나는 최근 실리콘밸리의 투자 동향을 살피던 중 Converge Bio라는 이름의 스타트업이 2,500만 달러의 시드 투자를 유치했다는 소식을 접했다. 단순히 투자 금액이 커서 놀란 것이 아니라, 그 뒤에 붙은 투자자들의 면면이 심상치 않았기 때문이다. 베세머 벤처 파트너스(Bessemer Venture Partners) 같은 거물급 VC는 물론이고, 메타(Meta), 오픈AI(OpenAI), 위즈(Wiz)의 핵심 임원들이 개인적으로 참여했다는 점이 내 호기심을 강하게 자극했다.

AI 거물들이 바이오에 베팅하는 이유

처음 이 소식을 들었을 때 가장 먼저 든 생각은 ‘왜 지금, 이 사람들이 바이오인가?’였다. 메타와 오픈AI는 현재 전 세계 AI 열풍의 중심에 있는 곳들이다. 그곳에서 시스템을 설계하고 운영하던 엔지니어와 경영진들이 갑자기 생명공학 분야의 스타트업에 돈을 태웠다는 것은, 단순히 포트폴리오를 다양화하려는 목적 그 이상일 가능성이 크다.

내가 보기에 이들은 ‘데이터의 패턴’을 읽는 법을 누구보다 잘 아는 사람들이다. 거대언어모델(LLM)이 수조 개의 텍스트 토큰 사이에서 문맥과 규칙을 찾아내듯, 생명체의 DNA나 단백질 구조 역시 일종의 거대한 코드이자 데이터셋이라고 보는 관점일 것이다. 결국 바이오의 난제들을 해결하는 열쇠가 ‘더 정교한 컴퓨팅 파워’와 ‘효율적인 알고리즘’에 있다고 판단한 셈이다.

특히 위즈(Wiz) 출신들이 합류했다는 점이 흥미롭다. 클라우드 보안의 최강자로 불리는 위즈의 DNA는 데이터의 무결성과 보안, 그리고 대규모 인프라의 효율적 관리에 특화되어 있다. 바이오 데이터는 극도로 민감하며 처리해야 할 양이 방대하기 때문에, 이러한 엔지니어링 역량이 결합된다면 기존의 전통적인 제약 회사들이 겪던 병목 현상을 획기적으로 줄일 수 있을 것이다.

Converge Bio가 꿈꾸는 ‘수렴’의 세계

사명인 ‘Converge(수렴하다)’에서 알 수 있듯이, 이 회사는 서로 다른 두 영역의 결합을 지향하고 있다. 아마도 컴퓨터 과학의 최신 성과를 생물학적 실험실(Wet-lab)에 완전히 통합시키는 모델을 구축하려는 것으로 보인다. 기존의 AI 신약 개발 회사들이 단순히 ‘예측’에 치중했다면, Converge Bio는 예측과 검증의 사이클을 극도로 단축시키는 시스템을 만들고자 하는 것 같다.

우리가 챗GPT를 사용할 때 프롬프트를 입력하고 즉각적인 답변을 얻는 것처럼, 특정 질병에 맞는 분자 구조를 설계하고 이를 실제 합성 및 테스트하는 과정이 하나의 매끄러운 파이프라인으로 연결되는 상상을 해본다. 만약 메타의 인프라 설계 능력과 오픈AI의 모델링 철학이 바이오 공정에 이식된다면, 신약 개발에 걸리는 10년의 세월과 수조 원의 비용을 획기적으로 낮추는 것이 불가능한 일만은 아닐 것이다.

물론 생물학은 소프트웨어처럼 Ctrl+Z로 되돌릴 수 있는 영역이 아니다. 실제 세포와 단백질은 변수가 너무 많고 예측 불가능한 노이즈가 가득하다. 하지만 역설적으로 그렇기 때문에 AI 전문가들의 ‘데이터 정제 능력’과 ‘확장 가능한 아키텍처’ 설계 능력이 더 절실하게 필요해지는 시점이다.

