가 혁신을 저해하지 않도록 규제의 명확성과 예측 가능성을 높여야 한다.    6.2. 공공 AI 리터러시, 기술 및 인프라 투자 확대 • AI 리터러시 교육 강화: 모든 시민이 AI 기술을 이해하고 비판적으로 활용할 수 있도록 디지털 및 AI 리터러시 교육 프로그램을 전국적으로 확대해야 한다. 특히 고령층, 장애인 등 디지털 취약 계층을 위한 맞춤형 교육 지원이 중요하다.    • 미래 대비 인력 양성: AI로 인한 노동 시장 변화에 대비하여, 기존 인력의 재교육 및 기술 향상(reskilling/upskilling) 프로그램을 강화하고, 미래 산업 수요에 맞는 AI 전문가 및 융합 인재 양성을 위한 교육 투자를 확대해야 한다.    • 견고한 디지털 인프라 구축: AI 기술의 개발과 활용을 뒷받침하기 위해 고성능 컴퓨팅 자원, 데이터 센터, 초고속 통신망 등 핵심 디지털 인프라에 대한 투자를 확대해야 한다. 이는 국가 경쟁력 강화뿐만 아니라 모든 국민이 AI 혜택에 공평하게 접근할 수 있는 기반을 마련하는 데 필수적이다.    6.3. AI 안전, 표준 및 윤리에 관한 국제 협력 강화 • 국제 논의 적극 참여: OECD, G7, UN 등 AI 관련 국제 논의에 적극적으로 참여하여 글로벌 규범과 표준 형성에 기여하고 국익을 반영해야 한다.    • AI 안전 연구 협력: 특히 고위험 AI 및 미래의 초지능(superintelligence) 시스템과 관련된 잠재적 위험에 대응하기 위한 국제 공동 연구 및 정보 공유를 촉진해야 한다.    • 규제 상호운용성 증진: 국경 간 데이터 이동과 AI 서비스 활성화를 위해 각국의 규제 접근법 간의 상호운용성을 높이기 위한 노력을 기울여야 한다. 이는 공동의 가치를 지키면서도 글로벌 AI 생태계 발전을 촉진하는 데 기여할 것이다.     6.4. 다자간 대화 및 공공 참여 촉진 • 상시적 대화 플랫폼 구축: 정부, 산업계, 학계, 시민사회, 그리고 일반 대중이 AI 거버넌스 관련 이슈를 지속적으로 논의하고 의견을 교환할 수 있는 공식적, 비공식적 플랫폼을 마련해야 한다.    • 투명성 및 공론화 강화: 특히 공공 부문에서 AI 시스템을 개발하고 도입하는 과정에서 투명성을 확보하고, 시민들의 의견을 수렴하고 반영하는 절차를 강화해야 한다. 이는 정책의 수용성을 높이고 공적 신뢰를 구축하는 데 필수적이다.    6.5. 견고한 데이터 거버넌스 우선 추진 • 명확한 데이터 규율 확립: AI 시스템, 특히 정부가 사용하는 AI 시스템의 학습 및 운영에 사용되는 데이터의 수집, 이용, 공유, 보안, 프라이버시 보호에 관한 명확하고 강력한 규칙을 수립해야 한다.    • 데이터 품질 및 편향성 관리: AI 학습 데이터의 품질을 확보하고, 데이터에 내재된 편향성을 식별하고 완화하기 위한 체계적인 관리 방안을 마련해야 한다. 이는 AI 시스템의 공정성과 신뢰성을 담보하는 핵심 요소이다.    7. 결론 7.1. 거버넌스 미래의 갈림길 본 보고서에서 제시된 세 가지 시나리오 – '효율적 리바이어던', '파편화된 테크노폴리스', '적응형 네트워크 국가' – 는 AI 시대 국가 거버넌스가 나아갈 수 있는 서로 다른 경로를 보여준다. 