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사회

[데스크 칼럼] 저출생 문제 AI도 한몫 할 수 있다

(조세금융신문=양학섭 편집국장) 저출생 문제는 국가 경제 규모 등과 관계없이 세계적으로 나타나는 추세다. 세계에서 행복지수가 가장 높다는 핀란드 마저도 출생율 하락에 비상이 걸린 상황이다.

 

특히 한국의 저출생 문제는 역대 최악의 상황에 직면했다.

 

통계청이 최근 발표한 지난해 12월 인구 동향에 따르면, 지난해 4분기 출산율은 0.65명으로 집계됐다. 여성 1명이 평생 낳을 것으로 예상되는 분기 수치가 0.6명대로 떨어진 것은 이번이 처음이다.

 

2023년 1분기 0.82명, 2분기와 3분기 0.71명, 그리고 4분기 0.65명까지 추락했다. 023년 출산율은 0.72명으로 2022년보다 0.06명 감소했고, 출생아 수는 23만명으로 떨어졌다. 이는 전년 대비 1만 9200명(–7.7%) 감소한 수치다.

 

이 비율은 현재 5100만 명의 인구를 유지하는 데 필요한 평균 2.1명에 훨씬 못 미친다. 한국 여성의 평균 출산연령은 33.6세로 OECD 회원국 중 가장 높은 출산율을 기록하고 있다.

 

요즘 글로벌 추세는 늦은 결혼에 출산연령까지 높아져 어떻게든 아이를 ‘늦게 낳고, 안 낳고, 덜 낳겠다’라는 생각이 지배적이어서 저출산 문제는 지구를 살리기 위한 탄소중립 이상으로 심각한 상황이다.

 

저출생 문제는 결코 단기간에 해결될 수 있는 게 아니다. 정부, 사회, 개인 모두의 노력이 필요한 복합적인 문제다. 정부는 젊은이들에게 애만 더 낳으라고 홍보할 게 아니라 더 낳고 싶다는 생각이 들도록 피부에 와닿는 정책을 내놔야만 한다.

 

저출생 문제는 인구 감소와 함께 고령화 문제와도 직결된다. 특히 국가의 경제 성장, 국방, 교육과 사회 복지 시스템에 심각한 영향을 미칠 수 있다.

 

한국개발연구원(KDI)은 한국경제의 생산성이 개선되지 않으면 2050년 경제 성장률이 0%로 떨어질 수 있다는 전망을 내놨다.

 

경제 규모도 세계 15위권 바깥으로 밀려날 위기라고 지적했다. 통계청이 발표한 ‘세계와 한국의 인구 현황 및 전망’에 따르면 2070년에는 한국의 중위 연령이 65.2세로, 국민 과반수가 65세 이상이 될 전망이다.

 

현재 통계로 보면 50년 후엔 세계 인구 5명 중 1명이 고령이 될 때, 한국은 절반에 가까운 인구가 고령이 돼 세계에서 가장 늙은 국가로 전락할 수 있는 심각한 상황이다.

 

윤석열 정부도 저출산 5대 핵심 분야 지원 정책을 내놨다. 우선 0세부터 1세 영아기 지원금을 늘리고 각종 세제, 일과 육아의 균형, 주거 지원, 자녀 양육 비용, 건강과 행복 등을 지원하겠다고 밝혔다. 청소년들이 결혼을 미루고 아이를 낳지 않는 가장 큰 원인은 미래에 대한 불안 때문이다.

 

경제를 활성화하여 젊은이들이 결혼 후에도 자녀 양육 걱정 없이 일할 수 있는 환경을 만들어줘야 한다. 즉 결혼과 출산에 대한 심리적 불안을 없애주는 제도가 저출생 정책에 우선 포함돼야 한다. 현실은 육아 휴직을 쓸 수 없는 사각지대가 너무 많아 선택지가 별로 없다.

 

최근에는 저출산 고령화 대안으로 로봇과 AI를 활용하자는 의견도 제시되고 있다. 그러나 AI가 아무리 똑똑해도 모든 문제를 해결할 만능 도구는 될 수가 없다. 저출생 문제는 사회적, 경제적 불안정, 직장과 가정생활의 균형, 교육비용, 주택 문제 등 다양한 요인들로 얽혀져 있다.

 

물론 AI가 보육과 교육에서 부모의 부담을 줄이는 데 도움은 될 수 있다. AI 기술을 활용한 스마트 보육 시스템은 아이들의 안전을 모니터링하고, 개인별 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공해 부모의 시간과 에너지를 절약하여 가족계획에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.

 

이밖에 의료계에서도 AI를 활용하여 난임환자를 치료하는 사례들도 속속 나오고 있다. 하지만 AI와 자동화 기술이 노동자의 일자리를 차지하게 되면 인간의 역할이 축소되어 출생 의욕을 감소시킬 우려도 있다.

 

분명한 것은 로봇과 AI 기술이 인간의 삶을 여유롭고 풍요롭게 할 수는 있지만 저출생 문제는 국가와 기업 그리고 사회 전체가 아이를 키우는 환경을 만드는 데 동참해야만 가능하다.

 

 

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