도메인특화 AI를 적정기술운동 논리로

1. 계보 — 슈마허·간디의 21세기 번역

슈마허의 “Small is Beautiful”(1973)과 간디의 차르카(물레)는 같은 질문을 던졌다. “기술이 누구의 손에 있고, 누구의 맥락에서 작동하는가.”

도메인특화 AI는 이 질문의 데이터·언어·판단판 버전이다.

후니님이 박은 “토지·노동·화폐 + 데이터” 4대 허구상품 프레임에서 보면, 거대 AI는 데이터를 허구상품으로 만드는 가장 첨예한 장치다.

적정기술의 핵심은 “작다”가 아니라 **“맥락에 맞는 단위”**다.

도메인이 곧 슈마허가 말한 “intermediate” 의 21세기 번역이다.

① 규모의 적정함 거대 모델을 통째로 쓰지 않고, 도메인 데이터로 양육한 작은 모델. 매장 운영·조합원 응대·발주 판단처럼 현장 단위에서 도는 지능.

② 자립의 적정함 파인튜닝 데이터·QA·평가셋이 우리 손에 있고, 후니님 같은 도메인 인사가 검토한다. API 종속을 도구로 쓰되 데이터·판단의 척추는 자체 보유.

③ 분산의 적정함 하나의 거대 AI가 모든 걸 처리하는 게 아니라, 매장은 매장 AI, 협동조합은 조합 AI, 위키는 위키 그래프. 각자 자기 맥락의 지능. 이게 4축 매장 허브의 본질.

④ 민주적 통제의 적정함 누가 학습 데이터에 무엇을 넣었는지가 위키에 흔적이 남는다. 조합원이 기여한 지식이 모델 안에 들어간다. 블랙박스가 아니라 공동 텃밭.

⑤ 지속가능의 적정함 거대 AI는 매번 외부 비용으로 답한다. 도메인 AI는 한 번 양육하면 연 환류가 남는다. 130가지 변화의 K·L·M 정량(연 85~95억 환류)이 이 적정함의 숫자판이다.

후니님 27년 운동의 다음 챕터에서 도메인 AI는 도구가 아니라 사회지능 인프라의 한 갈래다.

거대 AI 시대에 “AI 안 쓴다”는 러다이트가 아니라, **“우리 손에 맞는 AI를 우리 단위로 양육한다”**가 적정기술운동의 정직한 계승이다.

적정기술운동이 70~80년대에 빠진 함정 그대로 답습 금지.