자본과 인재의 흐름이 가리키는 방향

이번 2,500만 달러라는 투자금은 단순한 운영 자금을 넘어, 일종의 ‘신뢰의 증표’라고 생각한다. 베세머 같은 전설적인 VC가 움직였다는 것은 비즈니스 모델의 가능성을 봤다는 뜻이고, 빅테크 임원들이 개인 자금을 투입했다는 것은 기술적 실현 가능성에 배팅했다는 뜻이다. 이제 AI의 전장은 텍스트와 이미지를 넘어, 인간의 생명 그 자체인 ‘바이오’로 옮겨가고 있다.

나는 이러한 흐름이 단순한 유행이 아니라, 거대한 패러다임의 전환이라고 믿는다. 과거에는 생물학자가 컴퓨터를 도구로 썼다면, 이제는 컴퓨터 과학자가 생물학이라는 도메인을 통해 인류의 난제를 풀려고 한다. 주도권이 ‘실험’에서 ‘설계’로 이동하고 있는 것이다. 이는 마치 수작업으로 지도를 그리던 시대에서 GPS와 위성 지도로 넘어온 것과 같은 충격일지도 모른다.

결국 Converge Bio가 보여줄 결과물은 단순한 약 하나가 아니라, ‘생명공학을 소프트웨어처럼 다루는 새로운 방식’ 그 자체가 될 것이다. 인재들이 어디로 이동하는지를 보면 미래가 보인다는 말이 있다. 현재 가장 똑똑한 AI 엔지니어들이 바이오 분야로 눈을 돌리고 있다는 사실만으로도, 우리는 곧 의료와 건강의 정의가 바뀌는 시대를 맞이하게 될 것 같다.

우리는 무엇을 준비해야 하는가

이번 소식을 접하며 나는 우리가 기술을 바라보는 관점을 확장해야 한다는 생각을 했다. 이제 AI는 단순히 업무 효율을 높여주는 도구가 아니라, 물리 세계의 근본적인 법칙을 재정의하는 엔진이 되고 있다. 코딩을 모르는 사람이 AI로 앱을 만드는 시대가 왔듯, 생물학 전공자가 아닌 사람이 AI를 통해 새로운 단백질 구조를 설계하는 시대가 머지않았다.

앞으로 Converge Bio가 어떤 구체적인 파이프라인을 공개할지, 그리고 그들이 정의하는 ‘수렴’이 실제 임상 결과로 어떻게 이어질지 계속해서 추적해 볼 생각이다. 기술의 경계가 허물어지는 지점에서 항상 가장 혁신적인 제품이 나왔으니까.

과연 AI가 설계한 약이 우리 몸속에서 작동하는 날, 우리는 그것을 ‘발견’이라고 불러야 할까, 아니면 ‘프로그래밍’이라고 불러야 할까? 여러분은 이 거대한 융합의 시대에 어떤 준비를 하고 계신지 궁금하다.

나는 얼마 전 자율주행 시스템의 엣지 케이스(Edge Case) 사례들을 분석한 기술 리포트를 읽다가 깊은 고민에 빠졌다. AI가 99.9%의 확률로 정답을 맞히더라도, 단 0.1%의 확률로 물리적으로 불가능한 경로를 선택하거나 안전 가이드라인을 무시한다면 그 결과는 치명적일 수밖에 없기 때문이다. 특히 생명과 직결된 세이프티 크리티컬(Safety-Critical) 시스템에서 ‘확률적 추론’에만 의존하는 현재의 LLM이나 딥러닝 구조가 과연 정답일까 하는 의구심이 들었다.

확률의 함정과 물리적 접지(Physics Grounding)의 필요성

우리가 흔히 사용하는 생성형 AI는 기본적으로 다음에 올 가장 확률 높은 토큰을 예측하는 구조다. 하지만 현실 세계의 물리 법칙은 확률로 작동하지 않는다. 중력 가속도는 확률적으로 변하지 않으며, 질량 보존의 법칙은 통계적인 경향성이 아니라 절대적인 규칙이다. AI가 텍스트나 이미지 데이터만으로 학습했을 때 발생하는 가장 큰 문제는 바로 이 ‘물리적 접지(Physics Grounding)’의 부재다.

