IV. 권고사항 (Recommendations)
A. 국가(States)

63. 국가는 공공행정에서 AI 사용을 규율하는 포괄적인 입법 및 규제 체계를 마련해야 한다. 이러한 체계에는 AI 도입 전과 도입 후 정기적으로 인권영향평가(Human Rights Impact Assessment)를 실시하도록 의무화하고, 알고리즘의 투명성과 설명가능성을 요구하며, 편향성·정확성·국제인권법 준수 여부를 감사할 수 있는 독립적 감독기구를 설치하고, AI 활용으로 인해 인권침해가 발생한 경우 효과적인 조사와 구제수단을 보장하는 내용이 포함되어야 한다.

64. 국가는 공공부문에 AI 시스템을 도입하는 결정 과정에서 의미 있는 공공 참여를 보장해야 한다. 이를 위해 시민사회, 기술 전문가 및 영향을 받는 공동체가 적극적으로 참여하는 투명한 협의 절차를 마련하여, 거버넌스 기술이 다양한 사회적 요구와 가치를 반영하도록 해야 한다.

65. 국가는 프라이버시권, 표현의 자유, 결사의 자유 침해를 방지하기 위해 AI 기반 감시 기술의 사용을 엄격히 규제해야 한다. 또한 모든 활용은 적법성(legality), 필요성(necessity), 비례성(proportionality)의 원칙을 준수해야 하며, 효과적이고 독립적인 사법적 감독을 받아야 한다.

66. 국가는 민주적 절차와 정보 생태계의 무결성을 보호해야 한다. 이를 위해 미디어 및 디지털 리터러시를 증진하고, 정치 광고의 투명성과 AI 생성 콘텐츠의 표시 의무를 요구하며, 인간성 증명(proof of humanity)을 위한 적절한 메커니즘을 검토하거나 허용하고, 정보 다양성을 지원해야 한다. 또한 허위정보(disinformation)에 대응하기 위한 조치가 표현의 자유와 적절한 균형을 유지하고 과도한 검열로 이어지지 않도록 해야 한다.

67. 국가는 사법 절차와 교정시설에서 AI를 활용하더라도 인간의 감독, 절차적 공정성 및 인간의 고유한 존엄성이 유지되도록 해야 한다. 자유를 제한하는 결정에 대해 자동화 시스템에만 의존하는 것을 금지하고, 구금시설에서는 의미 있는 인간적 접촉이 유지되도록 해야 한다.

68. 국가는 AI 기반 자동화가 초래하는 사회·경제적 영향을 선제적으로 대응해야 한다. 이를 위해 교육체계를 개편하고, 재교육(reskilling) 프로그램을 제공하며, 사회보장 체계를 강화하여 노동권을 보호하고 공정한 전환(just transition)을 보장해야 한다.

69. 국가는 데이터센터의 대규모 에너지 및 물 소비, 전자폐기물 발생 등을 포함한 AI 활용의 환경적 영향을 평가하고 완화해야 한다. 또한 AI 기반 거버넌스의 추구가 깨끗하고 건강하며 지속가능한 환경에 대한 권리를 침해하거나 환경 부담을 개발도상국에 전가하지 않도록 해야 한다.

B. 국제사회 (International community)

70. 국제사회는 AI의 포용적이고 공정한 글로벌 거버넌스를 보장해야 한다. 이를 위해 개발도상국과 글로벌 사우스(Global South) 대표들이 국제 표준 제정 과정에 실질적으로 참여하고 동등한 발언권을 가질 수 있도록 보장해야 한다. 또한 지역적 맥락을 반영하지 못하거나 디지털 의존성을 심화시키는 획일적 규제 체계의 강요를 방지해야 한다.

71. 국제사회는 모든 국가, 특히 저소득 국가가 효과적이고 맥락에 적합한 AI 거버넌스 체계를 개발·이행할 수 있도록 역량 강화(capacity-building), 기술 이전(technology transfer), 재정 지원을 제공해야 한다. 또한 디지털 프로젝트에 대한 국제개발원조는 강력한 인권보호 장치의 이행을 조건으로 해야 한다.

72. 국제사회는 새로운 디지털 기술과 인권에 미치는 영향을 모니터링하고 보호조치를 권고하기 위해, 특별보고관(Special Rapporteur) 또는 실무그룹(Working Group)과 같은 전담 유엔 메커니즘의 설립을 검토해야 한다. 또한 AI의 인권 영향과 관련하여 국가들이 구체적 의무를 부담하도록 하는 전용 국제규범 체계의 개발도 고려해야 한다.

C. 기업 (Business enterprises)

73. AI 시스템을 설계·개발·배포하는 기업은 AI의 전 생애주기(life cycle)에 걸쳐 인권을 존중해야 한다. 이를 위해 인권 실사(human rights due diligence)를 수행하고, 알고리즘 편향·차별·프라이버시 침해 위험을 평가하고 완화하며, 영향을 받는 공동체와 협의하고, 개인이 피해를 신고하고 구제를 받을 수 있도록 효과적인 고충처리 메커니즘(grievance mechanisms)을 구축하거나 참여해야 한다.

74. 기업은 포용적이고 공정한 AI를 촉진해야 한다. 이를 위해 인력 구성과 학습 데이터셋을 다양화하여 전 세계적 다양성을 반영하고, AI 도구가 다양한 사회적·문화적·지역적 맥락에 대응할 수 있도록 해야 하며, 역사적 편향을 고착화하거나 디지털 불평등을 심화시키는 관행을 지양해야 한다.

D. 모든 이해관계자 (All stakeholders)

75. 국가, 국제기구, 기업, 시민사회, 학계 및 영향을 받는 공동체를 포함한 모든 이해관계자는 인권을 보장하는 거버넌스 조치를 개발하기 위해 투명하고 포용적인 다중 이해관계자(multi-stakeholder) 절차를 통해 협력해야 한다. 이러한 협력은 AI의 사회적 영향을 독립적으로 모니터링하고, 접근 가능한 구제 절차를 마련하며, 알고리즘 영향평가 체계와 감사 기준과 같은 공통 도구를 활용함으로써 지원되어야 한다. 이를 통해 AI 거버넌스가 인권 중심적(human-rights-centred)이고 모든 사람의 필요와 인간 존엄성에 부합하도록 해야 한다.

76. 모든 이해관계자는 특히 개발도상국의 시민사회단체를 지원해야 한다. 이를 위해 재정 지원과 역량 강화 프로그램을 제공하여 공공의 AI 이해를 증진하고, AI의 영향을 감시하며, 신기술의 영향을 가장 크게 받는 사람들이 그 활용 방식의 결정 과정에 참여할 수 있도록 해야 한다.

