스마트 도시의 원래 목적은 똑똑한 정보통신기술을 사용하여 도시 기능을 정보화하고 도시 문제를 해결하는 데 있다. 하지만 기술이 발전하는 속도에 비해 기술이 사회문제를 해결하는 속도는 더디며 오히려 새로운 문제를 야기한다. 빅데이터, 인공지능, 자율주행자동차 등 화려한 기술집약적인 스마트시티 서비스가 제시되지만 도시는 익숙하지 않은 새로운 딜레마와 기술 실패에 직면하고 있다.

2014년 MIT 미디어랩(MIT Media Lab)의 연구원들은 모럴 머신이라는 실험을 설계했다. 모럴 머신은 자율주행 자동차가 겪을 수 있는 9가지 형태의 사고 상황, 가령 '자율주행차는 아기와 할머니 중 누구를 살려야 할까?' '직진 차로 위에 3명의 노약자가 있고, 바리케이드로 방향을 바꾸면 차 안에 있는 젊은 승객 3명이 죽는 상황에서 차로를 변경해야 할까?'와 같은 비교 질문으로 누구의 생명을 우선해야 하는지에 대한 사람들의 의견을 수집하는 플랫폼이다. 이 과정에서 생성된 데이터는 문화에 따른 국가별 윤리의 우선순위에서 상당히 많은 차이를 드러냈다. 실험 결과 프랑스, 그리스 등의 개인주의 문화권의 사람은 한국이나 싱가포르 같은 집단주의 문화권 사람에 비해 젊은이를 살리거나, 더 많은 생명을 살리는 선택을 했다. 또 법규가 상대적으로 잘 갖추어지지 않은 빈곤국은 파란불에 횡단하는 보행자보다 무단 횡단하는 사람들에게 더 관대하며, 경제적 불평등이 큰 국가는 사회적 지위 격차에 따라 선택하는 경향을 보였다. 이러한 실험은 자율주행 도입을 검토하는 도시들이 자율주행 도시서비스를 설계하고 규제를 만드는 데 있어 흥미로운 시사점을 제공한다. 예를 들어, 자동차 제조사는 중국 도시를 위해 보행자보다 운전자 보호를 우선시하는 프로그램이 내장된 자율주행차를 공급할 것이다. 이처럼 기술의 도시적 적용은 그 도시가 가지고 있는 문화적인 측면과 시민력에 영향을 받는다.

대구TP 디지털융합센터장

자율주행차가 겪을 수 있는 사고 가정
노인 3명·젊은이 3명 중 누굴 살릴지
가치 비교질문으로 사람들 의견 수렴

개인주의 문화권선 젊은 사람 선택 등
각자 다른 생명가치 선택해 눈길끌어
인공지능의 나아갈 방향 고민해볼 때

스마트시티는 이런 기술적 딜레마에서 한발 더 나아가 도시의 사회문제 해결에서 기술실패를 겪을 수도 있다. 기술로 사회문제를 해결하는 것은 단순하지 않다. 여기 늘어나는 교통체증 문제를 해결하기 위해 중국 항저우가 채택하고 있는 인공지능기반의 해결 방식을 살펴보자. 시티브레인이라는 인공지능 엔진은 도로 위의 CCTV 영상데이터를 실시간 수집하여 기계 학습하고 그 결과에 따라 교통신호를 조작한다. 차량의 정체가 길어지면 녹색등을 길게 주고, 차량소통이 원활하면 빠르게 신호등을 바꿔줌으로써 교통정체구간을 해소하는 방식이다. 하지만 이것으로 교통체증을 야기한 도시의 근본 문제는 해결될 수 있을까? 물론 단기적으로 교통문제가 해결된 듯 보여도 장기적으로는 여전히 해결할 수 없는 새로운 상황에 마주치게 될 것이다. 도로의 교통흐름이 원활해지면 대중교통을 이용하던 사람들이 자기 차를 가지고 도로로 나와서 차량은 늘어나고, 대중교통 수송량은 감소하는 현상이 발생한다. 대중교통 수송 분담률과 교통흐름은 상호 길항하는 요인이다. 도시는 대중교통 수송 분담을 위해 막대한 비용을 지불하고 있다.