예를 들어, 로봇 팔을 제어하는 AI가 시각적 데이터만으로 학습했다면, 물체의 무게나 마찰력을 무시한 채 최단 거리로 팔을 뻗으려다 모터에 과부하를 주거나 물체를 떨어뜨릴 수 있다. 이는 AI가 ‘그럴듯한 정답’을 내놓았지만, 그것이 실제 물리 세계의 제약 조건(Constraints)과 연결되지 않았기 때문에 발생하는 현상이다. 결국 AI의 지능을 현실 세계에 안전하게 안착시키려면, 데이터 기반의 학습 위에 물리 법칙이라는 단단한 뼈대를 세워야 한다.

다층적 안전망(Multi-Layer Safety)의 설계 전략

그렇다면 어떻게 해야 AI의 돌발 행동을 막고 신뢰성을 확보할 수 있을까? 내가 생각하는 해답은 단일한 필터링이 아니라, 서로 다른 원리로 작동하는 다층적 안전망(Multi-Layer Safety)을 구축하는 것이다. 이는 마치 비행기의 다중 백업 시스템과 같다. 하나의 시스템이 고장 나더라도 다음 층의 안전장치가 작동하여 최악의 상황을 막는 구조다.

첫 번째 층은 학습 단계의 정렬(Alignment)이다. RLHF(인간 피드백 기반 강화학습) 등을 통해 AI가 위험한 행동을 하지 않도록 가이드라인을 학습시키는 단계다. 하지만 이는 앞서 말했듯 확률적 제어에 불과하다. 따라서 두 번째 층에는 심볼릭 가드레일(Symbolic Guardrails)을 배치해야 한다. 이는 “속도가 100km/h를 초과하면 무조건 제동한다”와 같은 명시적인 규칙 기반의 시스템으로, AI의 판단보다 우선순위를 갖는 하드코딩된 안전 로직이다.

마지막 세 번째 층은 물리 엔진 기반의 검증(Physics-based Verification)이다. AI가 내린 결정이 실행되기 직전, 가상 환경의 물리 시뮬레이터에서 해당 동작이 물리적으로 타당한지, 충돌 가능성은 없는지를 0.1초 만에 시뮬레이션해 보고 통과했을 때만 실제 액추에이터로 명령을 전달하는 방식이다. 이렇게 학습-규칙-물리가 겹겹이 쌓였을 때 비로소 우리는 AI에게 제어권을 맡길 수 있는 최소한의 신뢰를 얻게 된다.

현실 세계의 제약 조건을 수식으로 강제하기

물리적 접지를 구현하는 구체적인 방법 중 하나는 손실 함수(Loss Function)에 물리 법칙을 직접 편입시키는 ‘Physics-Informed Neural Networks(PINNs)’ 개념을 도입하는 것이다. 단순히 정답 데이터와의 오차만 줄이는 것이 아니라, 결과값이 물리 방정식(예: 나비에-스토크스 방정식이나 뉴턴의 운동 법칙)을 만족하지 않을 때 강력한 페널티를 부여하는 식이다.

이렇게 하면 AI는 데이터를 통해 패턴을 익히는 동시에, “이 결과는 물리적으로 불가능하다”라는 절대적인 제약을 학습하게 된다. 이는 데이터가 부족한 희귀 사례(Rare Events)에서도 AI가 엉뚱한 예측을 하지 않고, 물리적 상식 범위 내에서 보수적인 판단을 내리게 만드는 핵심 기제가 된다. 결국 신뢰성 있는 AI란 가장 똑똑한 AI가 아니라, 자신이 무엇을 할 수 없고 무엇을 해서는 안 되는지 물리적 한계를 정확히 인지하는 AI라고 할 수 있다.

신뢰의 기준을 어디에 둘 것인가

이번 조사를 통해 느낀 점은 AI의 발전 방향이 단순히 ‘더 큰 모델’이나 ‘더 많은 데이터’로 향하는 것만으로는 부족하다는 사실이다. 특히 의료, 제조, 모빌리티 같은 세이프티 크리티컬 분야에서는 ‘설명 가능성’과 ‘결정론적 안전성’이 효율성보다 훨씬 중요하다. 확률의 세계에 사는 AI를 결정론적인 물리 세계로 끌어내리는 작업은 매우 고통스럽고 까다롭겠지만, 그것만이 AI가 실험실을 벗어나 우리 삶의 필수 인프라가 될 수 있는 유일한 길일 것이다.