중앙집권적 통제와 효율성을 극대화하는 길, 시장 논리에 맡겨져 파편화되고 불평등이 심화되는 길, 그리고 민주적 가치와 다자간 협력을 통해 회복력 있는 거버넌스를 구축하는 길 사이에서 미래는 결정될 것이다. 7.2. 주체적 선택의 중요성 중요한 것은 미래가 기술에 의해 결정되는 것이 아니라, 우리의 선택에 의해 만들어진다는 점이다. AI 규제 방식, 기술 투자 방향, 윤리적 기준 설정, 국제 협력 전략 등 오늘날 우리가 내리는 정책적 결정들이 어떤 미래 시나리오가 현실화될지에 결정적인 영향을 미칠 것이다. AI의 잠재력을 최대한 활용하면서도 그 위험을 효과적으로 통제하고 사회적 가치를 지켜나가기 위한 능동적이고 전략적인 대응이 요구된다. 7.3. 선제적이고 원칙에 기반한 거버넌스를 향하여 결론적으로, AI 시대의 도래는 국가 거버넌스에 근본적인 성찰과 혁신을 요구한다. AI가 가져올 막대한 혜택을 누리면서도 민주주의, 인권, 공정성이라는 핵심 가치를 지키기 위해서는, 변화를 수동적으로 따라가는 것이 아니라 선제적이고 적응력 있으며 인간 중심적인 거버넌스 체계를 구축해야 한다. 기술 발전이 궁극적으로 공공의 이익과 민주적 가치에 복무하도록 방향을 설정하고 이끌어 나가는 지혜와 결단이 필요한 시점이다.   

그거 그냥 자동 아닌가? 이의 대면 바로 응징? 들어오잖아 ㅋ 이재명도 못 피해가잖아. 그럼 과연 누구 잘못일까 의문이 들어!! 전과자의 대부분 교통법규 쪽이라는 얘기가 있더라. 불만이란 불만은 거기서 다 나오지 않나? 법 부정하고 돈 안 내고 세금 포탈, 탈루, 탈법, 탈세 그런 게 법 부정자지. 특히 특권층, 부유층. 연예인, 회사 등. 돈 없으면 출근 노가다. 돈 없으면?? 대체 근무 시켜주고. 완전히 엉망진창임 ㅋㅋㅋㅋㅋ 한국은 그냥 가라앉는 것도 하나의 방법이라 생각함. 도대체 앞뒤가 맞아야지 도대체 누가 있고 없고인 지 황당무개함. 이재명 발언 법은 국민이 판단하는 거다는 사실상 공식적 법부정 발언임. 거기 국민은 한정된 국민인게 문제인 거 겠지. 보편타당한 모든 국민이 법을 심판해야하는 건 맞다 생각함. 법이 도대체 누굴 위해 있는 건지 모르게 만든 건 또 어딘가? 선거를 그따구로 만든 건 또 어디고? 위엣것들은 그냥 다 잡아족쳐야 한다는 말을 또 해본다. 원랫말은 모든 걸 전부 싹 다 바꿔야한다..지만. 윤과 그들과 우리가 진짜 승자라고 생각한다!!! 형사재판이 머리아픈거지 미련 없을 지도 모를 일이다. 내가 봐도 진절머리나구만. 등산가서 한잔하고 내려오고 쇼핑도 하다가 생각나면 당하나 만들고 하면 되는 거지 니들 꼬라지도 봐가면서. 형사재판 3년하다 재선한다던가? 난 천잰거 같아 ㅋ 3년이내면 정리될 거 우리의 궁금증이 다 풀릴 건데. 큰데 장소 빌려다가 술자리 주선해주시면 사진찍으러 올라갈덴데 ㅎ 일단 정신나간 입법부 정리하고 사법부 정리하고 행정부 정리하고!!! 결국 법 그 자체가 젤 개판이니까 이꼴나는 거 아닐까?

좀 멀겠지만, 다 기계로 대체되야 한다. 다는 아니지만. 일부 감시 체계자 위주로 물론 모든 참여자와 함게하는. Ai 미래 시대가 그리 될 거거든. 그렇게 될 수 밖에 없는 속성을 가지고 있고.