【에이블뉴스 백민 기자】 AI 기술의 발전은 시각장애인에게 정보 접근과 학습, 업무 수행에서 새로운 가능성을 열어주고 있다. 이에 시각장애인 당사자들과 전문가들은 AI가 시각장애인을 가로막아 온 장벽을 문으로 바꿀 수 있는 도구가 될 수 있다며 최대한 적극적으로 활용해 볼 것을 강조했다.

분명히 AI는 아직 불안정성과 불편함이 존재하지만, 이를 이유로 AI 활용을 외면하는 것은 오히려 새로운 가능성을 스스로 제한하는 결과로 이어질 수 있다는 것. 다만 AI를 적극 활용하되 우리에게 도움이 되는 ‘신호’와 실제와 맞지 않는 ‘소음’을 구별하는 능력이 중요하다는 목소리다.

한국시각장애교육재활학회는 3일 서울 여의도 이룸센터에서 ‘AI와 함께 여는 시각장애 분야의 새로운 가능성 모색’ 세미나를 개최했다.

AI가 시각장애인에게 열어준 기회 놓치지 않도록 ‘신호’와 ‘소음’ 구분하기

엔비전스 황기연 팀장은 “2022년 11월 챗GPT가 공개된 이후 생성형 AI는 대중화됐고 현재는 에이전트 AI의 시대가 됐다. 기존 생성형 AI가 사람들이 질문하는데 있어서 답변을 생성하는 구조였다면 에이전트 AI는 사람이 작업을 요청하면 작업 완료까지 계획을 세우고 필요한 툴이 무엇인지 생각하고 설치하는 등 지시한 작업을 완료하기 까지 자율적으로 수행하는 AI다”라고 설명했다.

이어 “이 AI 기술은 시각장애인 사용자에게 어떤 도움이 되고 있는가. 기본적으로 시각장애인 가장 만족하는 부분은 대화형 시각 해석이다. 기존 이미지 인식 기술은 이미지에 대한 설명을 분류식으로 설명했다면 AI는 이미지의 맥락과 구조를 자연어로 설명해 준다. 또한 사용자의 질문에 추가적인 설명을 받을 수 있다”고 덧붙였다.

아울러 “실제로 얼마나 사용하고 있는가에 대해 미시시피 주립대학교 산하 국립 시각장애 저시력 연구훈련센터(NRTC)가 2026년에 발표한 '직장 내 접근 기술 연구' 최종 보고서를 살펴보면, 응답자의 43.5%가 매주 이상 생성형 AI를 업무에 사용하고 있었으며 이 중 18%는 매일 사용한다고 답했다”고 전했다.

황기연 팀장은 “생성형 AI로 시각적 보행과 환경을 이해하는 것과 관련해서는 안경에 장치를 설치해 손으로 가리키면 이미지를 설명하거나 흰 지팡이에 붙여 시각적 정보 탐색하는 제품 등이 출시되기도 했다”고 밝혔다.

이어 “특히 요즘 핫한 트렌드가 ‘AI가 코드를 짜서 개발자들이 쫓겨나게 생겼다’라는 것이다. 물론 AI가 그럴듯하게 잘 만든다”면서 “하지만 AI가 코드에서 실수와 오류가 사람보다 많고 공통기능 코드를 반복 사용해 지저분해지는 경우가 생긴다. 이러한 문제는 스크린리더 사용자에게 더 큰 부담이 된다. 스크린리더는 한 줄 한 줄 순차적으로 읽어야하는데 코드를 읽는 부담이 굉장히 커지는 것”이라고 꼬집었다.

아울러 “AI가 정말 많은 도움이 되지만, 군데군데 구멍이 너무 많다. 가장 유명한 것은 AI가 그럴듯하게 사실인 것처럼 이야기하지만 사실이 아닌 ‘환각’이다. 기술적으로 환각을 줄일 수 있지만, 아예 없애는 것은 불가능하다. 때문에 AI가 주는 정보를 무조건 답이라 생각하지 않고 분석·평가하는 능력이 중요하다”고 강조했다.

마지막으로 “이처럼 AI에는 우리에게 도움이 되는 ‘신호’와 너무 과장되거나 실제와 맞지 않는 ‘소음’이 있다. 신호와 소음은 구별하기가 정말 힘들다. 어렵지만 계속 안테나를 세우고 신호와 소음을 구별해 나가는 과정이 중요하다”고 힘주어 말했다.

‘일상 속 AI 활용’ 여전히 불안정하지만 최대한 많이 이용해보자

알리의 접근성 연구소 김찬홍 대표는 “디지털 발전은 시각장애인에게 새로운 장벽을 만들어낸다. 키오스크, 평면 터치 가전, 스마트폰 앱 등 비장애인에게는 혁신적인 편리함이 시각장애인에게는 매일 마주하는 장벽이다. 완전히 해결하지는 못해도 어떻게 넘을 수 있을지, 이 장벽을 어떻게 문으로 바꿀 수 있을지. 그것이 AI 기술인 것 같다”고 강조했다.

이어 “시각지원기술에 있어서 제일 중요한 AI 기술은 멀티모달이다. 멀티모달은 단방향 텍스트 검색을 넘어, 상황을 함께 파악하고 맥락에 맞게 반응하는 것을 의미한다. 기본적으로 내 앞, 손 안의 정보를 읽는 것이다. 다만 AI는 ‘이게 뭐야?’라고 질문하면 못 알아듣는다. AI는 맥락을 몰라 최대한 자세히 설명해야 한다. 내가 무엇을 할 것인지, 그리고 질문 대상과 요청 정보를 설명해야 한다”고 밝혔다.