앞으로는 AI가 내린 판단의 근거를 물리적 수식으로 역추적할 수 있는 ‘역방향 검증 시스템’에 대해 더 깊이 파고들어 보고 싶다. 만약 여러분이 설계하는 시스템이 단 한 번의 실수로도 돌이킬 수 없는 결과를 초래하는 환경이라면, 지금 AI의 ‘확률적 정답’에만 만족하고 있지는 않은가? 우리는 과연 AI에게 물리적 상식이라는 고삐를 제대로 쥐여주고 있는 것일까.

나는 최근 복잡한 프로젝트 관리 자동화를 위해 여러 개의 LLM 에이전트를 연결해 보다가 한계에 부딪혔다. 단순히 에이전트 여러 개를 한 방에 몰아넣고 “서로 협력해서 해결해”라고 명령했더니, 서로의 말을 반복하거나 책임 소재가 불분명해 결국 엉뚱한 결론으로 빠지는 이른바 ‘대화의 늪’에 빠진 것이다. 마치 명확한 팀장 없이 모인 전문가들이 회의실에서 끝없는 토론만 하다가 시간을 다 쓰는 모습과 비슷했다.

이 경험을 통해 내가 깨달은 것은, 에이전트의 숫자를 늘리는 것보다 더 중요한 것이 바로 ‘구조(Structure)’라는 점이었다. 무질서한 수평적 구조가 아니라, 명확한 위계와 역할 분담이 존재하는 계층적 구조(Hierarchical Structure)가 도입되어야만 비로소 복잡한 문제 해결이 가능하다는 사실을 알게 되었다.

수평적 협업의 한계와 계층적 구조의 필요성

처음에는 단순히 ‘멀티 에이전트(Multi-Agent)’라는 개념에 매몰되어, 각 분야의 전문가 에이전트를 많이 배치하면 성능이 올라갈 것이라 믿었다. 예를 들어 기획자 에이전트, 개발자 에이전트, 검수자 에이전트를 만들어 놓고 이들이 자유롭게 의견을 주고받게 했다. 하지만 실제 결과물은 처참했다. 기획자가 수정한 내용을 개발자가 반영하는 사이, 검수자가 이전 버전의 기획안을 기준으로 피드백을 주는 식의 동기화 오류가 빈번하게 발생했다.

이런 현상은 정보의 과부하와 책임의 분산 때문에 일어난다. 모든 에이전트가 모든 메시지를 수신하는 ‘브로드캐스트’ 방식은 에이전트 수가 늘어날수록 토큰 소모량을 기하급수적으로 늘릴 뿐 아니라, 모델이 집중해야 할 핵심 맥락을 흐리게 만든다. 결국 우리에게 필요한 것은 단순한 협업이 아니라, 상위 수준에서 목표를 설정하고 하위 수준에서 이를 실행하는 오케스트레이션(Orchestration)이었다.

오케스트레이터: 지휘자의 등장

계층적 멀티 에이전트 모델의 핵심은 바로 ‘매니저’ 혹은 ‘오케스트레이터’ 역할을 하는 상위 에이전트를 두는 것이다. 이 상위 에이전트는 직접 문제를 풀지 않는다. 대신 사용자의 모호한 요청을 분석하여 작은 단위의 태스크(Sub-tasks)로 쪼개고, 이를 수행하기에 가장 적합한 하위 에이전트에게 할당하는 역할에 집중한다.

내가 설계해 본 구조에서는 오케스트레이터가 일종의 ‘라우터’ 역할을 수행했다. 예를 들어 “새로운 서비스의 시장 조사 보고서를 작성해 줘”라는 요청이 들어오면, 오케스트레이터는 이를 다음과 같이 분해한다. 첫째, 최신 트렌드 검색, 둘째, 경쟁사 분석, 셋째, SWOT 분석 도출. 그리고 각각의 태스크를 검색 전문 에이전트와 분석 전문 에이전트에게 순차적으로 혹은 병렬적으로 배분한다.

여기서 중요한 점은 하위 에이전트들이 서로의 존재를 알 필요가 없게 만드는 것이다. 하위 에이전트는 오직 상위 매니저가 준 지시사항에만 집중하고, 결과물을 다시 매니저에게 보고한다. 이렇게 하면 개별 에이전트가 처리해야 할 컨텍스트 윈도우가 획기적으로 줄어들어, 훨씬 더 정교하고 정확한 답변을 얻을 수 있게 된다.

