[조선규 칼럼] 2028년 총선과 2030년 대선, 대한민국의 선택

2028년 총선과 2030년 대선, 대한민국은 무엇을 선택해야 합니까?  다음 선거의 본질은 AI를 어떻게 다룰 것인가’에 있습니다. 선거는 언제나 그 시대의 가장 큰 구조 변화가 무엇인지를 드러내는 과정이었습니다. 산업화 시대의 선거가 성장의 속도를 묻는 경쟁이었다면, 민주화 이후의 선거는 자유와 절차, 권력 통제의 문제를 중심으로 전개되었습니다. 외환위기 이후에는 성장과 분배의 균형, 복지와 효율의 조합이 핵심 쟁점이 되었습니다. 

그렇다면 2026년 현재, 대한민국 정치가 가장 정면으로 다루어야 할 변화는 무엇이겠습니까. 저는 그것이 단연 인공지능, AI라고 생각합니다. 이유는 단순합니다. AI는 더 이상 특정 산업의 생산성 도구에 머물지 않고, 노동시장과 산업구조, 부의 분배, 국가경쟁력, 정보질서와 민주주의의 작동 방식까지 동시에 바꾸고 있기 때문입니다.

이 점은 과장이 아닙니다. 맥킨지는 2030년까지 미국 경제에서 현재 노동시간의 최대 30%가 자동화될 수 있으며, 추가로 약 1,200만 건의 직업 전환이 필요할 수 있다고 분석했습니다. 골드만삭스는 AI가 향후 10년 동안 세계 GDP를 약 7% 끌어올리고, 노동생산성 증가율을 연 1.5%포인트가량 높일 수 있다고 전망했습니다. 다시 말해 AI는 “혁신”이면서 동시에 “재편”입니다. 더 많이 생산하게 만들지만, 누가 일하고 누가 밀려나며 누가 이익을 가져가는지를 새로 정하는 기술이라는 뜻입니다.
 

따라서 2028년 총선과 2030년 대선은 단순히 어느 정당이 집권하느냐의 문제가 아니라, AI가 만들어낼 부와 위험을 어떤 제도로 관리할 것인가를 두고 경쟁하는 선거가 될 가능성이 높습니다.

AI는 기술 발전이 아니라 권력과 분배의 재편입니다. AI를 둘러싼 논의가 자주 놓치는 지점이 하나 있습니다. AI의 본질은 단지 새로운 서비스나 편리한 자동화가 아니라는 점입니다. AI는 생산성 향상의 수단인 동시에, 경제적 권력의 집중을 가속하는 메커니즘이기도 합니다.
 

2026년 6월 기준 미국 기술주는 S&P500 시가총액의 39.4%를 차지했습니다. 여기에 알파벳, 아마존, 메타처럼 AI 인프라에 막대한 자금을 투입하는 대형 기업들까지 포함하면 그 비중은 절반을 넘습니다. 이는 AI가 창출하는 기대가치와 자본시장의 보상이 극히 소수 기업에 집중되고 있음을 보여줍니다. AI가 보편적으로 쓰일수록 오히려 그 토대가 되는 연산 자원, 데이터, 클라우드, 반도체, 플랫폼을 선점한 기업의 힘은 더 커지는 구조입니다.
 

노동시장에서도 같은 현상이 나타납니다. 맥킨지 분석에서 보이듯 감소 압력이 큰 분야는 사무지원, 고객응대, 판매, 생산, 음식서비스와 같이 반복적이거나 정형화된 업무가 많은 영역입니다. 반면 성장하는 영역은 보건의료, STEM, 관리, 고숙련 문제해결 업무입니다. 중요한 것은 AI가 일자리를 일괄적으로 없애는가가 아닙니다. 더 정확한 질문은 누가 더 빨리 전환할 수 있는가, 그리고 그 전환 비용을 누가 감당하는가입니다.
 