항저우와 비슷한 교통체증 문제 해결을 위해 네덜란드 암스테르담이나 스페인 바르셀로나 같은 도시는 도심 내 자동차 진입을 막거나 도심의 주차료를 높여 대중교통 이용률을 높이는 방식으로 같은 문제에 전혀 다르게 접근한다. 또 과감하게 자전거, 퍼스널모빌리티를 위한 차로를 확대하여 오히려 자가 차량 이용을 불편하게 함으로써 전체 도시의 교통흐름을 조절한다.

스마트시티 개념은 지난 20년 동안 몇 차례 진화과정을 겪었다. 이는 스마트시티가 사용하는 기술의 진화, 시민력의 성숙, 해결할 도시 난제들의 변화에서 기인한다. 애초 스마트시티는 도시기능의 전산화 혹은 정보화가 목적이었다. 스마트시티는 지금까지 도시기능의 전산화(1단계 U-city), 데이터 표준화(2단계 데이터 중심/시민참여형 스마트시티), 도시 목적을 실현하는 수단화(3단계 지속가능 스마트시티), 시민주도 디지털화(4단계 인본적 스마트시티)로 단계별로 진화해 왔다. 오늘날 스마트시티는 기술을 통한 도시 기능의 효율성도 추구하지만, 시민이 문제해결 과정에 깊이 개입하여 도시의 지속가능성을 함께 책임지는 미들 업 앤드 다운(middle up&down) 방식을 추구한다. 각 도시는 자기 수준에 맞는 스마트시티를 선택한다. 가령 남아프리카공화국의 케이프타운이나 항저우 같은 도시는 여전히 톱다운 방식으로 도시 기능을 정보화하는 데 중점을 두는 반면 싱가포르는 데이터를 표준화하여 도시를 디지털 트윈화하는 데 관심을 두고 있다. 헬싱키, 암스테르담, 바르셀로나 같은 도시는 지속가능과 탄소중립 같은 도시의 근본적 목적을 실현하는 수단으로 스마트시티를 추구하는 반면, 베를린 같은 도시는 도시문제에 시민의 적극적인 개입과 인본적 기술 결합을 중시한다. 우리는 어떤 스마트시티를 추구할 것인가? 그것은 선택의 문제이며 그 도시의 시민력의 방향이 어디로 움직이느냐에 달려 있다.

도시가 스마트시티를 만들어가는 과정에서 기술보다 시민이 체감하는 도시문제에 집중해야 하는 이유는 명확하다. 스마트시티는 시민이 문제해결 기술을 체감하는 효능화과정이자 시민이 기술을 수용해 가는 사회화과정이기 때문이다. 이는 시민과 사회계약을 새롭게 쓰는 문제이자, 스마트시티를 운영하는 거버넌스의 문제이다.

인본적 스마트시티 운영에서 유의할 점은 공공도 실패할 수 있다는 관용이 필요하다는 것이다. 실험을 통한 작은 실패들을 축적하는 과정이 중요하다. 이를 위해 도시는 시민과 함께 문제를 정의하고 작은 실험 예산을 제공하여 리빙랩으로 솔루션을 점검하며 경험과 지식을 축적함으로써 실패를 최소화하는 방법을 체계화해야 한다. 최근 대구테크노파크가 자치경찰위원회와 함께 만들고 있는 '대구형 스마트 범죄예방 환경설계(셉테드, CPTED) 플랫폼 구축'은 이런 인본적 스마트시티의 좋은 사례이다. 셉테드는 시민과 함께 범죄율을 낮추기 위해 인위적 환경을 설계하는 것으로 시민의 주도적인 참여가 매우 중요하다. 이 사업을 통해 시민은 대상 지역의 범죄환경 문제를 함께 정의하고, 인공지능비전이나 지능형 조명등 같은 스마트한 솔루션을 함께 디자인하며 리빙랩으로 실험함으로써 높은 효능감을 기대하고 있다. 이런 시민 중심의 인본적 스마트시티가 확산할수록 도시는 활력과 회복력을 가진 건강한 도시가 될 것이다. 인본적 스마트시티를 선택하여 기술과 사회문제의 균형감각을 가진 시민력 높은 도시가 많아졌으면 한다. <대구TP 디지털융합센터장>