이 글은 성운대학교 교직원 특강을 위해 만든 발표 슬라이드와 낭독 원고를 블로그용으로 다시 쓴 것이다. 강연의 질문은 하나였다. 말과 사람을 오래 관찰해 온 현장 전문가가 AI를 만나면 무엇을 새로 할 수 있을까. 내 답은 기술을 먼저 들여놓는 데 있지 않다. 현장에서 이미 알고 있는 것을 관찰하고 기록하고 검증할 수 있는 도구로 만드는 데 있다.
번지 없는 연구가 말의 현장과 만날 때
나는 인문학에서 출발해 신경과학과 인지과학을 공부했고, 이후 인공지능 소프트웨어를 만드는 일을 해 왔다. 한동안 이 경력은 ‘번지 없는 주막’ 같았다. 어느 한 학과의 언어만으로는 설명하기 어려웠기 때문이다. 성운대학교에서 말산업과 AI를 함께 생각하면서, 그 여러 언어가 만나는 현장을 보았다.
성운대학교에는 승마와 AI 말조련, 재활승마를 함께 다루는 교육과정이 있다. 영천에는 2026년 9월 렛츠런파크 영천이 문을 열었다. 이 두 사실만으로 대학의 미래가 저절로 보장되는 것은 아니다. 다만 말의 훈련과 관리, 사람의 학습과 돌봄을 함께 연구할 구체적인 장이 생겼다. 내가 강연에서 제안한 ‘페가수스’는 그 가능성을 가리키는 이름이다.
말의 움직임을 각도로만 읽을 수 없는 이유
말의 자세와 보폭을 영상으로 측정하는 일은 유용하다. 하지만 측정값 하나가 곧바로 ‘좋은 움직임’이나 ‘문제가 있는 말’이라는 판정이 되지는 않는다. 같은 보폭도 지면 상태, 기수와의 상호작용, 훈련 단계, 그날의 컨디션에 따라 다르게 읽어야 한다. 재활승마라면 말의 움직임뿐 아니라 탑승자의 경험과 안전도 함께 살펴야 한다.
여기서 행동과학의 시선이 필요하다. 행동을 고정된 정답과 비교하기보다, 살아 있는 몸이 환경과 관계 맺으며 어떻게 달라지는지 묻는 것이다. 센서와 카메라가 놓친 맥락을 조련사·지도자·수의사·연구자의 기록으로 보완할 때 AI의 분석도 쓸모가 생긴다.
생명을 이해하기 위한 세 가지 질문
첫째, 이 생명체는 어떻게 자신을 유지하는가. 생물학자 마투라나와 바렐라의 ‘자기생산’ 개념은 살아 있는 존재를 외부 명령에 반응하는 부품으로만 보지 않게 한다. 말은 매 순간 균형을 잡고 몸의 상태를 조절한다. AI가 움직임을 읽는다면 이 능력을 존중하는 질문에서 시작해야 한다.
둘째, 함께 움직이는 존재들은 어떻게 서로에게 맞춰지는가. ‘구조적 접속’이라는 말은 반복된 상호작용 속에서 몸과 환경이 함께 변하는 과정을 생각하게 한다. 기수의 작은 신호에 말이 반응하고, 그 반응을 느낀 기수가 다시 자세를 바꾼다. 슬라이드에서는 이를 ‘발과 신발의 춤’에 비유했다. 이 비유는 측정할 대상을 관절 각도 하나에서 관계의 시간적 흐름으로 넓힌다.
셋째, 무엇을 보호해야 하는가. 살아 있는 말은 피로하고 놀라고 다칠 수 있다. 이 취약성은 내가 앞의 생명 이론을 말산업 현장에 적용하며 덧붙인 질문이다. 더 빠른 기록보다 중요한 것은 말과 사람의 안전, 복지, 신뢰다. AI가 이상 징후를 알려줄 수는 있어도 동물의 상태를 단독으로 진단하거나 현장 전문가의 판단을 대신해서는 안 된다.