피드백 루프와 품질 관리의 체계화

계층적 구조의 진정한 위력은 ‘검토 및 수정(Review & Refine)’ 단계에서 나타난다. 수평적 구조에서는 누군가 틀린 말을 해도 다른 에이전트가 이를 지적하지 않고 그대로 수용해버리는 ‘집단 사고’의 오류가 잦다. 하지만 계층적 구조에서는 오케스트레이터가 최종 결과물을 검수하는 ‘게이트키퍼’ 역할을 수행한다.

나는 이를 위해 ‘비판자(Critic)’ 에이전트를 계층 구조의 중간 단계에 배치해 보았다. 하위 에이전트가 제출한 결과물을 비판자 에이전트가 먼저 검토하고, 기준에 미달하면 다시 하위 에이전트에게 반려(Reject)하는 루프를 만든 것이다. 오케스트레이터는 이 루프가 적절히 돌아가는지 감독하며, 최종적으로 승인된 결과물만을 취합해 사용자에게 전달한다.

이 과정에서 발생하는 흥미로운 지점은, 상위 에이전트가 하위 에이전트의 성능을 평가하며 스스로 프롬프트를 최적화하기 시작한다는 점이다. “A 에이전트는 요약 능력이 부족하니, 이번에는 지시사항을 더 구체적으로 전달해야겠다”라는 식의 메타 인지가 시스템 전체의 효율성을 높이는 동력이 된다.

복잡성을 다루는 태도와 앞으로의 고민

결국 계층적 멀티 에이전트 협업은 소프트웨어 공학의 ‘모듈화’ 원칙을 AI 에이전트 세계에 적용한 것과 같다. 거대한 하나의 지능에 의존하는 것이 아니라, 작고 날카로운 지능들을 체계적으로 배치하고 이를 관리하는 상위 논리를 구축하는 것이 핵심이다. 이를 통해 우리는 단일 모델이 가질 수 없는 확장성과 안정성을 확보할 수 있다.

물론 완벽한 것은 아니다. 계층이 깊어질수록 응답 속도가 느려지는 레이턴시 문제가 발생하고, 상위 에이전트가 잘못된 판단을 내렸을 때 하위 에이전트 전체가 엉뚱한 방향으로 질주하는 ‘단일 실패 지점(Single Point of Failure)’의 위험도 존재한다. 이를 어떻게 보완할 것인가가 다음 단계의 과제가 될 것 같다.

이번 실험을 통해 나는 AI를 다루는 능력이 단순히 ‘프롬프트를 잘 쓰는 것’에서 ‘시스템을 잘 설계하는 것’으로 옮겨가고 있음을 느꼈다. 이제는 개별 모델의 성능보다, 그 모델들을 어떻게 엮어 하나의 유기적인 조직처럼 움직이게 할 것인지가 더 중요한 시대가 아닐까 싶다. 여러분의 워크플로우에서도 단순히 챗봇과 대화하는 것을 넘어, 자신만의 작은 ‘AI 조직’을 설계해 본 적이 있는지 궁금하다.

나는 얼마 전 유튜브 알고리즘을 통해 이찬혁의 솔로 활동 영상들을 다시 찾아보게 되었다. 악뮤(AKMU)라는 팀의 일원으로서 보여준 천재적인 멜로디 메이커의 모습 너머, 최근 그가 보여주는 기이하고도 당당한 퍼포먼스들이 묘하게 내 마음을 건드렸기 때문이다. 단순히 ‘특이하다’는 말로는 설명되지 않는, 어떤 확신에 찬 태도가 그에게서 느껴졌다.

아이돌의 문법을 파괴하는 아이콘

처음 그가 파격적인 패션과 함께 거리에서 정체불명의 퍼포먼스를 선보였을 때, 대중의 반응은 엇갈렸다. 누군가는 그를 ‘관종’이라 불렀고, 누군가는 ‘예술적 시도’라고 치켜세웠다. 하지만 내가 본 이찬혁은 단순히 주목받고 싶어 하는 사람이 아니었다. 그는 우리가 당연하게 여기는 ‘연예인의 정답’이라는 틀 자체를 부수고 있었다.