대한민국은 이 충격에 특히 민감합니다. 한국은 수출 비중이 높은 경제이고, 세계은행 WITS 스냅샷에는 2026년 한국의 상품·서비스 수출이 GDP의 약 44% 수준으로 제시됩니다. 또한 미국 국제무역청 자료에 따르면 반도체는 2026년 기준으로 반도체는 한국의 최대 수출 품목이며, 전체 수출에서 차지하는 비중은 약 24~26% 수준으로 추정됩니다.  이는 AI 확산이 한국에 기회와 위험을 동시에 던진다는 뜻입니다. AI 인프라 확대는 한국 반도체 산업에 호재일 수 있지만, 동시에 제조와 사무영역의 자동화 압력은 국내 고용구조를 더 빠르게 흔들 수 있습니다. 

이제 AI는 기술정책의 부속 의제가 아니라, 산업정책·복지정책·교육정책·안보정책·민주주의 정책을 하나로 묶는 중심 의제가 되었습니다.
 

그래서 2028년 총선과 2030년 대선의 질문은 완전히 달라질 것입니다. 이러한 흐름이 이어진다면, 앞으로의 선거는 막연한 AI 육성 구호만으로는 유권자를 설득하기 어려울 것입니다. 유권자들은 훨씬 더 구체적인 질문을 던지게 될 것입니다.
 

첫째, AI가 만들어낸 생산성 이익을 어떻게 사회적으로 환수할 것인가의 문제입니다. AI가 생산성을 높인다고 해서 그 이익이 자동으로 사회 전체에 퍼지지는 않습니다. 오히려 초기에는 자본, 데이터, 인프라를 보유한 기업에 집중될 가능성이 큽니다. 따라서 향후 선거에서는 AI 초과이익에 대한 조세 논의, 공공 AI 인프라 투자, 재교육 기금, 사회보험 재원 확충, 디지털 배당에 준하는 환원 장치를 어떻게 설계할 것인지가 중요한 검증 대상이 될 것입니다. 핵심은 반기업이 아니라 기술의 과실을 어떤 원칙으로 나눌 것인가 입니다.
 

둘째, 고용정책의 중심축을 ‘실업 보전’에서 직업 전환으로 옮길 것인가의 문제입니다. AI 시대의 노동정책은 과거처럼 한 직장에서 다른 직장으로 옮기는 정도를 전제해서는 부족합니다. 중간관리자, 사무직, 초급 전문직까지 포함해 전혀 다른 역량 조합을 요구받는 전환이 늘어날 가능성이 큽니다. 따라서 향후 공약 경쟁은 평생교육 계좌, 재직자 재훈련, 전환기 소득보전, 지역 대학과 기업을 연결한 실무형 교육체계, 중장년층 대상 맞춤형 전환 프로그램 등 얼마나 구체적인지에서 판가름 날 것입니다.
 

셋째, 데이터 주권과 디지털 공공재를 어떻게 정의할 것인가의 문제입니다. AI는 데이터를 기반으로 발전합니다. 그렇다면 국민이 생산하는 의료, 교육, 교통, 행정, 소비, 검색 데이터의 권리는 누구에게 있는가라는 질문을 더 이상 미룰 수 없습니다. 기업의 혁신재원이라는 논리만으로는 부족하고, 개인 프라이버시만 강조해서도 해답이 되지 않습니다. 앞으로는 공익적 활용을 위한 데이터 신탁, 공공 데이터 개방의 범위, 비식별화 기준, 민간과 공공의 수익 배분 원칙까지 정치가 답해야 합니다. 실제로 한국 정부도 최근 AI 전환, AI 데이터센터 개발, 공공데이터 접근 확대를 정책 방향으로 언급하고 있습니다.
 

