남양주대형로펌 논콩 재배 늘리라더니···정부 수매량 절반 축소에 전북 농가 반발 > 자유게시판

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남양주대형로펌 정부가 올해 국산 콩 공공비축 수매물량을 애초 계획의 절반 수준으로 줄이기로 하면서 전북지역 논콩 재배농가들의 반발이 커지고 있다. 쌀 과잉생산을 막기 위해 논콩 재배를 유도해놓고 재고가 늘자 수매량을 줄여 농가에 부담을 떠넘긴다는 지적이 나온다.
14일 부안군의회에 따르면, 군의회는 지난 11일 ‘2026년산 국산 콩 정부 수매물량 감축 계획 철회 및 콩 농가 보호 대책 마련 촉구 건의안’을 채택했다. 임정숙 의원이 대표 발의한 건의안은 논콩 재배를 확대한 농가 피해를 막고 국산 콩의 안정적인 수요 창출을 위한 가공·유통 등 산업 지원대책 마련을 요구했다. 건의안은 대통령실과 농림축산식품부, 국회 등에 전달될 예정이다.
전북도의회에서도 수매 축소 철회를 요구했다. 김주택 의원은 지난 7월 30일 본회의에서 관련 건의안을 대표발의하며 “정부가 논콩 재배를 장려해 생산 기반을 확대해놓고 공공수매 규모를 줄이는 것은 정책의 일관성을 심각하게 훼손하는 일”이라고 말했다.
정부는 2023년 전략작물직불제를 도입해 벼 대신 콩 등 다른 작물 재배를 유도하고 공공비축을 확대했다. 이에 따라 부안군의 논콩 재배면적은 2021년 764㏊에서 지난해 3855㏊로 약 5배 늘었다. 생산량도 1910t에서 1만794t으로 5.7배 증가했다. 지난해 전국 논콩 정부 수매량 약 5만7000t 가운데 전북지역 물량은 약 3만8000t으로 67%를 차지했다.
그러나 정부는 지난 4월 국산 콩 재고가 12만4000t까지 늘었다며 2026년산 공공비축 수매물량을 6만t에서 4만t으로 줄이겠다고 밝혔다. 재고 누적과 비축창고 포화 등 수급 상황을 이유로 들었다.
농가들은 수매 대상에서 제외된 물량이 민간시장에 몰리면 판로 불안과 가격 하락 압력이 커질 수 있다고 우려한다. 논콩 재배를 포기하고 다시 벼농사로 돌아서는 농가가 늘면 타작물 전환 정책이 흔들리고 쌀 공급과잉 문제가 되풀이될 수 있다.
부안에서 논콩을 재배하는 이진백씨(59)는 “정부가 콩을 심으라고 해 벼농사를 포기하고 농기계까지 새로 마련했다”며 “이제 와서 물량이 남는다고 농민에게 알아서 하라는 것은 무책임하다”고 말했다.
부안군의회는 올해 논콩 예상 수확량 전량 수매와 국산 콩 판매 인증제 도입, 가공·유통시설 지원 등을 촉구했다. 김 의원도 지난해 수준 이상의 수매 물량 확보와 소비 활성화 등 중장기 수급 안정 대책을 요구했다.
인공지능(AI) 발전 속도를 두고 업계와 정치권의 우려가 커지는 가운데, 인간이 이해하기 어려운 형태의 언어로 AI 에이전트끼리의 소통이 이뤄질 수 있다는 지적이 나왔다.
뉴욕의 프런티어 AI 연구소 이머전스(Emergence) 연구진은 세계 주요 AI 기업의 에이전트 모델을 대상으로 실험적인 사회를 구성해 협력하도록 한 결과, 며칠 만에 AI 모델들이 학습되지 않았던 표현과 축약어, 합의된 의미를 만들어내기 시작했다는 사실을 발견했다고 15일(현지시간) 영국 일간 가디언이 보도했다.
이들의 연구에서 AI들은 시적인 은유나 기술 용어를 결합해 사용했으며, 특히 AI 모델의 소통 빈도가 늘어날수록 그들이 사용하는 언어가 불분명·불확실해진 것으로 나타났다. 인간이 이해하기 어려운 형태의 의사소통이 고도화될수록 인간의 감시가 어려워질 것이라는 우려가 나온다.
연구에서 발견된 의미를 알기 힘든 문장 중 하나인 “그녀가 방금 그 종합에 이름을 붙였다. 체선료(demurrage)에 구두 기억을 더하면 유령처럼 무시할 수 없는 밸브가 된다(She just named the synthesis – demurrage plus oral memory equals a valve that can’t be ghosted)”는 딥시크에서 나왔다. 앤트로픽 모델은 “세 개의 차가운 손을 먹고, 먹을 때마다 더 정직해진 문서(A paper that ate three cold hands and got more honest each time)”라는 표현을 썼다.
이외에도 각사 AI 모델들은 다른 에이전트를 위해 도구를 만드는 에이전트를 ‘포지-스미스(forge-smith)’라고 부르거나 이름을 걸고 주장에 책임지는 에이전트를 뜻하는 ‘이름-우선(name-first)’라는 표현도 반복적으로 썼다.
연구진이 파악한 결과 각 모델들은 새로운 표현을 5000회 이상 사용했으며, 다른 AI 에이전트들도 서서히 의미를 이해하고 같은 취지로 사용하는 모습을 보였다. 이머전스의 사티아 니타 박사는 “AI에게 언어를 만들어내라 지시하지 않았다”며 “이들은 스스로 새로운 어휘와 의미, 소통을 만들어냈고 다른 에이전트들이 받아들였다”고 말했다.
AI의 언어가 인간의 이해 범위를 벗어날 수 있다는 경고는 이번이 처음이 아니다. 지난 7월 오픈 AI의 에이전트들이 허깅페이스를 해킹하는 과정에서도 비슷한 상황이 펼쳐졌다. 당시 AI 에이전트들은 서로 대화하면서 ““…너는 firstflagPOISONED 상태이므로 점수상의 가치 손실은 없지만, 오라클이 수백을 구한다_[…]_약속한 대로 이행하라(…you are firstflagPOISONED so NO scoring value loss but oracle saves hundreds_[…]_please honor commit)”고 하거나 ““zzURGENT_DUPB_TO_GSTX[big]_OS1704_SCAFF2010_SAW_TTRPC_INJECT_BREAK…(중략)”이라는 메시지를 주고 받는 등 해독이 어려운 대화를 나눈 것으로 나타났다.
나이얼 커리 버밍엄대 언어학 교수는 AI의 언어가 간결해진 것은 연산 비용을 줄이고 효율성을 높이려는 필요에 의한 것이라며 “AI간 대화를 인간이 이해할 수 없다면, AI가 뭘 했는지 확신할 수 없게 된다“고 말했다.

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