아울러 “공간을 탐색할 때도 AI를 이용할 수 있다. 낯선 장소에 도착했을 때 가장 먼저 드는 생각은 ‘여기가 어디지?’이다. 세미나에 참석할 때 강의실 번호를 찾아야 하고, 오리엔테이션에 가면 방 구조를 파악해야 한다. 이러한 상황에도 실시간 스트리밍 시각 보조 기술이 도움을 받을 수 있다. 하지만 AI는 보행도구가 아니라는 것을 명심해야 한다. AI는 멈춰서 확인하는 보조 수단이다”라고 피력했다.

김찬홍 대표는 “터치 패널은 참 답이 없다. 저는 주로 AI에 내 손가락을 기준점으로 삼도록 하고 코칭을 받는다. 전자제품 회사에 점자스티커 필요하다고 하면 제공해주는데 자주 쓰는 핵심 버튼에 붙여 아날로그와 디지털을 함께 사용하는 것도 좋은 방법이다”라고 설명했다.

이어 “다만 자신감 있게 틀리는 AI 환각은 주의해야 한다. 물어볼 때 한번만 확인하면 안 되고 여러 번 확인해야 하며 교차검토가 필요하다. 특히 약의 이름과 복용량, 알레르기 유발 성분, 유통기한 등 중요한 정보는 거리 조절과 각도 조절을 통해 여러 번 물어봐야 한다”고 덧붙였다.

마지막으로 “이러한 일상 속 AI 활용에서 시각장애인들은 장벽을 마주할 것이다. 그런데 이 장벽을 점점 문으로 변화시키는 기술들이 만들어지고 있다. 당연히 그리고 여전히 소음, 불편함이 많다. 불완전하다. 하지만 그래서 AI를 쓰지 않겠다라는 생각은 좋지 않다고 생각한다. 익숙한 공간부터라도 직접 써봐야 뭐가 되고 뭐가 되지 않는지 느끼고 확인할 수 있다. 최대한 많이 써보고 활용해보길 추천한다”고 말했다.

AI 이용해 만든 앱·자동화 체계, 중요한 것은 시각 보다 조직·업무 이해였다

함께하는장애인교원노동조합 김헌용 위원장은 실제로 하고 있는 수업과 행정, 노동조합 업무를 하며 제작한 바이브 코딩 사례 3가지와 에이전트 엔지니어링 사례 2가지를 발표했다.

김 위원장은 “바이브 코딩은 목적을 분명하고 목적을 수행하는 앱을 만드는 것이라면 에이전트 엔지니어링은 시스템 설계를 만드는 것이다. 한 번 시스템을 구축하면 계속 반복해 사용할 수 있는 것”이라며, “‘WORD BOMB’은 영어 단어를 맞추는 수업용 미니게임이다. 수업을 앞두고 30분 만에 제작했고 학생들도 굉장히 즐거워했다. 이후 자신감이 붙어 멀티미디어 게임으로 확장해 리딩용 게임과 문법 규칙 게임을 만들기도 했다”고 말했다.

이어 “동료 교사의 요청으로 제작한 학생 선발 앱 ‘PICK ME’는 무작위 선발, 성별 지정, 뽑히는 대상을 교사가 미리 지정할 수 있을 것을 주요 사항으로 한 3D 앱이다. 최근에는 수업 중 발표자를 뽑을 때 이용하는데 교사가 직접 발표자를 지정하는 것보다 불만 없이 발표를 하는 모습을 보여주고 있다”고 덧붙였다.

김헌용 위원장은 “'HWPX-Automation'은 학교 공문을 자동화한 체계다. 한국 학교의 모든 공문은 한컴오피스의 HWP/HWPX 형식으로 온다. 서식을 채워 넣어야하는 경우도 많은데 AI는 한글파일을 읽지 못한다. 하물며 읽는 것을 못하는데 만드는 것은 더 못한다. 이에 HWP를 만나면 HWPX로 전환하고 하나하나 지침을 만드는 등 시행착오를 겪은 이후 어떤 형식의 한글 문서를 만나더라도 자동화할 수 있는 체계가 갖춰졌다”고 설명했다.

아울러 “함께하는장애인교원노동조합의 실무자가 저 혼자인데 정책 제안서, 보도자료 작성, 회계 처리 등 다양한 업무를 해야 하다 보니 업무 자동화한 AI 중앙집행위원회를 설계했다”며 “현재 공식 문서 변환, 회의록 작성, 재정 보고, 블로그 게시, 이메일 문자 발송, 법령 모니터링, 조례 비교 분석 등 15종의 스킬이 운영되고 있다”고 밝혔다.

마지막으로 “바이브 코딩은 생각보다 강력하다. 30분 만에 미니 게임을, 3일 만에 3D앱을 만들 수 있다. 다만 산출물의 최종 점검은 사용자의 몫이다. 에이전트 엔지니어링은 느리고 까다롭지만, 한 번 구축한 워크플로우는 반복해 쓸 수 있다. 필요한 것은 코딩 지식이 아니라 업무에 대한 이해였다. 이 모든 작업에서 시각은 필요하지 않았다. 필요한 것은 내 수업과 조직을 이해하고 도구의 가능성과 한계를 아는 것이었다”라고 강조했다.

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