성별 이분법적 분류를 강제하는 얼굴 인식 시스템과 폭력을 조장하는 인공지능 기반 허위 정보 캠페인까지, 인공지능시스템은 전세계 트랜스젠더 및 젠더 다양성 공동체에 대한 체계적 차별의 수단이 될 수 있습니다. 인공지능이 우리의 일상 생활과 의료, 고용, 안전, 사회 서비스 등의 제도적 의사결정과정에 빠르게 결합됨에 따라, 본 보고서(submission)는 국가, 기업 그리고 혐오세력과 같은 다양한 주체들의 인공지능 활용 방식이 젠더 기반 폭력과 트랜스젠더 및 젠더 다양성 공동체에 대한 차별을 증가시킬 위험이 있다는 것을 보여줍니다. 인공지능 시스템은 중립적인 도구가 되는 대신, 인간의 편견과 선입견을 강화해 사회적 편견을 기술적 차별로 전환시킬 수 있습니다. 이는 생체정보를 통한 감시, 데이터 알고리즘, 생성형 인공지능이 만들어 낸 글과 시각 자료들과 동일한 메커니즘으로 발생합니다. 아무런 개입이 없다면 인공지능은 트랜스젠더 및 젠더 다양성 공동체를 공격하는 무기로 계속해서 남아있을 것입니다. 이러한 개입은 트랜스젠더 및 젠더 다양성 공동체의 목소리와 경험들을 중심에 두고 인공지능 개발 과정에서 유효한 대표성을 의무화하고 차별적 관행에 대한 책임성 있는 메커니즘을 구축하며 디지털 공간에서 진정으로 존재할 권리가 인간 존엄성의 근간임을 인식해야 합니다.

1. 안티젠더 세력의 운동에서 인공지능까지 이어지는 차별의 디지털 파이프라인

GATE의 트랜스젠더 및 젠더 다양성과 광범위한 LGTBQI 운동에 대한 안티젠더 세력의 영향에 관한 글로벌 보고서(2023)에 따르면, 응답자들이 직면한 가장 일반적인 문제 중 하나가 안티젠더 세력이 디지털 플랫폼을 체계적으로 사용하여 (systemic use) 트랜스젠더와 젠더 다양성 공동체에 대한 허위정보를 유포하는 것이었습니다. 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 미디어 플랫폼은 많은 경우 인공지능 도구를 사용하여 특정한 콘텐츠가 커뮤니티 가이드라인에 위배되는지 그 여부를 판단하는데, 이러한 플랫폼은 안티젠더 세력이 트랜스젠더 공동체를 겨냥하여 의도적으로 오해될 소지가 있는 정보를 유포하는 주요 수단이 되었습니다.

안티젠더 운동은 “가족 가치”, “아동 보호” 또는 “여성의 공간 보호”와 같은 담론을 트랜스젠더의 존재를 직접적으로 겨냥하는 수사적 무기로 활용해 광범위한 대중에게 영향을 미치고 취약 계층에 대한 폭력과 그 선동을 조장합니다. 소셜 미디어에는 커뮤니티 가이드라인이 존재하지만, 이러한 플랫폼들은 콘텐츠 중재 정책을 적절히 집행하지 못하는 경우가 많습니다. 활동가들이 안티젠더 세력의 허위 및 유해 게시물을 정기적으로 신고하지만 이는 자주 묵살되며 온라인 공간에 고스란히 남아 있습니다 (GATE, 2023, pp. 17-22).

결과적으로 트랜스젠더 및 젠더 다양성 공동체 응답자들이 꼽은 가장 큰 세 가지 영향은 다음과 같습니다. 1. 광범위한 번아웃으로 이어지는 트랜스젠더 활동가들의 심리적, 정신적 스트레스. 2. 안티젠더 담론에 영향을 받은 의사결정권자에게 접근하기가 어려워지며 그 결과 트랜스젠더 관련 프로그램들에 대한 자금 지원이 제한됨. 3. 이러한 요인들로 인해 트랜스젠더 및 젠더 다양성 공동체가 주도하는 조직들, 행사들 또는 의료 및 심리 지원과 법률 지원 같은 필수적 서비스가 일시 중단되거나 폐쇄됨 (GATE, 2023).

기관들이 커뮤니티 기준에 위배되는 소셜 미디어 게시물을 판별하거나 의료 서비스, 고용 기회 등 중대한 결정을 내리는 데 기계학습을 사용하는 인공지능 시스템에 점차 의존함에 따라 (Stanford Social Innovation Review [SSIR], 2021) 안티젠더 담론과 편향된 AI시스템 간의 연관성이 더 뚜렷해지고 있습니다.

유엔개발계획(UNDP) 보고서에서 경고하듯이, 논바이너리 및 다양한 성적 지향, 젠더 정체성, 젠더 표현과 특성 (SOGIESC)을 가진 사람들처럼 제대로 대표되지 못하는 성소수자들은 잘못 설계되고 배치된 인공지능 시스템으로 인해 심각한 피해를 입습니다 (UNDP, 2024, p. 16). 영국 정부의 ‘기술 매개 젠더 기반 폭력 보고서(TFGBV) (2023)’는 여성 언론인의 73%가 온라인 상의 폭력을 경험했으며 트랜스젠더들이 기술을 매개로 한 젠더 기반 폭력에 불균형적으로 직면하고 있다고 지적합니다. (UK Government, 2023)

1.1 얼굴 인식과 생체정보를 통한 감시

근본적인 문제는 인공지능 시스템이 인간의 선입견에서 비롯된 성별 이분법적인 가정을 고스란히 물려받는다는 점입니다. 성별 분류 시스템이 성별을 ‘남성’과 ‘여성’이라는 단순한 범주로 축소시키면, 인공지능이 젠더 유동성과 개인이 스스로 정의하는(또는 인식하는) 젠더 정체성을 반영할 수 있는 여지가 완전히 사라지게 됩니다 (SSIR, 2021). 포브스(2021)가 지적했듯 유동적인 젠더 정체성을 인식하지 못하는 프레임워크 속에서 존재하는 상용 데이터 스택에 의존하는 AI시스템은 퀴어에 대한 정의 자체가 불가능합니다. 이러한 구조적 결함은 AI시스템이 LGBTQI 구성원을 제대로 지원할 수 없으며 결과적으로 설계 단계부터 알고리즘에 의한 차별을 조장하는 셈입니다.

인공지능 시스템에서 트랜스젠더 정체성이 지워지는 것은 알고리즘적 배제를 넘어 트랜스젠더의 삶의 모든 측면에 영향을 미치는 현실 세계에서의 차별을 보여줍니다. McAra-Hunter(2024)는 고용과 신용 평가에 배치된 인공지능 시스템이 편향된 학습 데이터로 인해 퀴어 지원자를 의도치 않게 차별할 수 있다는 걸 보여주었습니다.

트랜스젠더들이 직면하는 인공지능 기반 차별의 핵심 사례 중 하나는 생체정보를 통한 인식 및 감시 시스템입니다. 이러한 시스템은 성별 이분법적 분류를 강제하고 능동적으로 성별을 통제해 트랜스젠더들에게 실질적인 피해를 입히고 있습니다. 젠더 셰이즈(Gender Shades) 연구에 따르면 얼굴 인식 기술은 시스젠더 여성의 경우 98.3%, 시스젠더 남성의 경우 97.6%의 정확도를 보였지만 트랜스젠더 남성은 38% 확률로 여성으로 잘못 분류되었습니다. 또한 에이젠더(agender), 젠더퀴어 또는 논바이너리 개인들은 100% 확률로 오인되었습니다(University of Colorado. 2019; Gender Shades, 2018)/

더 나아가 사기업들은 인공지능 기술을 활용해 트랜스젠더들이 기본적인 서비스와 사회 참여에서 배제될 위험을 가져오는 방식으로 기술을 배치하고 있습니다. 예를 들어 우버의 AI 인증 시스템은 트랜스젠더 운전자가 트랜지션 과정에서 외모가 변할 경우 반복적으로 계정을 정지시킵니다(CNBC, 2018). 공항 보안 시스템은 성별을 이분법적으로만 분류하여 성별의 다양성과 복잡성을 제대로 반영하지 못합니다 (Washington Post, 2021).