넷째, 한국의 AI 국가전략을 어디에 둘 것인가의 문제입니다. 대한민국은 반도체 강점만으로 충분하지 않습니다. 앞으로 경쟁력은 반도체 생산능력만이 아니라 전력, 데이터센터, 클라우드, AI 모델 활용 생태계, 공공부문 도입 역량, 규제의 예측 가능성까지 포함한 종합체계에서 나올 가능성이 큽니다. 따라서 2028년과 2030년의 선거에서는 “AI를 지원하겠다는 선언이 아니라, 반도체-전력망-데이터센터-인재양성-공공서비스 혁신을 어떤 순서와 재원으로 연결할 것인지가 핵심이 될 것입니다.
 

다섯째, AI로부터 민주주의를 어떻게 방어할 것인가의 문제입니다. 이 쟁점은 이미 현실입니다. 딥페이크와 음성 복제가 선거에서 유권자의 현실 판단을 흐릴 수 있다고 봅니다. 특히 선거 직전 허위 영상이나 음성이 확산되면, 사실관계가 바로잡히기 전에 여론이 먼저 흔들릴 수 있다는 우려가 제기되었습니다.
 

더 중요한 점은, 2026년 현재 세계는 이미 제도 대응 단계로 들어섰다는 사실입니다. 유럽연합의 AI Act는 2024년 8월 발효되었고, 2026년 8월부터는 투명성 규정이 본격 적용됩니다. 여기에는 AI와 상호작용하고 있음을 알리는 의무, 딥페이크 및 AI 생성 콘텐츠의 표시 원칙 등이 포함됩니다. 즉, 이제 민주주의 방어는 추상적 우려가 아니라 실제 입법과 규제의 문제입니다. 한국 정치도 2028년 총선과 2030년 대선 이전에 최소한 선거기간 AI 생성물 표시, 후보자 사칭 콘텐츠의 신속 삭제, 플랫폼 책임, 출처 추적체계 등에서 분명한 기준을 제시해야 할 것입니다.
 

다음 선거는 '정권 교체'보다 새 사회계약의 설계에 더 가까울 것입니다. AI는 한국에 분명한 기회입니다. 저출생과 고령화로 노동공급이 줄어드는 사회에서 AI는 생산성 보완 수단이 될 수 있고, 의료·복지·행정 서비스의 효율을 높이며, 산업경쟁력을 지탱하는 핵심 인프라가 될 수 있습니다. 그러나 동시에 AI는 노동 전환의 부담을 개인에게 전가하고, 데이터와 자본을 소수에게 집중시키며, 허위정보를 통해 민주주의의 신뢰기반을 흔들 수도 있습니다.
 

따라서 앞으로의 선거에서 유권자가 던져야 할 질문은 훨씬 더 구체적이어야 합니다. AI 이익의 사회적 환수 메커니즘은 무엇입니까. 직업 전환 비용은 누가 부담합니까. 공공데이터는 어떤 원칙 아래 개방되고 보호됩니까. 한국의 AI 국가전략은 반도체 이후 어디까지 확장됩니까. 딥페이크와 합성음성으로부터 선거를 어떻게 지키겠습니까.
 

산업화 시대의 유권자는 우리를 더 잘살게 할 사람을 찾았습니다. 민주화 시대의 유권자는 우리의 자유를 지킬 사람을 찾았습니다. 그렇다면 AI 시대의 유권자는 이제 한 단계 더 정교한 판단을 해야 합니다.
 

AI가 만들어내는 성장의 과실을 넓게 나누고, 전환의 비용을 공정하게 분담하며, 기술의 속도보다 늦지 않게 제도를 설계할 수 있는 정치 세력이 누구인가. 2028년 총선과 2030년 대선은 바로 그 질문에 답하는 선거가 될 가능성이 높습니다.

조선규 | 칼럼니스트  

 

35여 년간 교육과 기업 경영, 그리고 지역 사회 발전의 현장에서 사람과 함께 성장해왔다. “삶의 문제는 결국 사람의 문제”라는 믿음을 바탕으로 교육을 통해 변화를 만들고, 기업을 통해 길을 열었으며, 현재는 사회 곳곳의 다양한 문제를 함께 풀어가며 더 따뜻하고 공정한 미래를 그려가고 있다.