지난 6월 서울 영등포구 여의도환승센터 인근에서 한 시민이 버스를 기다리고 있다. 사진은 기사와 관련 없음. 유희태 기자 최근 ‘외로움 없는 서울’ 정책이 외신의 관심을 끌고 있다. 싱가포르 스트레이츠타임스를 비롯한 해외 유력 언론사는 물론 영국 가디언도 관련 정책 사업의 일환인 ‘서울마음편의점’에 대해 보도했다. 영국 등 선진국은 고독부 장관을 신설하며 외로움 문제에 일찍이 대응해 왔지만, 서울시가 단순한 물질적 지원을 넘어 감정적 지지로 문제에 접근했다는 데 주목했다.1인 가구와 외로움 사이의 연관성은 이전부터 꾸준히 제기돼 왔다. 서울연구원에 따르면 지난 2021년 혼자 사는 시민 62.1%가 외롭다고 답했으며 사회적 고립 비율 또한 13.6%를 기록했다. 질병관리청의 공식 학술지(PHWR)에 실린 연구 논문에서도 1인 가구의 사회적 고립과 우울 간 연관이 있는 것으로 나타났다.외로움이 일종의 사회적 전염병으로 자리 잡는 와중에도, 서울에 거주하는 1인 가구는 매년 증가 추세를 보였다. 통계청에 따르면 2023년 기준 서울의 1인 가구는 총 162만7480가구로 전국 대비 20.8%를 기록해 경기(21.9%) 다음으로 높은 비중을 차지했다. 같은 해 기준 충북 인구(약 162만7000명)와 비슷한 규모의 시민들이 서울에서 혼자 살게 된 셈이다. 이는 직전 연도(156만4187가구)보다 6만3293가구 늘어난 수치로, 2019~2023년 5년간 증가폭만 32만7000가구를 웃돌았다.이에 서울시는 지난해 10월 외로움과 고립·은둔 문제 해결을 위한 종합 대책 ‘외로움 없는 서울’을 발표했다. 이른바 ‘외없서’ 사업은 고립의 정도를 단계별로 정의해 외로움·고립·은둔·고독사 등 각각의 특성에 따른 차별화된 접근을 시도하고 있다. 고립예방센터가 총괄 지원을 담당하며 자치구·동주민센터 복지기관 등이 초기 접촉을 맡는다.시는 고립·은둔 가구 발굴과 지원에 집중하면서도 ‘외로움’ 단계에 놓인 시민들을 위해 다양한 사업을 추진 중이다. ‘외로움안녕120’과 ‘365 서울챌린지’, ‘서울마음편의점’ 등 세 사업 모두 누구나 쉽게 이용할 수 있도록 진입장벽을 낮춘 것이 공통적인 특징이다.세계 언론도 이 점에 주목했다. 특히 영국 일간 가디언은 게티이미지뱅크 지난 17일 열린 구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관의 인사청문회 핵심 키워드 중 하나는 인공지능(AI)이었습니다. 구 장관은 지난달「AI 코리아」라는 제목의 책을 직접 출간했을 정도로 AI에‘진심’인 재정 전문가입니다.구 장관이 취임 후 AI를 활용하겠다고 약속한 분야에는 세수예측이 포함돼있습니다. 세금은 예상보다 너무 많이 걷혀도, 너무 적게 걷혀도 문제입니다. 세금이 너무 많이 걷히면, 즉 세수 초과가 발생하면의도치 않은 지출 편성으로 이어질 가능성이 높습니다. 반대로 세금이 너무 적게 걷히면, 즉 세수 결손이 발생하면 적자국채를 발행하거나기금 끌어다쓰기로 연결되곤 합니다. 하지만기획재정부는2021년과 2022년에는 세수 초과, 그리고 2023년과 2024년에는 세수 결손을 내면서 4년 연속 세수예측에 실패했습니다. 다시 말해4년 연속 수십조원 규모의 재원이 제때 쓰여야 할 곳에 쓰이지 못했다는 뜻입니다. 구윤철 기재부 장관이 지난 17일 국회 인사청문회에서 답변하고 있다. 사진=연합뉴스 구 장관은 이러한 세수예측의 정확도를 높이기 위해 AI를 활용하겠다고 밝혔습니다. 기재부는 지난해부터한국전자통신연구원(ETRI)과공동으로 AI·빅데이터 기반의 세수 추계 모형을 개발하고 있는데, 관련 작업에 속도를 내고 보다 고도화된 AI모델 개발 등을 진행하겠다는 뜻으로 해석됩니다. 세수추계의 정확도를 높이기 위해 진짜 할 수 있는 모든 일을 해보자, 저도 이렇게 생각하고 있습니다. 내부적으로는 민간위원들과 추계를 같이하는 방법, 그리고 국제통화기금(IMF)이나 경제협력개발기구(OECD)로부터 기술 자문을 받아 선진국은 어떻게 (세수추계를) 하는지 등을 파악 중입니다. 또 저는 데이터를 리얼타임(실시간)으로 받아서, 그리고 AI를 장착해서 세수추계 정확도를 높이기 위해 할 수 있는 모든 것을 해 볼 생각입니다. -지난 17일 인사청문회 당시 구윤철 장관 AI는 방대한 양의 데이터를 사람보다 빠르게 분석해 시간과 비용을 절약해준다는 특징이 있습니다.
