‘쟁점’은 매해 중요한 여성주의 현안이나 주목할 만한 영화적 의제를 선정하여 제시하고 관련 작품 상영과 토론을 마련하는 섹션이다. 올해 ‘쟁점’의 주제인 ‘디지털 성정치학, 전환적 사유’를 보다 폭넓게 확장하는 쟁점 포럼에서는 기술의 시대를 여성의 자리에서 다시 읽는 시간을 마련한다. 산업혁명기의 릴링룸과 오늘날의 반도체 클린룸, 이미지로 재구성되고 알고리즘이 표적을 선별하는 전장, 그리고 생성형 AI가 일상이 된 지금 여기에 이르기까지, 기술의 역사는 언제나 정밀함과 깨끗함, 고통 없음을 약속해 왔다. 그러나 그 매끄러운 표면 아래에서 지워져 온 것은 ‘민첩한’ 손재주로 포장된 여성의 저임금 노동이었고, 예민함과 히스테리로 치부된 아픈 몸이었다. 고통은 사라지는 것이 아니라 전가된다. 공격하는 쪽의 화면에서는 보이지 않는 부상과 장애, 피난과 재건의 시간은 고스란히 공격받는 사회의 몫으로 남는다. 이때 기술이 지우는 ‘여성’은 하나의 얼굴이 아니다. 릴링룸과 클린룸의 노동자로부터 알고리즘의 표적이 된 사회의 주민, AI 산업의 문밖에 선 이들에 이르기까지, 이번 쟁점 포럼은 계급과 인종, 지정학적 위치에 따라 다르게 배치되는 여성들의 자리에서 기술이 무엇을 보여주고 무엇을 감추는지 묻는다. 세 개의 발표는 기술이 약속하는 매끄러운 세계의 이면을 해부하는 동시에, 그 기술을 비판하면서 다르게 전유할 가능성을 혼자가 아닌 ‘팀 여성’의 이름으로 모색하는 새로운 마주침의 장을 열어줄 것이다.
8.24(월) 19:30
메가박스 신촌 5관
김신현경 (서울여자대학교 학부대학 교수, 서울국제여성영화제 집행위원)
평행 연구: 릴링룸과 클린룸에서 소진된 ‘민첩한’ 여성의 이미지와 노동 이은희 (시각예술가, 영화감독)
"섬섬옥수의 손재주와 섬세함에서 우리 민족을 따라올 나라는 없다"라는 어느 기업 총수의 말은 비단 한국, 그리고 현재의 전자 산업에만 해당하지 않는다. 산업혁명 시기 여성 노동을 산업에 편입시키는 과정에서 민첩한 손재주는 여성의 천부적 자질로 포장되어 저임금과 열악한 노동조건을 정당화하는 논리로 활용되어 왔다. 동시에 산업은 같은 논리로 보이지 않는 유해물질로 인한 여성 노동자들의 직업병을 예민함과 히스테리로 치부하며 오랫동안 묵인해오기도 했다. 작가는 근대 섬유산업 공장을 일컫던 릴링룸과 오늘날 최첨단 산업 중 하나인 반도체 공장을 일컫는 클린룸 사이에서 발견되는 유사성을 살피며, 작품 창작의 근간이 된 이야기를 공유한다.
자동화의 환상, 전쟁하는 몸들 이헌미 (서강대학교 사회과학연구소)
제1차 세계대전 이래 항공사진술과 결합된 광학기술은 보이지 않는 적을 탐지하고 전장을 이미지로 재구성해 왔다. 전장의 시각 정보화는 전쟁 경험을 화면과 데이터로 가상화함으로써 ‘보는 기계’가 ‘판단하는 기계’로 전환될 조건을 마련했다. 오늘날 군사 인공지능은 드론·레이더·위성영상이 수집한 신호를 분류하고 표적의 우선순위를 정한다. 인간의 지각과 판단 일부가 기술체계에 위임되면서 전쟁을 수행하는 사람들은 역으로 기계가 제시한 선택지를 검토하고 승인하는 위치에 놓인다. 그러나 수치화와 확률 계산에 의존하는 시스템은 맥락과 의도, 두려움과 망설임, 인간 존엄을 둘러싼 판단을 온전히 포착하지 못한다. 센서와 데이터, 개발자와 지휘관이 결합된 인간-전쟁기계 체계에서 판단과 책임은 어떻게 분산되며, 모든 것을 조감하며 편재하는 군사적 시선(omnipotent bird-eye view)은 어떤 젠더화된 몸을 위협으로 가시화하고 어떤 노동과 취약성을 보이지 않게 만드는가?
AI 시대 ‘팀 여성’에게 임소연 (동아대학교 융합대학)
AI 시대를 환영하기란 쉽지 않다. AI는 여성의 노동을 착취하고 일자리를 위협하며 성차별적인 결정을 내리고 여성혐오 콘텐츠와 범죄를 확대한다. 미래에 대한 막연한 예측이 아니라 이미 벌어지고 있는 일이다. 물론 AI가 여성의 삶과 일에 유용한 도구가 될 가능성도 있다. 남성들 사이에서만 전수되던 지식에 여성들이 접근하게 하고, 그동안 ‘여성의 일’이라는 이유로 폄하되었던 노동의 전문성을 드러낼 수 있다. 가해자의 편에 서 있던 기술을 피해자를 구하는 기술로 바꿀 수도 있다. 그런데 지금 생성형 AI를 더 많이 사용하는 쪽도, AI를 개발하고 만드는 쪽도 주로 남성이다. 여학생 열 명 중 한 명 정도가 공학을 전공하는 데 비해 남학생은 열 명 중 네 명이 공학을 전공한다. AI 개발 인력 가운데 여성은 약 15퍼센트에 불과하다. 그렇다면 여성들은 AI를 더 적극적으로 사용해야 할까, 더 치열하게 비판하고 거부해야 할까? 아마 둘 다일 것이다. 혼자가 아니라 팀 여성으로.