이러한 기술적 실패가 국가 신분 확인 시스템에 도입될 경우, 국가 차원의 차별 도구로 전락하여 트랜스젠더들이 기본적인 시민으로서의 인정 받거나 보호 받는 것을 불가능하게 만들 수도 있습니다.해당 기술은 이들의 현재 모습과 예전 신분증 사진을 일치시키지 못하는 경우가 잦아 오인, 배제, 나아가 추가적인 낙인 효과로 이어지기 때문에 이러한 악영향은 트랜스젠더 및 젠더 다양성을 지닌 사람들에게 특히 가중됩니다 (The Swaddle, 2021).

인도에서는 트랜스젠더 국가 포탈(National Portal for Transgender Persons)을 통해 트랜스젠더 개인을 위한 증명서와 신분증 발급을 시작했습니다. 그러나 2022년 보도(Scroll)에 따르면, 2011년 인구조사에서 파악된 인도의 트랜스젠더 인구가 약 50만명에 달하는 것에 비해 포탈의 신청자는 9,604명에 불과한 것으로 나타났습니다. 신청에는 최대 6개월이 걸릴 정도로 크게 지연되고 있으며 상당수가 반려되고 있습니다 (Bansal, 2022). 트랜스젠더의 신분증 발급과 관련된 해당 보도가 인공지능의 활용과 직접적인 연관이 있는 건 아니지만 주요한 문제점을 시사합니다. 정부 기관에서 신분증이나 사진을 증명사진을 검증하는 과정에서 얼굴인식 기술(FRT)시스템을 도입할 경우, 시간이 지나며 외모가 변하거나 과거 신분증 사진과 현재의 모습이 다를 수 있는 트랜스젠더 및 젠더 다양성을 지닌 사람들은 얼굴 특징에 대한 불일치로 인하여 오인되거나 배제될 위험이 매우 큽니다.

마찬가지로 2018년에 네팔에 도입된 디지털 생체인식 시스템인 NID(National Identity Card) 또한 배제적인 설계의 전형을 보여줍니다. 해당 시스템은 “남성”과 “여성”이라는 성별 이분법적인 외양과 복장 기준을 내세워 본질적으로 배제적이며, “기타(other)” 정체성을 가진 사람들에게는 아무런 명확한 기준도 제시하지 않습니다 (ILGA Asia, 2025, p. 6)

또한 얼굴인식 기술 연구와 그 적용의 윤리적인 측면에 있어 트랜스젠더 및 젠더 다양성을 지닌 사람들을 연구자와 기관이 어떻게 개념화해야 하는지에 대한 구체적 우려도 제기됩니다. 예를 들어 “성전환 진행 중”인 사람들을 식별하려는 호르몬 대체 요법 (HRT) 데이터베이스의 시도는 성별 전환이 복합적이고 지속적인 과정이라는 점을 간과하여 “전환 전(pre-)”,
“전환 후(post-transition)”라는 또 다른 층위의 성별 이분법적인 구분을 만들어냈습니다.

트랜스젠더에 대한 혐오 폭력 발생률이 높은 국가에서 얼굴인식 기술을 도입하는 것에도 심각한 우려가 있습니다. 브라질은 살해당하는 트랜스젠더의 비율이 가장 높은 국가로, 2020년에 41% 증가했습니다. 7,600만 건의 전 국가적 운전면허증을 관리하는 SERPRO 얼굴인식 시스템의 도입은 젠더에 따른 디지털 차별에 대한 우려를 가져왔습니다. 설문에 따르면 트랜스젠더 활동가의 90.5%는 얼굴인식 기술이 트랜스젠더 혐오적으로 작동한다고 대답했으며 95.2%는 시스템이 수치심을 유발, 76.2%는 사생활을 침해하고 위협하며 66.7%는 해당 시스템의 광범위한 사용에 반대하는 것으로 나타났습니다 (Privacy International, 2024).

얼굴인식과 생체정보는 국가 차원의 감시만 문제인 것이 아닙니다. LGBTQIA+ 개개인의 디지털 발자국 또한 감시와 프로파일링에 활용될 수있습니다. 민감한 개인정보의 유출이나 오용의 가능성을 높이고 괴롭힘, 폭력, 아웃팅과 같은 심각한 문제를 초래할 수도 있습니다. 예를 들어 미국의 클리어뷰 AI(Clearview AI) 사건은 규제되지 않은 얼굴인식 기술의 전세계적 파급 효과를 보여줬습니다. 클리어뷰 AI는 소셜미디어에서 수십억 개의 이미지를 수집하여 얼굴인식 검색 엔진을 구축했고, 나아가 얼굴 인식을 통해 약물 사용자인지, 홈리인지, 정신 질환이 있는지에 대한 여부를 판별하는 시스템에 대한 특허를 확보했습니다. 미국 시민자유연맹(ACLU)이 클리어뷰를 상대로 제기한 소송에서는 성노동자, 학대 피해자, 미등록 이민자 등 감시 기반 차별에 특히 취약한 사람들의 프라이버시 침해 문제가 부각되었습니다(ACLU, 2021).

인공지능은 트랜스젠더 및 젠더 다양성을 지닌 사람들을 사회적 공간에서 배제하기 위한 도구로 무기화(weaponized)되었습니다. 트랜스젠더 배제적인 최초의 레즈비언 어플리케이션 중 첫 번째였던 ‘Giggle for Girls‘는 2019년 샐 글로버에 의해 개발되었고 2022년 8월 총 2만 명의 회원을 유지한 채 운영을 중단했습니다. 이후 개발된 ‘L Community’ 앱은, ’성별 인식 소프트웨어‘를 사용하여 트랜스젠더 배제적인 ’여성 전용‘ 레즈비언 공간을 조성했으며 인식의 정확도가 99.89%라고 주장했습니다(Washington Blade, 2024; The Guardian, 2022).

이러한 사례들은 자동 성별 인식(AGR) 기술의 도입이 인간의 대부분의 상호작용에서 널리 보편화될 수 있다는 잠재적 위험성을 보여줍니다. 전 세계적으로 반(反)LGBTIQ+ 법안이 등장하고 편향된 인식 시스템이 도입됨에 따라, 기차역이나 화장실, 탈의실에 이르기까지 트랜스젠더가 공공장소에 존재할 수 없는 디스토피아적 현실이 눈앞에 펼쳐질 가능성이 있으며 이는 트랜스젠더 및 다양한 젠더 정체성을 지닌 사람들이 안전을 위협받고, 모욕감을 느끼며, (원치 않게 정체성이) 노출되는 상황을 야기할 수 있습니다(Cato Institute, 2021).