보통의 아티스트들이 대중의 기호에 맞춘 세련됨을 추구할 때, 그는 오히려 촌스러움과 기괴함의 경계를 오간다. 이는 단순히 옷을 특이하게 입는 수준이 아니라, ‘나라는 존재를 어떻게 정의할 것인가’에 대한 치열한 고민의 결과물처럼 보였다. 그는 무대 위에서만 빛나는 스타가 아니라, 일상 전체를 하나의 캔버스로 사용하는 현대 미술가에 더 가까워 보였다.

그의 행보를 가만히 지켜보면, 그는 타인의 시선을 두려워하지 않는 것이 아니라 오히려 그 시선을 이용해 질문을 던진다. “왜 우리는 이렇게 입어야 하는가?”, “왜 음악은 반드시 듣기 좋아야만 하는가?” 같은 근본적인 의문들 말이다. 이러한 태도는 정해진 궤도만을 달리는 현대인들에게 묘한 해방감을 선사한다.

악뮤의 찬혁과 솔로 찬혁 사이의 간극

우리는 오랫동안 이찬혁을 ‘동생의 보컬을 가장 빛나게 만드는 영리한 작곡가’로 기억해 왔다. 악뮤의 음악은 친근하고, 재치 있으며, 누구나 공감할 수 있는 일상의 언어로 가득 차 있었다. 그 시절의 그는 팀의 정체성을 유지하면서도 대중성을 놓치지 않는 전략적인 프로듀서였다.

하지만 솔로 활동으로 넘어오며 그는 그 ‘영리함’을 내려놓은 듯 보인다. 대신 그 자리를 채운 것은 순수한 자기표현이다. 음악적 스펙트럼 역시 확장되었다. 팝적인 멜로디보다는 실험적인 사운드와 철학적인 가사가 전면에 배치되었고, 노래의 구조 또한 예측 불가능하게 흘러간다.

흥미로운 점은 그가 여전히 ‘소통’을 갈구한다는 것이다. 다만 그 소통의 방식이 ‘모두가 좋아하는 노래’에서 ‘나의 세계로 당신을 초대하는 초대장’으로 바뀌었을 뿐이다. 그는 이제 듣는 이에게 친절하게 설명하지 않는다. 대신 자신의 세계를 툭 던져놓고, 이해하는 사람만 이해하라는 식의 당당함을 보여준다. 이러한 변화는 그가 아티스트로서 겪은 성장통이자, 동시에 완전한 자아 찾기의 과정이 아닐까 싶다.

불편함을 예술로 승화시키는 용기

예술의 본질 중 하나는 익숙한 것을 낯설게 만드는 것이라고 한다. 이찬혁은 이 지점을 정확히 파고든다. 그는 사람들이 느낄 ‘불편함’을 정확히 계산하고, 그것을 유희로 바꾼다. 거리에서 가만히 서 있거나, 이해할 수 없는 행동을 반복하는 퍼포먼스는 보는 이로 하여금 당혹감을 느끼게 하지만, 결국 그 당혹감은 “대체 왜 저러는 거지?”라는 호기심으로 이어진다.

나는 여기서 그가 가진 심리적 단단함을 읽었다. 수많은 비난과 조롱이 쏟아질 수 있는 환경 속에서도 자신의 색깔을 유지한다는 것은 엄청난 에너지가 필요한 일이다. 그는 비난조차 자신의 예술적 서사의 일부로 흡수해 버린다. 이는 단순한 고집이 아니라, 자신이 가고자 하는 방향에 대한 절대적인 믿음이 있을 때만 가능한 일이다.

그의 가사 속에서도 이러한 철학이 묻어난다. 삶과 죽음, 존재의 이유, 그리고 인간관계의 허무함 같은 무거운 주제들을 그는 특유의 냉소적이면서도 따뜻한 시선으로 풀어낸다. 가벼운 겉모습 뒤에 숨겨진 묵직한 사유의 깊이가 그를 단순한 퍼포머가 아닌 ‘생각하는 예술가’로 보이게 만든다.

