AI가 지역으로 들어오고 있습니다. 의료와 돌봄, 교육의 공백을 기술로 메우는 실험에서 로컬은 그 필요가 절실한 현장이자, 효과가 빠르게 확인되는 곳입니다. 그래서 질문은 대개 이런 모양으로 놓입니다. AI가 로컬을 도울 수 있는가.
9월 1일, 저희는 이 질문을 반대 방향으로 놓아보려 합니다.
한강 작가가 2024년 노벨문학상 수상 강연에서 밝힌 문장입니다. 작가는 이십대 중반부터 일기장을 바꿀 때마다 첫 장에 적어온 "현재가 과거를 도울 수 있는가"를, 오랜 자료 작업 끝에 거꾸로 뒤집었습니다. 이미 지나갔다고 분류한 시간이 실은 계속 도착하고 있다는 것입니다. 저희가 다루는 주제는 그 강연이 감당한 역사의 무게와 다릅니다. 다만 질문을 뒤집어 보는 일은 우리에게도 유효합니다. AI가 사람 사이의 거리를 다시 정하는 시기라면, 그 거리를 좁히는 법을 오래 연습해온 쪽은 로컬이기 때문입니다.
5월, 첫 번째 살롱에서 우리는 언어의 차이를 확인했습니다. 정책이 인구 방어와 지역 균형이라는 말로 문제를 측정할 때, 현장의 청년들은 같은 문제를 개인의 행복이라는 말로 다시 쓰고 있었습니다. 그리고 스스로를 20~39세라는 나이가 아니라, 로컬 생태계를 만들어가는 하나의 역할로 규정하고 있었습니다(참고: [5월의 Salon] 로컬과 청년, 나다움의 서사를 찾아서).
7월, 두 번째 살롱은 그 역할을 지속하게 하는 자본을 다뤘습니다. 정부 지원금부터 팁스(TIPS)와 립스(LIPS), 청년 로컬 크리에이터 자금, 고향사랑기부제, 민간 임팩트 투자까지 자원은 적지 않지만 부처와 기관별로 흩어져 있어 전체 지평을 한눈에 조망하기는 어려웠습니다. 그래서 또 하나의 베스트 프랙티스를 찾는 대신, 흩어진 자원을 잇는 오케스트레이션(Orchestration)의 관점을 이야기했습니다(참고: [7월의 Salon] 흩어진 로컬 자본, ‘SOVAC Salon’서 지도를 펼치다)
9월, 세 번째 살롱은 남은 질문으로 갑니다. 사람도 인프라도 넉넉하지 않은 로컬에서 그 조건을 넘어서는 방법론은 무엇인가. AX(AI Transformation)를 답으로 놓기 전에, 지금 로컬이 사람의 역량으로 문제를 풀어온 방식을 먼저 듣습니다. 그리고 그 위에 내일의 상상을 얹습니다. 이미 해온 일이 앞으로 할 수 있는 일의 조건이 된다면, 로컬이 쓸 다음 문장은 무엇인지 함께 찾습니다.