2. 트랜스젠더와 젠더 다양성 공동체를 대상으로 한 기술 매개 젠더 기반 폭력

인공지능을 정치적으로 무기화하는 것은 반(反)트랜스젠더 캠페인에서 새로운 국면을 열어 국가 기관과 정치적 움직임들이 차별적 관행을 조장하는 것에 정교한 기술을 사용

국가 기관과 특정 정치적 주체들은 정교한 기술을 이용해 차별적 행위를 조장함으로써 인공지능을 정치적으로 무기화하며 반(反)트랜스젠더 캠페인을 새롭게 펼치고 있습니다.

2024년 미국 선거에서는 트랜스젠더의 권리를 공격하는 전례 없는 인공지능 생성 허위 정보가 등장했습니다. 공화당 광고의 70%가 생성현 인공지능이 만들어낸 이미지와 딥페이크로 강화된 반(反)트랜스젠더 메시지를 포함했으며, 조작된 동영상과 합성된 “디트랜지셔너(성별 역전환자)”의 증언을 만들어냈습니다(PBS NewsHour, 2024). 최근 몰도바 선거 기간에는 유권자들에게 맞춤형 반(反)트랜스젠더 내러티브를 전달하는 데 러시아 챗봇이 사용되었으며, 특히 부모들에게 트랜스젠더 청소년에 대한 허위 정보를 제공하는 데 주된 목표가 있었습니다(Euronews, 2025).

우크라이나 LGBTI 컨소시엄 (LGBTI Consortium Ukraine) (2024) 은 인공지능 시스템이 러시아의 개입 없이도 이미 소외된 집단에 대한 편향성을 보여주고있지만, “프라우다(Pravda)” 네트워크가 이른바 ”LLM그루밍“ 기법을 사용해 360만 건의 반LGBTI 게시글들을 훈련 데이터 세트에 주입했다고 경고했습니다. 이처럼 인간이 아닌 인공지능을 대상으로 설계된 콘텐츠로 인해 챗봇 응답의 33%가 LGBTI 커뮤니티에 반하는 ’전통적인 가치들‘과 같은 러시아의 허위 정보를 포함하고 있는 것으로 나타났습니다.

미국에서 총기 난사 사건이 발생한 이후, 비극을 악용하여 트랜스젠더 구성원들을 극단적 총기 범죄자처럼 묘사하는 인공지능 생성 기반 허위 정보들은 가장 해로운 기술 활용 사례 중 하나입니다. 로이터(2023) 팩트체커는 총기 난사 및 폭력을 트렌스젠더 정체성과 연결시키려는 허위 정보가 널리 퍼져있음을 밝힌 바 있습니다. 이처럼 인공지능 기술을 통해 비극적인 사건을 조작하여 트랜스젠더를 폭력과 연관시키려는 것은 기술이 어떻게 도덕적 공황을 증폭시키는지 보여줍니다.

트랜스젠더에 대한 허위 정보를 유포하기 위한 인공지능의 무기화는 상호 연결된 다수의 메커니즘을 통해 작동하며, 각각의 메커니즘은 트랜스젠더의 삶과 권리를 위협하는 유해한 내러티브를 더욱 강화합니다.

저스트 테크(Just Tech, 2024)는 반(反)트랜스젠더 유사과학 연구가 성별 확정 치료(gender-affirming care)에 대한 검색 결과를 어떻게 장악하고 있는지 보고했으며, 특히 전환 치료를 옹호하는 반(反)LGBTQ+ 단체인 “미국 소아과학회(American College of Pediatricians)”의 자료가 그 검색 결과의 중심에 있음을 지적했습니다. 또한 카이저 가족 재단(Kaiser Family Foundation, 2024)은 치료를 후회하는지에 대한 조작된 통계와 의학적 개입에 대해 날조된 위험성을 포함해, 인공지능으로 강화된 정보 유포 네트워크를 통해 성별 확정 치료에 대한 수많은 허위 주장이 확산되고 있음을 확인했습니다.

또한 카스 보고서 (Cass Report, 2020년 영국 국민보건서비스NHS가 의뢰하고 소아과 전문의 Cass 박사가 주도해서 2024년 최종 발간된 보고서로, 영국 내 트랜스젠더 및 젠더 다양성 청소년들을 다뤘지만 여러 비판을 받음. 편집자 주) 에 수록된 젠더 비순응 청소년 이미지가, “학교 복도에 있는 논바이너리 청소년” 이라는 제목의 어도비 스톡 포토의 생성형 인공지능 이미지라는 것이 역-이미지 검색(reverse image search)을 통해 확인되면서 트랜스젠더 청소년이 실제로는 존재하지 않는다는 거짓된 시각적 내러티브를 만들어냈고 트랜스젠더 청소년의 의료 접근성에 제약을 가하는 영국의 정책에 영향을 미쳤습니다(PinkNews, 2024).

인공지능 생성 허위 정보의 또다른 주요 예시는 “트랜스베스티게이션(transvestigation)” 현상입니다. 이는 무기화된 인공지능 도구가 트랜스젠더 혐오 발언을 퍼뜨리는데 어떻게 악용되는지를 보여줍니다. 시스젠더 공인들이 사실은 트랜스젠더라는 허위 주장을 제기하기 위해 인공지능 도구들이 활용되어 왔습니다. 대표적 사례로 프랑스 영부인 브리짓 마크롱을 젊은 남성처럼 보이게 한 이미지가 있는데, 이는 인공지능으로 조작된 이미지였습니다(로이터, 2024). 미셸 오바마를 대상으로 한 유사한 캠페인에서도 조작된 사진들이 소셜 미디어 플랫폼에 퍼졌습니다(야후 뉴스, 2024). 이러한 공격들은 트랜스젠더라는 것 자체가 본질적으로 부정직하거나 수치스러운 것이라는 인식을 심어주려는 차별적 목적을 갖고 있음과 동시에 영향력 있는 여성들을 소외된 정체성과 거짓으로 결부시켜 폄훼하려는 시도입니다.

3. 젠더 포용적인 인공지능을 향한 길과 디지털 공간 거버넌스

본 보고서에 제시된 실제 예시들은 인공지능 시스템이 중립적인 기술이 아니며, 인간이 가정하고 있는 성별 이분법과 편견을 증폭시켜 트랜스젠더 및 젠더 다양성을 지닌 사람들에 대한 차별을 초래할 수 있음을 보여줍니다.

이같은 악순환을 끊으려면 젠더 다양성 공동체를 기술 개발에서 배제하는 구조적 불평등과 인공지능이 차별을 영구화시키려는 메커니즘 모두를 해결해야 합니다.

유엔개발계획(UNDP) 보고서(2024, 57-58p)는 생성형 인공지능 개발자에 대한 젠더 감수성 교육 부족을 주요 요인으로 지적했습니다. 개발자와 연구자 간 협력 부족, 인공지능 분야 종사자 중 여성과 트랜스젠더 및 젠더 다양성을 지닌 이들의 비율이 낮은 점 등이 복합적으로 작용하여 생성형 인공지능 모델은 설계 단계부터 다양성이 부족합니다. 디지털 배제를 경험하는 사람들이 학습 데이터셋에서도 배제될 경우, 인공지능 시스템은 주류 특권층에 최적화된 형태로 학습하게 되고 이미 차별을 맞닥뜨리고 있는 사람들을 더 소외시키게 됩니다.

