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기업을 묶는 족쇄인가, 사회를 지키는 안전망인가
[경제일보] 국가 경제의 흥망은 결국 기업의 활력에서 비롯된다. 기업이 숨 쉬지 못하는 곳에서 일자리는 사라지고, 투자와 혁신은 국경을 넘는다. 그런데 오늘의 한국은 어떤가. 기업인들이 하나같이 “규제가 기업을 질식시키고 있다”고 호소하는 현실은 결코 가볍게 넘길 수 없는 신호다. 문제는 규제 그 자체가 아니라, 균형을 잃은 규제다. 노자는 『도덕경』에서 “치대국약팽소선(治大國若烹小鮮)”이라 했다. 큰 나라를 다스리는 일은 작은 생선을 굽는 것과 같아, 지나치게 뒤집으면 부서진다는 뜻이다. 지금의 규제는 과연 그 ‘적정한 손길’을 지키고 있는가. 첫째, 이른바 노란봉투법이다. 노동자의 권익을 보호하고, 과도한 손해배상 청구로부터 노조를 지키겠다는 취지는 분명하다. 이는 약자의 권리를 보호한다는 점에서 긍정적이다. 그러나 사용자 범위를 지나치게 확장하고 손해배상 책임을 과도하게 제한하는 구조는 노사 간 균형을 무너뜨릴 위험이 크다. 권리는 책임과 함께 가야 한다. 책임이 사라진 권리는 곧 특권이 된다. 불법 파업조차 사실상 면책되는 환경이라면, 이는 법치의 근간을 흔드는 일이다. 결과적으로 기업은 예측 불가능한 경영 환경에 놓이게 되고, 이는 투자 위축으로 이어진다. 개선 방향은 분명하다. 합법적 쟁의행위는 보호하되, 불법 행위에 대해서는 책임을 명확히 하는 ‘이중 트랙’이 필요하다. 균형 없는 보호는 결국 모두를 해친다. 둘째, 중대재해처벌법이다. 생명보다 중요한 가치는 없다. 산업현장에서의 안전을 강화하겠다는 입법 취지는 시대적 요구이자 당위다. 그러나 문제는 ‘처벌 중심’의 접근이다. 사고의 원인은 구조적이고 복합적인데, 그 책임을 경영자 개인에게 과도하게 귀속시키는 것은 현실과 동떨어져 있다. 특히 중소기업의 경우 안전 인프라를 구축할 여력이 부족한 상황에서, 형사 처벌의 공포는 ‘투자 위축’과 ‘사업 포기’로 이어진다. 공자는 “과유불급(過猶不及)”이라 했다. 지나침은 모자람과 같다. 예방 중심의 정책, 즉 안전 설비 투자에 대한 세제 지원과 기술 지원이 병행되어야 한다. 처벌은 최후의 수단이어야지, 출발점이 되어서는 안 된다. 셋째, 과도한 상속세와 기업 승계 규제다. 기업은 단순한 사유 재산이 아니라 고용과 산업 생태계를 떠받치는 사회적 자산이다. 그런데 현재의 높은 상속세율과 까다로운 공제 요건은 기업 승계를 사실상 불가능하게 만든다. 그 결과는 무엇인가. 기업은 팔리고, 기술과 일자리는 해외로 이전된다. 이는 단순한 세금 문제가 아니라 국가 경쟁력의 문제다. 물론 부의 대물림에 대한 사회적 우려도 존재한다. 그러나 해법은 ‘징벌적 과세’가 아니라 ‘투명한 승계’다. 일정 기간 고용 유지와 투자 확대를 조건으로 세제 혜택을 주는 방식으로 기업의 지속성을 확보해야 한다. 맹자는 “항산이 있어야 항심이 있다”고 했다. 기업이 지속 가능해야 사회도 안정된다. 넷째, 최저임금의 급격한 인상이다. 저임금 노동자의 삶을 개선하겠다는 취지는 누구도 부정할 수 없다. 그러나 문제는 속도와 방식이다. 생산성 향상 없이 비용만 급격히 상승하면, 기업은 고용을 줄이거나 자동화를 선택할 수밖에 없다. 특히 자영업과 서비스업 비중이 높은 한국 경제 구조에서는 그 충격이 더욱 크다. 최저임금은 ‘선의의 정책’이지만, 시장 현실을 외면한 선의는 오히려 약자를 더 어렵게 만들 수 있다. 업종별·지역별 차등 적용, 생산성과 연계된 인상 체계 등 보다 정교한 설계가 필요하다. 다섯째, 주 52시간 근무제다. 장시간 노동을 줄이고 삶의 질을 높이겠다는 방향은 옳다. 그러나 획일적인 시간 규제는 산업 현장의 다양성을 반영하지 못한다. 연구개발, IT, 제조업 등은 특정 시기에 집중적인 노동이 불가피하다. 이를 일률적으로 제한하면 생산성과 혁신이 저해된다. 더 일하고 싶어도 일할 수 없는 구조는 개인의 선택권마저 제한한다. 유연근로제의 확대, 업종별 예외 적용 등 ‘탄력성’이 해법이다. 규제는 틀을 제공하되, 현실을 가두어서는 안 된다. 여섯째, 개인정보보호 규제와 AI 산업이다. 개인정보 보호는 현대 사회에서 필수적인 가치다. 