우리 안의 ‘찬혁’을 깨우는 일

이찬혁의 행보를 보며 나는 문득 내 삶을 되돌아보게 되었다. 우리는 얼마나 많은 순간 ‘남들이 어떻게 생각할까’를 먼저 고민하며 스스로를 검열하는가. 적당한 선을 지키고, 튀지 않으며, 무리에 섞여 들어가는 것이 안전하다고 믿으며 살아간다. 하지만 그 안전함 속에서 우리는 정작 ‘나다운 것’이 무엇인지 잊어버리곤 한다.

이찬혁이 우리에게 주는 메시지는 “나처럼 입어라” 혹은 “나처럼 행동하라”가 아닐 것이다. 그보다는 “당신이 정말 하고 싶은 것이 있다면, 타인의 시선이라는 감옥에서 걸어 나와 보라”는 무언의 응원에 가깝다. 그는 스스로 기꺼이 ‘이상한 사람’이 됨으로써, 우리에게 ‘다르게 살아도 괜찮다’는 가능성을 증명해 보이고 있다.

물론 우리 모두가 거리에서 퍼포먼스를 할 수는 없을 것이다. 하지만 일상 속에서 작은 취향 하나를 고집하거나, 남들이 가지 않는 길을 선택해 보는 작은 용기는 낼 수 있다. 그것이 바로 내 안의 작은 ‘찬혁’을 깨우는 일이 아닐까.

나가는 글: 정답 없는 삶을 즐기는 법

이번에 이찬혁이라는 인물을 다시 깊게 들여다보며 내가 배운 점은, 결국 인생에 정답은 없으며 스스로 정답을 만들어가는 과정 자체가 곧 삶이라는 사실이다. 그는 누군가에게는 여전히 이해할 수 없는 인물이겠지만, 누군가에게는 닫혀 있던 감각을 깨워주는 기폭제가 되고 있다.

그가 앞으로 또 어떤 기상천외한 모습으로 우리를 놀라게 할지 기대된다. 이제는 그가 무엇을 하든 “왜 저래?”라고 묻기보다 “이번엔 어떤 이야기를 하려는 걸까?”라고 기대하며 지켜보려 한다. 여러분은 최근 누군가의 시선에서 벗어나 오직 나만이 만족하는 무언가를 해본 적이 있는가? 혹은, 타인의 시선 때문에 포기했던 ‘나만의 색깔’이 있지는 않은가?

나는 얼마 전 울산에 거주하는 지인을 만나러 갔다가 우연히 ‘울산페이’라는 것을 접하게 됐다. 식당에서 계산을 하려는데 지인이 스마트폰을 꺼내 QR 코드를 찍더니, 결제와 동시에 캐시백 혜택을 받았다는 이야기를 듣고 호기심이 생겼다. 단순히 지역 화폐라는 개념은 알고 있었지만, 실제로 사용하는 모습과 그 즉각적인 혜택을 보니 나도 당장 사용해보고 싶다는 생각이 들었다.

지역 화폐가 주는 소소하지만 확실한 행복

처음 울산페이를 살펴보며 느낀 점은 이것이 단순한 결제 수단을 넘어 지역 사회의 선순환 구조를 만들려는 시도라는 점이었다. 우리가 흔히 쓰는 대형 플랫폼의 페이 서비스들은 편리하지만, 그 수수료가 외부로 빠져나가는 경우가 많다. 반면 울산페이는 울산 지역 내의 소상공인 가맹점에서 사용하도록 설계되어 있어, 내 소비가 곧 내 이웃의 매출이 되는 구조였다.

가장 매력적인 지점은 역시 인센티브였다. 충전할 때 일정 비율의 추가 금액을 얹어주거나, 결제 후 일정 금액을 다시 돌려주는 캐시백 형태의 혜택은 체감상 꽤 컸다. 예를 들어 10만 원을 충전했을 때 7%나 10%의 혜택이 더해진다면, 이는 웬만한 신용카드 할인 혜택보다 훨씬 직관적이고 강력하게 다가왔다. 고물가 시대에 장바구니 물가가 무서울 때 이런 작은 혜택 하나가 주는 심리적 위안은 생각보다 크다.