인공지능의 기술적 오류와 생체인식 감시가 소외된 공동체에 미치는 악영향을 해결하려는 여러 시도들이 있었습니다. 예를 들어 유럽연합은 인공지능법(AI Act)를 통해 이러한 문제를 다루고 있는데, 해당 법은 성적 지향이나 성 정체성을 추론하는 생체인식 분류를 금지하고 트랜스젠더들이 인공지능 기술과의 상호작용에서 어려움을 겪는다는 것을 인정하고 있습니다(EU AI act, 2023).

권고사항

회원국들은:

• 인공지능 시스템이 인권 프레임워크에 부합하고 성 정체성 및 젠더 표현에 기반한 차별을 조장하지 않도록 보장하는 국제 및 국내 규범의 채택을 지지해야 합니다.
• 개인정보 보호, 차별 금지 원칙, 인권 실사 의무를 포함해 성적 지향, 젠더 정체성, 젠더 표현과 특성을 포괄하는 안전장치를 인공지능 거버넌스 프레임워크에 통합하는 것을 지원해야 합니다.
• 공공 행정, 법 집행, 사회 보장 서비스에 사용되는 모든 인공지능 시스템에 대해 인권 영향 평가를 의무화하고 특히 트랜스젠더 및 젠더 다양성을 지닌 사람들에게 미치는 영향을 명시적으로 평가해야 합니다.
• 소셜 미디어 기업들이 콘텐츠 조정/검열 시스템에 대한 정기적이고 독립적인 감사를 실시하여 인공지능 도구가 트랜스젠더 사용자를 시스템적으로 침묵시키거나 불이익을 주지 않도록 해야 합니다.
• 정치 광고에서의 투명성을 요구로 하는 규제 프레임워크를 개발하고, 소외 계층을 표적으로 삼는 인공지능 기반 허위 정보 또는 딥페이크의 사용을 금지시켜야 합니다.
• 트랜스젠더 단체가 주도하는 디지털 리터러시 및 허위 정보 대응 활동을 지원하여, 공동체의 구성원들이 인공지능이 생성한 허위 콘텐츠를 식별하고 이에 대응할 수 있는 도구를 갖출 수 있도록 지원합니다.
• 인공지능 거버넌스, 윤리 및 규제와 관련된 모든 의사 결정 과정에서 트랜스젠더의 대표자성을 보장해야 합니다.
• 트랜스젠더 단체들이 디지털 권리 옹호, 연구 및 정책 감시에 참여할 수 있도록 재정적이고 기술적인 지원을 제공해야 합니다.
• 특히 적대적인 법적 환경에서 트랜스젠더, 트랜스젠더 및 젠더 다양성을 지닌 개인들의 안전을 위해서는 필수적으로 온라인에서의 익명성과 개인정보 보호를 지원해야 합니다.

인공지능 기업들과 소셜 미디어 플랫폼들은 :

• 모든 인공지능 기반 신원 확인 및 검증 도구에 자신이 결정할 수 있는 성별 선택 및 논바이너리 옵션을 포함하고, 공공 및 민간 개발자들이 젠더 포용적인 데이터셋을 채택하여 성별 이분법적 가정을 강제하고 있는 학습 데이터를 사용하지 않도록 해야 합니다.
• 데이터 출처, 설계 과정, 젠더 정체성 및 젠더 표현과 관련된 오류율 공개를 포함해, 알고리즘 기반 의사 결정 과정의 투명성을 보장해야 합니다.

여성 차별과 관련된 실무 그룹들은 :

• 각국의 정부와 기술 기업들이 팩트체킹 네트워크 및 트랜스젠더 주도 단체와 협력하여 트랜스젠더 혐오와 관련된 허위 정보 유포 캠페인을 감시하고 이에 대응할 수 있도록 요구해야 합니다.
• 유엔 기구(유엔인권위, 유엔여성기구, 유네스코, 국제전기통신연합)가 인공지능과 젠더 다양성에 관한 공동 프레임워크를 채택하고 특히 트랜스젠더 및 젠더 다양성 보호를 강조하도록 요구해야 합니다.

현담 : 돌아왔습니다. 그분이.

민 : 안녕하세요 돌아왔습니다.

현담 : 3년 반만에 돌아온 듯. 바로 복귀하지 않으셨어요 이 분이. 복귀 인사!

민 : 안녕하세요……

현담 : 아시는 분 모르시는 분 있으니까. 중고 신입이시잖아요

민 : 3년 또는 4년 쯤 전에, 진보네트워크센터 시절에 약 3년 반 정도 활동을 했던 정책 활동가 김민입니다! 제가 돌아왔습니다.

(일동 힘없는 박수)

현담 : 아이돌 느낌으로 해야 하는데.

민 : 아 제가 새로운 싱글을 내가지고 컴백을 하게 됐고요, 이번 활동 기간 동안 잘 살펴 주시길. 안녕하세요 르세라핌의 김민입니다.

현담 : 궁금해요. 솔직히, (디정넷에) 돌아오려고 했어요?

민 : 언제의 마음가짐을 물어보는 거에요?

현담 : 3년간 대체복무하면서, 내가 다시 돌아와야겠단 생각을 마음 한구석에라도 하고 있었는지..

민 : 아니 돌아올 생각 80% 정도는 안 했죠. 그래서 말했잖아 재작년 겨울쯤에도, 새로운 활동가 뽑으라고. 근데 여러분이 안 뽑고 질척여서 온 거 아니에요.

현담 : 근데 왜 안 돌아오려고 했어요?

민 : 그 전에 활동 할 때 느꼈던 심적 부담감이 여전히 크게 남아 있었어요. 번아웃도 있었던 것 같고.

현담 : 진보넷이 잘못했네

민 : 활동가라는 거 자체가 사실 좀 더 책임감을 가지고 일해야 하는 건데, 사회에 대한 책임감을 많이 가지고. 그런 지점에서 저는 일종의 작가, 사진가로서 활동도 하니까 그걸 병행할 수 있을까? 힘들 것 같다. 왜냐면 작가 활동도 내 자아를 굉장히 잡아먹는 일인데, 사회 운동을 풀타임 상근으로 할 때 이 책임감을 유지하면서 갈 수 있을까라는 측면에서 고민이 됐고, 그게 진짜 컸어요. 그런 심적 부담감.

현담 : 돌아오기로 마음 먹은 것은 우리가 질척였기 때문인가요?

민 : 네. 질척였기 때문이고… 그리고 대체복무과정이 끝나가면서, 심적 여유가 좀 더 생겨서. 큰 마음을 가지게 될 수 있었달까. 그 전에 80% 얘기가 나왔던 시기는 말 그대로 감옥, 대체복무 생활하던 때니까 그게 더 컸을 거고. 그 전에 3년여 활동을 할 때도, 제가 어차피 근미래에 공백기가 생길 거라서, 내가 이거 이어서 못하는데, 쭉 따라가지 못하는데, 그런 알 수 없는 부담감 같은 게 있으니까 활동을 하는 데 부담과 막막함이 있었던 것 같아요. 그런데 이게 해소가 된 뒤에는 어느 정도 새롭게 생각할 수 있게 됐달까.

뎡야 : 번아웃 너무 슬픈데, 번아웃은 언제 온 거야?

