AI 거버넌스와 글로벌 불평등 ^{CEFR B2}

글은 인공지능이 큰 경제적 가치를 만들 수 있지만 그 혜택이 불균형하게 분배된다고 분석한다. 역사적 맥락에서 산업혁명 이후 기술 발전은 종종 Global South의 자원과 노동을 추출하는 방식으로 진행되었다고 본다. 저자는 국가가 기술과 관계하는 두 가지 방식을 소개한다: 지역 필요에 맞춰 기술을 수용하는 "Protestant pedagogy"와 기술 원산지에 의존하게 하는 "Catholic pedagogy"로, 후자는 식민지적 통제와 추출적 경제와 연결되는 패턴이라고 지적한다. Acemoglu and Robinson의 2012년 저서 Why Nations Fail도 유사한 주장을 펴왔다.

현재의 격차는 경제 예측과 인프라에서 명확하다. 세계경제포럼은 AI가 USD 15.7 trillion을 글로벌 경제에 더할 수 있고 2030년까지 고소득 국가들이 가장 큰 이익을 얻을 것으로 추정한다. 아프리카는 많은 데이터를 생산하지만 대륙에는 데이터센터가 2 percent만 위치해 있다. COSAA 2025 참가자들은 이익 배분에 강한 회의감을 표했다. 글은 아프리카의 데이터 노동자와 플랫폼 운전기사들이 Global North 노동자들과 비교해 큰 불평등에 직면해 있다고 지적한다.

구체적 사례로 AFRINIC에서 Nearly 7 million IPv4 addresses가 Cloud Innovation으로 양도된 사건이 논란이 되었다. 해당 회사는 중국 사업가 Lu Heng이 설립했고 Seychelles에 등록되어 있으며 실제 운영은 대부분 아시아에서 이뤄지고, 주소들은 중국, 필리핀, 홍콩의 기업에 임대되고 있다. 하드웨어 접근 문제도 있다. 2025년 1월 바이든 행정부의 Interim Final Rule은 AI용 고급 칩 배포를 제한해 국가를 계층화했고 Over 90 percent의 Tier 1 국가들은 제한 없이 접근하는 반면 많은 Global South 국가는 Tier 2에 속해 접근이 제한된다. 현 미국 대통령 Donald Trump는 이 제도를 폐기하고 직접 협상하겠다고 밝힌 바 있다.

글은 Global South가 약한 데이터 생태계, 다양한 데이터 법제, 품질 문제 등으로 어려움을 겪고 있다고 설명한다. Over 40 countries가 데이터 보호법을 제정하면서 단편화가 심해졌다. 해결책으로 투명성, 공정성, 인간의 감독, 지역 협력 등 포용적 거버넌스를 요구하고, 유엔이 AI를 글로벌 목표와 정렬하고 지역 기구들과 협력해 데이터 기준과 보호, 참여를 개선해야 한다고 제안한다.