그러나 과도한 규제는 데이터 활용을 막아 AI 산업 발전을 지연시킨다. 데이터는 21세기의 원유다. 이를 활용하지 못하면 산업 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없다. 익명화·가명화 데이터 활용을 확대하고, 기업이 안전하게 데이터를 활용할 수 있는 명확한 가이드라인을 제공해야 한다. 보호와 활용은 대립 개념이 아니라 조화의 대상이다. 이 모든 규제를 관통하는 문제는 ‘균형의 상실’이다. 규제는 필요하다. 그러나 규제가 목적이 되어서는 안 된다. 시장을 보호하기 위한 규제가 시장을 질식시키는 순간, 국가는 방향을 잃는다. 지금 한국의 규제 환경은 기업가 정신을 위축시키고, 자본과 인재를 해외로 밀어내는 방향으로 작동하고 있다. 이는 단순한 기업의 문제가 아니라 국가의 미래 문제다. 해법은 복잡하지 않다. 첫째, 규제의 사전적 통제가 아니라 사후적 책임으로 전환해야 한다. 둘째, 획일적 규제에서 벗어나 산업별·기업 규모별 맞춤형 정책을 도입해야 한다. 셋째, 처벌 중심에서 지원 중심으로 패러다임을 바꿔야 한다. 넷째, 정책 결정 과정에 현장의 목소리를 적극 반영해야 한다. 노자는 또 이렇게 말했다. “무위이화(無爲而化)”. 억지로 통제하지 않아도 스스로 질서가 이루어지는 상태가 이상적인 정치라는 뜻이다. 기업이 스스로 성장하고 혁신할 수 있는 환경을 만드는 것, 그것이 진정한 국가 경쟁력이다. 규제는 그 길을 돕는 도구여야지, 장애물이 되어서는 안 된다. 지금 필요한 것은 ‘더 많은 규제’가 아니라 ‘더 나은 규제’다. 기업을 옥죄는 나라에 미래는 없다. 기업이 뛰어야 나라가 뛴다. 이 단순한 진리를 외면하는 순간, 우리는 성장의 기회를 스스로 걷어차게 될 것이다.
2026-03-27 13:34:16
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AI 신약개발 경쟁 격화…글로벌은 가속, 국내는 '아직'
[이코노믹데일리] 인공지능(AI)이 제약·바이오 산업 전반의 경쟁 구도를 재편하는 핵심 기술로 부상하면서 신약개발 방식과 산업 생태계 전반에 구조적 변화가 가속화되고 있다. 15일 한국바이오협회가 발간한 ‘AI 기반 신약개발 산업화 전략’ 정책보고서에 따르면 글로벌 AI 신약개발 시장은 2024년 18억6000만 달러에서 연평균 29.9% 성장해 2029년 68억9000만 달러로 규모로 확대될 전망이다. 협회는 후보물질 발굴부터 임상, 상업화에 이르기까지 신약개발 전 주기에 AI 활용이 확산되고 있는 가운데 글로벌 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 육성하며 투자와 규제 개선에 속도를 내는 것과 달리 국내는 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다고 분석했다. AI는 후보물질 발굴, 약물 설계, 전임상·임상 시험, 시판 후 안전관리까지 신약개발 전 과정에 적용되며 기간과 비용을 획기적으로 절감하고 있다. 특히 희귀질환 치료제, 맞춤형 의약품, 디지털 치료제 분야에서는 대규모 데이터와 고도화된 알고리즘을 기반으로 한 AI 기술이 핵심 경쟁력으로 작용하고 있다. 해외 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자와 함께 규제 패러다임 전환을 추진 중이다. 미국은 연방 기관 주도의 규제 샌드박스와 AI 우수센터(AI Centers of Excellence)를 통해 AI 기반 기술의 상용화와 현장 실증을 확대할 방침이다. 또한 국가 AI 인프라 구축 사업인 ‘스타게이트’를 통해 약 700조원을 투자해 2025~2029년 데이터센터, 반도체 생산 기반, 클라우드 인프라를 미국 전역에 구축할 계획이다. 이와 함께 AI 반도체와 데이터 산업 관련 규제를 완화해 기업의 연구개발과 시장 진입을 촉진한다는 구상이다. 영국은 ‘오픈바인드(OpenBind)’ 컨소시엄을 통해 단백질-약물 상호작용에 대한 세계 최대 규모 데이터 수집을 추진하고 있다. AI 신약 모델 훈련을 지원하기 위해 Sovereign AI Unit을 통해 최대 800만 파운드를 투자하며 기존 50년간 축적된 데이터보다 20배 많은 데이터 확보를 목표로 하고 있다. 