현담 : 대표 델꼬와 번아웃 왜 왔어?

민 : 번아웃이 올 수밖에 없었겠죠. 대체복무를 해야 한다는 압박감이 영향을 줬겠죠, 알게 모르게. 굉장히 슬픈 인터뷰가 되고 있네. 미치겠네. 또 한편으로는 아까 말한 작가 자아와 활동가 자아를 동시에 가져가는 게… 이 고민. 지금은 어느 정도 속으로 합의 봐서 그냥 썅 둘다 해야겠다. 아씨… 그럼 내가 갓생 살아야 하는데. 존나 열심히 살아야 다 할 수 있는데. 열심히 살 수밖에 없게 된 거예요, 전 열심히 살기 싫은데. 전 탕핑족 되고 싶었고. 또는 서구권에선 맥잡(McJob)이라고 불리는 (일본은 프리터) 일에 자아를 넣지 않고 그렇게 살고 싶었는데 말이죠. 정말 나의 노동에 크게 자아를 넣지 않고 또는 사회의 공헌과는 상관 없는 일자리에 들어가서 적당히 빈둥대면서 생산성 없는 사람으로 살고 싶었는데… 음 그러면 안 되죠.

현담 : 그래도 되죠.

민 : 그래도 되는데, 그러면 안 되는 길을 택해 버렸어요. 젠장. 어쨌든 디정넷 사람들이 하는 것을 보면서 의지를 얻은 거라고도 볼 수 있겠네요.

뎡야 : 대박!

민 : 동시에 다른 일을 했을 때, 나는 필시 (욕을 함) 또 기분이 안 좋아질 것이다. 기분이 나아질 리가 없다. 탕핑족이 된다 하더라도 기분이 나아질 리 없다는 현실적인 요소도 다분히 섞여 있다.

현담 : 대체 복무 얘기를 좀 해야 하지 않을까 싶어. 대체 복무를 선택했잖아요. 그게 쉽지 않은 결정이잖아. 아이씨 굉장히 쉬웠다는 표정이네. (군보다) 훨씬 길고, 감옥에 있어야 되는데 왜 결심하고 갔는지.

민 : 제 결심 그런 거 다 어디에 나와 있는데 인터넷에.

뎡야 : 링크 걸어줘. (링크1, 링크2)

현담 : 우리 회원들은 찾아보지 않아 김민님이 궁금해서.

민 : 그거는 크게 중요한 거 같지 않아요. 저는 스무살 때 병역거부란 말을 들었을 때부터 병역거부해야겠다, 군대 안 가기 재밌어 보인다, 개뀰 해갖고.

현담 : 그때는 감옥 가야 되잖아

민 : 네, 감옥 가는 게 *나 멋있는 거다, 그 정도 가벼운 생각으로 시작해서 이어진 거예요. 지금은 대체복무라는 제도가 마련됐으니까 신청해서 국가 양심 인증 인정 받고 대체복무에 이르게 된 거였고.

현담 : 대체 복무 3년 어땠어요?

민 : (욕) 정말 힘들었습니다. 비추.

덩야, 현담 : 그러면은 감옥 vs 감옥? 대체복무를 거부하면 감옥을 가는 거죠 지금은? 그러면 지금 하라고 하면 뭐 선택할 거에요?

민 : 해외 망명. 지금 하라 그러면 해외 망명을 선택할 거예요. 아니면 가능한 한 제도적인 그런 걸 이용해서 군복무 의무를 없애겠다. 웃긴 게 이미 반쯤은 그렇게 됐어요. 정신적인 걸 보면… 이미 젠장 우울증이나 이런 거 보면 (신체검사 등급) 5급 받을 수 있는 상태가 됐어요. 대체 복무 과정을 통해 정신적인 병을 얻었어.

현담, 덩야 : 이거 인터뷰 못 쓰겠는데

민 : 하여간 둘 다 선택하지 않을 가능성이 높다. 이 기억을 안고 간다면.

덩야 : 이 기억을 안고 거기로 회귀한다면 그것도 너무 슬프다 ㅋㅋ

민 : 그니까. 그런 의미에서는 망명이 새로운 선택지잖아요 재밌는. 긍정적으로 하자구요, 망명이라는 새로운 모험을 떠날 수 있는 거잖아요. 모험을 떠나보겠다.

현담 : 대체복무 3년을 한 마디로 하면?

민 : 대체복무 3년은 고등학교 3학년, 중학교 3년을 다시 하는 느낌이 있었어요. (현담 : 기숙 학교 같은?)기숙 학교에 다녀본 적은 없었지만 그런 느낌.

현담 : 학교와는 다르게 공부는 하지 않았잖아요?

민 : 공부는 하지 않았지만… 비슷한 느낌이죠. 저는 어차피 고등학교 때도 공부는 하지 않았기 때문에.

현담 : 아 그러면 비슷하다는 느낌이 공부가 아니라 똑같은 루틴의 비슷한 일상 때문에?

민 : 똑같은 루틴에… 학교라는 감옥에… 교복이라는 죄수복을 입고… 그 느낌. 무엇보다 함께 하는 사람들이 젊은 남성들이기 때문에, 젊은 남성. 나이로 따지면 저보다 어리죠 대부분, 그래서 더 그렇게 느꼈던 것 같다. 그래서 더 싫은 거지.

현담 : 친구는 좀 사귀었나요?

민 : ㅎㅎ… 얼마 전에 카카오톡 친구 목록 쭉 보면서 한 명인가 두 명 빼고 다 친구 삭제했어요.

현담 : ㅋㅋㅋㅋ한 두 명은 왜 남았는데?

민 : 한 두 명은 좀 친한 느낌이 있어서?

현담 : 그러면 친구를 사귄 거네.

민 : 근데 그 친구한테 연락이 가끔 오는데, 씹고 있어요. 전화를 미안하지만 안 받아요.

현담 : 그 사람이 잠재적 회원이 될 수도 있잖아.

민 : 상대도… 마찬가지로 생각할 수 있죠. 나를 잠재적 종교인으로 생각하고, 할 수도 있다. 왜냐하면 대체복무 하는 사람 대부분이 특정 종교인이기 때문에. 그리고 해당 종교인들은 교리상, 원칙상? 정치 활동에 관여를 안 하자는 주의라서. 철저한 중립,,,이기 때문에 절대 잠재적인 회원 대상이 아니에요. 뭐 밥을 사주면 사줬겠지.

현담 : 밥을 비싼 걸 얻어먹기를 바랍니다.

민 : 그리고 구체적인 대체 복무 내용을 얘기하면, 군대 갔다 온 사람이 군대 갔다 온 얘기하는 거 같아져서 얘기하기 싫다.

현담 : 그렇지만 질문은 있어요. 당신의 대체복무 당시 하루 일과. 평일 기준으로 하루 일과 어땠는지

민 : 평일 기준으로 하면. 아침에 일어나서 점검을 받아요.

현담 : 어떤 점검을 받죠?

민 : 그냥… 인간들 다 똑바로 있는지. 인원 점검 같은.

뎡야: 누구 죽었나 그런 거 보려고?

민 : 네 누구 탈출하지 않았는지. 군대에서도 똑같은 거 할 걸요. 감옥도 그렇구요.