앱 설치부터 충전까지, 생각보다 간편한 진입장벽

나는 지인의 추천으로 곧바로 앱스토어에서 울산페이 앱을 내려받았다. 사실 공공기관에서 운영하는 앱이라고 하면 UI가 딱딱하거나 가입 절차가 복잡할 것이라는 편견이 있었는데, 예상외로 과정이 매끄러웠다. 본인 인증을 거쳐 계좌를 연결하고, 원하는 금액만큼 충전하는 과정이 몇 번의 터치만으로 끝났다.

특히 인상 깊었던 점은 충전 한도와 인센티브 한도가 명확하게 제시되어 있다는 점이었다. 매달 정해진 한도 내에서 혜택을 받을 수 있기 때문에, 계획적인 소비를 유도하는 효과가 있었다. 무분별하게 긁어 쓰는 신용카드와 달리, 내가 미리 충전해둔 금액 내에서만 소비하게 되니 자연스럽게 가계부 정리를 하는 기분이 들었다.

물론 처음 사용할 때 주의할 점도 있었다. 모든 곳에서 다 쓸 수 있는 것은 아니라는 점이다. 백화점, 대형 마트, 유흥업소 등 일부 업종은 제한되어 있었다. 하지만 우리가 일상적으로 가는 동네 카페, 식당, 미용실, 편의점 등에서는 대부분 사용이 가능했기에 실생활에서의 제약은 거의 느껴지지 않았다.

소상공인과 소비자가 함께 웃는 상생의 가치

울산페이를 쓰면서 가장 좋았던 경험은 동네의 작은 가게들을 더 자주 찾게 되었다는 것이다. 평소라면 대형 쇼핑몰에서 한꺼번에 장을 봤겠지만, 울산페이를 쓰기 위해 집 근처의 작은 반찬 가게나 독립 서점을 기웃거리게 됐다. 그 과정에서 몰랐던 동네의 숨은 맛집을 발견하기도 하고, 사장님과 가벼운 인사를 나누는 정겨운 경험도 할 수 있었다.

가맹점주 입장에서도 울산페이는 반가운 손님일 것이다. 카드 수수료 부담을 줄이면서도, 지역 주민들이 의도적으로 지역 내 소비를 하게 만드는 강력한 유인책이 되기 때문이다. 소비자는 혜택을 얻어 좋고, 소상공인은 매출이 늘어 좋으며, 지역 경제는 활성화되는 이 삼각 구도가 울산페이가 지향하는 진정한 가치가 아닐까 싶다.

물론 예산 상황에 따라 인센티브 비율이 변동되거나 한도가 조정되는 경우가 있다는 점은 아쉽지만, 이는 지역 화폐 시스템이 가진 공통적인 특성이기도 하다. 그럼에도 불구하고 지역 내에서만 통용되는 화폐가 주는 소속감과 공동체 의식은 디지털 시대에 잊고 지냈던 ‘로컬’의 의미를 다시금 생각하게 만들었다.

디지털 전환 시대, 지역 화폐의 미래를 생각하며

이제는 단순히 ‘할인’을 받는 도구를 넘어, 울산페이가 지역의 데이터를 기반으로 한 더 스마트한 서비스로 발전했으면 하는 바람이 생겼다. 예를 들어, 특정 구역의 전통시장을 방문했을 때 추가 혜택을 주거나, 지역 축제와 연계한 이벤트가 더 활발해진다면 젊은 층의 유입이 더욱 늘어날 것이다.

이번에 울산페이를 직접 경험하며 배운 점은, 작은 시스템의 변화가 개인의 소비 패턴을 바꾸고, 그것이 모여 지역 전체의 분위기를 바꿀 수 있다는 가능성이었다. 편리함만을 쫓던 소비 습관에서 벗어나, 내가 쓰는 돈이 어디로 흘러가 누구에게 도움이 될지를 고민하는 소비는 생각보다 기분 좋은 일이었다.

혹시 울산에 거주하시거나 자주 방문하시는 분들이라면, 아직 울산페이를 설치하지 않으셨을까? 단순히 몇 퍼센트의 이득을 보는 것을 넘어, 내가 사는 지역을 사랑하는 가장 쉽고 구체적인 방법으로 이 서비스를 활용해 보시는 건 어떨지 궁금하다.