짚인간은 전문가의 분신이다
강연에서 나는 AI 에이전트를 ‘짚인간’이라 불렀다. 홍길동이 짚으로 분신을 만들어 보냈다는 이야기에서 빌린 비유다. 짚인간은 주인의 경험과 판단을 넓은 곳에 전달하지만, 주인이 되어 책임을 떠맡지는 않는다.
예를 들어 마구간을 돌보는 사람이 야간 영상을 모두 지켜볼 수는 없다. AI가 평소와 다른 움직임을 표시해 주면 담당자는 영상을 다시 보고, 말의 상태를 직접 확인하고, 필요하면 수의사에게 연결할 수 있다. 이것이 내가 생각하는 ‘짚인간’의 일이다. 자연어로 도구를 만들기 쉬워졌어도, 무엇을 이상 징후로 볼지 정하고 오경보를 줄이며 결과를 검증하는 일은 사람에게 남는다.
성운대에 제안하는 말 행동과학 AI 리빙랩
이 생각을 교육과 연구로 이어가려면 말 행동과학 AI 리빙랩이 필요하다. 거대한 장비부터 들이는 대신, 작고 검증 가능한 과제로 시작할 수 있다. 한 마장의 한 가지 행동을 정하고, 현장 전문가가 관찰 기준을 만든다. 학생은 영상·센서 기록과 관찰 일지를 함께 모은다. 연구자는 AI가 표시한 장면을 전문가의 기록과 대조해 놓친 경우와 잘못 경고한 경우를 살핀다. 그 결과를 다음 수업과 현장 관리에 다시 돌려준다.
이 과정에서 학생은 도구의 소비자에 머물지 않는다. 말의 행동을 설명하는 언어를 만들고, 데이터를 해석하고, 도구가 틀릴 때 고칠 수 있는 사람이 된다. 데이터 수집에는 동물복지와 촬영 대상자의 권리, 접근 권한을 처음부터 포함해야 한다. 좋은 리빙랩은 ‘AI를 썼다’는 사실보다, 말과 사람에게 실제로 도움이 되었는지로 평가받아야 한다.
영천의 페가수스를 누가 이끌 것인가
렛츠런파크 영천의 개장은 지역에 새로운 무대를 마련했다. 그러나 무대가 곧 연구 성과나 일자리를 보장하지는 않는다. 대학이 할 일은 현장이 가진 질문을 교육과 연구의 과제로 옮기고, 검증된 도구를 다시 현장에 돌려주는 것이다.
나는 이런 일을 해낼 사람을 ‘색역이 넓은 전문가(Wide-gamut Expert)’라 부른다. 말과 교감하는 능력에 데이터와 AI를 읽는 능력이 더해진 사람이다. 짚인간을 많이 거느리는 사람이 아니라, 어떤 일을 맡기고 어떤 판단은 직접 해야 하는지 아는 사람이다. 성운대학교의 페가수스는 바로 그런 전문가가 말과 사람을 함께 돌보며 키워 갈 때 날아오를 수 있다.
덧붙이는 말과 자료
이 글은 2026년 6월 원고의 강연 어조를 살리되, 당시 미래형으로 쓴 영천 경마공원 개장 일정을 2026년 10월 현재의 시점에 맞춰 고쳤다. 기업별 자율주행 기술을 단순히 둘로 나눈 비교, 검증되지 않은 인력 수요 전망, AI가 현장 판단을 자동으로 대신할 수 있다는 표현은 제외했다. 리빙랩은 이미 구축된 시설이 아니라 강연에서 제안한 구상이다.
- 성운대학교 2025학년도 모집 자료 — AI말산업학부 전공
- 한국마사회 — 렛츠런파크 영천 개장 안내
- Maturana, 「The Organization of the Living」(1975)
- 말 행동·건강 모니터링 기술에 대한 범위 문헌고찰