현담 : 되게 사이에 있네요 수감자와 군인의?

민 : 그렇죠. 군대에서도 비슷한 그게 있고 수용자도 그렇고. 하여간 대체복무라는 게 군인과 수용자의 형태를 동시에 갖고… 아무튼 하루 일과에 대해 이어서 설명하자면, 점검하면 그렇게 일어나서 아침밥은 주로 안 먹으니까 머리 감고 세수 하고 출근을 합니다. 핸드폰을 반납하고. 전자기기는 정해진 시간에만 써야 하니까. 오전 일을 하면 점심을 먹고 오후 출근 전까지 한숨 잡니다. 보통 대전 교도소랑 인천 구치소 시절이 달랐는데 대전에서 여유가 좀 있을 때에는 1시간, 업무지에 따라서 어쩔 땐 더 자고, 인천은 일이 더 빡빡해서 30, 40분 정도 최대한 자서 모든 걸 잊고… 그러고 나서 오후에 출근해서 그럼 4-5시가 된다. 그럼 저녁을 먹고 외출을 해요. 외출은 신청제라서, 자유롭게 왔다 갔다 하는 건 아니고 일일이 허가 절차를 밟고 나가는 거라서. 나가는 날이면 주로 클라임장을 갔고 사진도 찍고. 항상 5시에 출발해서 9시 반까지 돌아오는 게 원칙이에요. 그니까 약 4시간 정도 약간의 자유를 즐긴 후에 다시 감옥 돌아와서 저녁 점검을 받고. 보통 밤 10시에 하는데 아침 점검하는 거랑 비슷해요, 외출자 똑바로 돌아왔나 체크. 인원 수 체크. 그게 끝나면 노트북을 켜고 자기 전까지 친구들이랑 게임을 했어요 항상. 그리고 잤습니다. 이게 정확한 하루 일과. 만약 외출하는 날이 아니면 게임 하거나 잠을 잤죠. 아니면 빨래 같은 걸 해야 하니까, 그런 재생산노동하고.

뎡야 : 빨래를 공동으로 안 하고 스스로 해야 했구나? 그럼 내 빨래는 평상시에 어디에 둬?

민 : 그냥 자기 침대 옆에 있는 자기 빨래통에 넣죠 뭐.

덩야 : 빨래 냄새나잖아 특히 여름에.

민 : 그니까 빨래를 자주 하죠 어차피 할 짓도 없는데.

덩야 : 그럼 다른 놈이 빨래 빨리 안 하면 짜증나잖아 냄새나면.

민 : 그런 공동생활에서 오는 불쾌함은 기본으로 깔아야 해요. 어쩔 수가 없어요.

현담 : 몇 명이서 생활했어요?

민 : 대전 교도소는 8인실, 인천은 좀 나아져서 6인실. 공동 생활 합숙이기 때문에 그에 따르는 불편함과 스트레스도 한몫했죠. 그니까 저 같은 경우는 노이즈 캔슬링 이어폰 끼고 누워 있거나. 그랬죠.

현딤 : 자극적이고 재밌는 에피소드 없어요? 누군가 주먹다짐을 했다거나?.

민 : 교정 시설이란 곳을 잘 구경한 건 재밌었어요, 수용자들 이렇게 사는구나, 아무도 관심 없는 거 이렇게 보면서. ***도 보고.

현담 : ***이 누구였지?

뎡야 : 대박사건.

민 : *** 알잖아요. ***랑 인사도 했음. ***이 발야구를 하고 있길래, 와 발야구 잘 하시네요 하고 칭찬했어요. 그랬더니  ***씨가 몇 주 뒤에 자살 기도 했다고 뉴스에 떴더라구요…

현담 : ***이 **교도소에 있어요?

민 : 여기저기 왔다갔다 합니다. 그런 수용자들은 뭐. **해서 유명한.

현담 : 중환자실 갔대 그 당시에

민 : 그럴 만 해요. 그런 곳이 감옥입니다. 그런 것이 무기수의 삶이 아닐까…

(이후 자체 검열 삭제한 ***이야기 5분여 이어짐)

민 : 무튼 너무 길어져. 감옥 얘기 하면 너무 길어지고 쓸데없는 거라 다 지울 거야.

현담 : 자. 한 달이 되었어요. 인터뷰 나갈 쯤엔 상근비를 받았을 텐데. 지금  한 달 됐는데 어떠신지?

민 : 어떤 측면에서?

현담 : 아니 그냥 뭐 디정넷에 한 달 나왔는데 어떻다 이런.

민 :일단 그간의 인공지능 이슈를 따라가는 게 굉장히 많아서 너무 바쁘고 정신 없고, 게다가 작가로서 일정도 하필 많은 시즌이라, 말도 안 되는 피크 인생 개바쁜 피크를 갑자기 하고 있습니다. 이 모든 게 겹쳐서. 그래서 정신 없다. 바쁘다. 바쁘고 재밌다? 재밌는 것 같다, 이 정도면.

뎡야 : 난 그게 재밌었는데, 세상에서 가장 쓸모없는 일을 하고 나오니까 모든 게 의미있어보인다고 한 거.

민 : 아 맞아요. 대체복무라는 진짜 쓸데 없고 하기도 싫은 일, 심지어 국가도 사실 그렇게 이 인간들의 필요성을 못 느껴서 국가도 대충 어디 짱박아준 불쉿잡 중에 불쉽잡을 하다 나오니까… 뭐 모든 게 너무 재밌진 않지만, 뭔가 사회적인 필요성이라는 게 조금만 느껴져도 행복한 것 같아요.

뎡야 : 행복해졌어 진짜. 갑자기 긍정 파워가 많이 생김, 예전엔 엄청 시니컬했는데.

민 : 저는 시니컬한 적이 없었습니다.

현담 : 그래요? 이전에 민님이랑 별로 안 친했어서 잘 기억은 안 나는데 뭐 지금도 그렇긴 한데, 그렇죠?

민 : 글쎄요 기억 안 나요. 몰라요. 저는 3년간 감옥에 있다 와서 다 잊었어요. 인간 관계나 이런 거 다 잊었어요.

현담 : 안되는데, 그 다음 질문이 이건데. 다음 질문. 그때 진보넷 다녔던 그때와 지금, 뭐가 가장 달라진 것 같은지?

민 : 이름이 달라졌잖아요. (현담 : 아이씨)

뎡야 : 인공지능 깜짝 놀랐잖아.

현담 : 인공지능 없었어 그땐. 그때 인공지능이랑 지금은 엄청 다를 텐데. 그때 당시에도 인공지능 업무를 담당했잖아요.

민 : 제가 그때 인공지능 이슈 담당할 때는 시민사회 측면에서, 전체적인 측면에서 신기술이고, 작은 관심도가 있었다면 지금은 이게 대중적인 이슈가 돼서. 아니 이슈가 아니라 삶에 가득한 커다란 요소가 돼서, (욕)… 그래서 너무 힘들어요.

현담 : 따라가기가 벅차신가요?