중국 역시 ‘디지털·지능형 기술 역량 강화 행동’을 통해 제약 산업 전반에 디지털·AI 기술 적용을 확대하고 있다. 디지털·지능형 의약품 R&D와 데이터 활용을 강화하는 한편 산업단지 디지털화와 표준·지침 정비, 전문 인력 양성에도 주력하고 있다. 중국의 지방 정부 차원의 정책도 속도를 내고 있다. 베이징시는 '베이징시 혁신 의약 고품질 발전 지원 조치(2025년)'를 통해 임상시험 개시 기간을 20주 이내로 단축하고 다기관 윤리심사 상호 인정 비율을 90% 이상으로 끌어올린다는 목표를 제시했다. 이를 위해 AI 기반 임상시험 참여자 모집, 종양·심혈관 질환 중심의 자동화 지능형 바이오뱅크 구축, 임상시험 예비 참여자 데이터베이스 조성 등 첨단 기술을 활용한 지원책을 마련한다. 이처럼 해외 국가는 단순한 기술 개발 성과 중심 논의를 넘어 규제·데이터·인프라·투자·인재를 아우르는 종합적인 산업 생태계 관점에서 국내 AI 신약개발이 직면한 구조적 한계와 정책적 지원 방향을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 반면 국내는 AI 신약개발에 대한 관심과 투자가 확대되고 있음에도 글로벌 선도국과 비교하면 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다는 분석이 나왔다. 정부 차원의 정책 발표는 이어지고 있으나 논문 영향력과 특허의 글로벌 경쟁력, AI 플랫폼 기반 파이프라인 성과 등에서는 한계가 있다는 평가다. 이에 한국바이오협회는 △AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 평가를 위한 표준화된 기준과 가이드라인 마련 △R&D부터 사업화까지 연계되는 중장기 정책 설계 △현장 중심의 바이오·AI 융합 인재 양성 체계 전환 △국내 특화형 AI 바이오 전략 분야에 대한 선택과 집중 △AI 신약개발 전 주기를 아우르는 통합 거버넌스 구축 등을 핵심 과제로 제시했다. 보고서는 우선 AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 확보를 위한 제도 정비가 시급하다고 지적했다. 제약 R&D에 활용되는 가명정보는 엄격한 보안 환경을 전제로 결합·분석 절차를 간소화할 필요가 있으며 대규모 임상·유전체 데이터 활용을 위해 정부 지정 데이터 안심구역(Safe Zone) 내 규제 샌드박스 확대가 요구된다는 설명이다. 비고의적 사고 발생 시 기관과 기업의 책임을 완화하는 데이터 활용 면책특례제도 도입도 검토 과제로 제시됐다. AI 모델의 신뢰성 검증을 위한 평가체계 구축도 중요 과제로 꼽혔다. AI 신약개발에 활용되는 머신러닝 모델의 개발·검증·운영 전반을 아우르는 GMLP(Good Machine Learning Practice) 가이드라인이 필요하다는 것이다. 현재 식약처 임상시험계획 제출 과정에서 AI 산출물의 신뢰성과 인정 기준이 명확하지 않아 후기 개발 단계 진입에 어려움이 있다는 점도 문제로 지적됐다. 또한 보고서는 R&D에서 사업화까지 연계되는 중장기 정책 트랙 신설을 강조했다. AI 신약개발은 임상 진입과 규제 수용성 확보까지 장기간이 소요되는 만큼 공공 임상 데이터 공유, 규제 컨설팅, 제약사 협력을 패키지로 제공하는 ‘한국형 AI 신약개발 올인원 플랫폼’ 구축이 필요하다고 설명했다. 미국의 ARPA-H, Cancer Moonshot과 같은 국가 차원의 명확한 미션 설정도 참고 사례로 제시됐다. 마지막으로 AI 신약개발 거버넌스의 일원화를 주문했다. 현재 R&D, 규제, 임상, 사업화 단계가 부처별로 분절 관리되면서 정책 정합성과 책임 체계가 불명확한 만큼 전 주기를 아우르는 통합 관리체계 구축이 필요하다고 설명했다. 한국바이오협회는 “AI는 더 이상 신약개발의 보조 수단이 아니라 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “정부가 국내 AI 신약개발 산업의 구조적 한계를 면밀히 진단하고 기술·데이터·규제를 아우르는 산업화 전략을 적극 추진해야 한다”고 강조했다.
2025-12-15 17:30:23