민 : 벅차진 않은데 너무 많은 걸 해야 한다…기보다는 생각이 많아진 것 같아요. 음 사실 뭐가 차이가 있나? 사실 잘 모르겠네요. 왜냐하면 가기 전에도 챗봇 시스템은 있었고, 생성형 이미지 도구도 있었고, 그것들이 적당히 다 업데이트가 반영됐을 뿐이라서, 실제 사용하는 사람들이 많아졌다는 건 체감이 되는데, 그 정도인 것 같아요. 딱히 감회가 새롭진 않다. 걍 뭐 커졌네? 이전의 문제점을 그대로 안고?

뎡야 : 그럼 다른 걸로 대답해봐 뭐가 달라진 거 같은지 (그때 진보넷 시절과 비교하면).

민 : 뭐… 유튜브도 없어지고… 다 똑같지 않나? 다 똑같아요. 다 똑같이 느껴져요. 저의 마음만 달라졌을 뿐.

현담 : 마음은 어떻게 달라졌는데요?

뎡야 : 긍정. 파워 긍정.

현담 : 긍정으로? 번아웃에서 긍정으로 그런건가?

민 : 아뇨. 세상에 대한 복수심. 복수심.

뎡야 : 깔깔깔.

현담 : 아!!!!!! 인터뷰 이거 어떻게 쓸 건데.

민 : 세상에 대한 복수심.

현담 : 네… 그것을 디정넷에서 잘 풀길 바라고요. 자 그러면 앞으로 하고 싶은 일은 뭐예요? 한 달 해보니까, 나는 디정넷에서 이런 활동을 해 보고 싶다!

민 : 그게 저는 다른 단체랑 협업하거나 아니면 프로젝트 기획서를 써서 예산을 받거나 하는 게 아닌, 그냥 소소한 대중 캠페인 같은 거 프로젝트를 작게 작게 하고 싶다. 개인적인 느낌으로 가는. 어디에 섞이지 않고. 디정넷 자체 캠페인인데 그렇게 힘을 주지 않고, 목표를 크게 갖지 않고. 왜냐? 대중적인 이슈가 됐으니까.

현담 : 인스타를 더 잘 해 보겠다는 의지인가요?

민 : 아뇨, 그런 건 아니고… 예를 들면 제가 최근에 본 환경운동 단체에서 하는 걸 빌려올 수도 있고. 우선 이쁘고, 멋지고!!! 사람들에게 서명을 딱히 요구하지 않고, 그냥 뭐랄까 인식에 대한 에 무의식적인 개선을 유도하기 위한 대중 캠페인. 속에는 사악한 목적을 갖고. 그런 걸 해보고 싶어요.

현담 : 기대되네요. 뭔가 해낼 수 있을 것 같기도 하고?

민 : 성공 여부와는 무관한 그런 걸 해 보고 싶다. 그런 것도 있죠. 그러기 위해선 어느 정도 독립성도 있어야 하는. 주체적인 걸 하고 싶다는 생각이 있는 거죠. 이전에는 어디 연구 프로젝트가 들어와서 같이 하고, 이슈 대응할 거 하고 했다면, 지금은 조금 더 하나의 활동가로서 주체적인 것도 하고 싶다. 보다 대중적으로.

현담 : 우리가 그런 게 너무 없어서 필요하긴 해요.

민 : 근데 여기서 조심해야 할 것은, 조직화와는 반대에 있는 거에요 어떻게 보면. 제가 소규모와 대화하고 하는 건 힘든데… 예를 들어 광장에서 시위가 열려서 내가 혼자 막 외치면, 토론이 아니잖아요? 누가 들으면 듣는 거고. 주장하는 거지 아무에게나. 근데 제가 힘든 건 소수 사람들과 토론을 하면서 커뮤니티가 되고… 연결된 소수와… 그런 건 재미도 없고 성격상 힘들다.

현담 : 클릭 몇 번으로 사람들이 참여하는 대중 캠페인. 오프라인에선 광장처럼.

민 : 그런 걸 우리도 이제 할 수 있다. 이슈가 대중적인 이슈가 됐으니까.

현담 : 아니, 김민이 왔으니까 가능하다.

민 : 못할 수도 있다.

현담 : 자 그럼 본업이 있잖아요.

민 : 본업이 이건데?

현담 : 본업이 사진작가지.

민 : 그렇다고 치죠.

현담 : 아까 그러한 자아 두 개 다 하기 너무 힘들다고 했잖아요. 그런데 이미 하고 있는데, 작가 일도 하고 활동가도 하고, 이제 어떻게 잘, 할 건가요?

민 : 자아를 통합시킬 거예요. 잘 섞어서. 카라멜라이즈하는거야. 잘 섞어서 맛이 조화롭게 날 수 있도록. 인간 김민이라는 그 하나의 요리 자체로.

현담 : 요즘 부캐가 대세인데도? 그걸 다 섞어버린다고?

민 : 부캐…? 끔찍한 소리! 세상에서 제일 싫어 부캐, 이 지fkf. 저는 이걸 다…! 하나로 섞어서 만들 거야. 이전에는 이 자아들이 따로 노는 게 왜 힘들었냐. 얘네가 서로 이질적인 재료, 독립적인 각각의 요리 재료처럼 느껴졌기 때문이에요. 지금은 이걸 하나의 음식으로 만들어서, 잘 저어서, 깨두부 만들 듯이, 하나의 김민으로, 에스파는 나야, 둘이 될 수 없어…

현담 : 아이씨. 그러면 깨부술 거에요 둘이 될 수 없는데?

민 : 깨부순다기보다는 하나로 합치겠다는 거죠. 믹서기에 갈아서 섞어서 하나로 만드는 거에요..

현담 : 예…… 기대해 볼게요. 자 그럼 회원 분들께 인사하고 마무리!

민 : 회원? 우리 회원 분들이 얼마나 있죠?

현담 : 300명은 있어 우리! (호스팅 단체 제외)개인회원도 300명은 있다구요!!

민 : 회원 분들에게 마무리하는 질문 세상에서 제일 어렵다.

현담 : 아 되게 형식적인 질문이잖아.

민 : 근데 세상에서 제일 어렵지… 듣는 대상이 정해져 있잖아. (침묵) 그렇다고 그냥 뭐 디정넷 활동 응원해 주시고, 그런 얘기만 할 순 없잖아.

현담 : 아니 “내가 왔으니까 걱정 말라” 이런 거 할 수 있지.

민 : 그건 불가능한 약속이잖아요. 불가능한 약속은 할 수 없어요.

현담 : 누가 팩트 체크한대요?

민 : 허황된 약속을 하고 싶지 않습니다… 그렇지만 회원 여러분!

이 글을 읽어주신다면 디정넷이, 그리고 거기 속한 상근 활동가인 저도 굉장히 열심히 활동할 테니 주변 사람들에게, 아니 그니까 저희가 열심히 활동하는데도 불구하고, 회원을 더 확대하고, 그런 여유를 가지기 위한 그런 것에는… 힘들기 때문에! 그걸 잘 할 거라는 자신이 없기 때문에! 회원 한 분 한 분이 소중하고… 또… 그 다단계 피라미드 조직처럼 예 여러분이 직접 주변 사람들에게도 이런 단체가 있는데 여기 후원회원이 되어야 한다 이렇게 알려 주고 하면서… 디정넷의 저변을 넓힐 수 있도록 회원 여러분이 힘내 주십시오.

현담, 뎡야, 민 : 끝!