2026년10월호 (주)알오씨

 Editor 칼럼 

늘어나는 아파트 하자, 원인은 어디에 있나

하자심사·분쟁조정위원회(하심위)가 하자로 판정한 아파트 사건은 2022년 285건에서 2025년 680건으로 3년 새 2.4배가 됐습니다. 같은 기간 하자심사 신청도 1,144건에서 3,442건으로 세 배 늘었습니다. 제도가 알려지면서 문을 두드리는 입주민이 많아졌다는 해석도 있습니다. 그래도 680건은 입주민의 불만이 아니라 전문가 위원회가 "하자가 맞다"고 인정한 숫자입니다.

하자의 얼굴도 바뀌고 있습니다. 시공능력평가 상위 30개사 단지의 판정 사례를 보면 결로, 기능불량, 타일·도배·바닥재의 들뜸과 탈락, 누수 순으로 많았습니다. 결로 판정은 해마다 줄어든 반면, 2024년에는 들뜸·탈락 판정이 결로를 앞질렀습니다. 하자의 무게중심이 입주민이 매일 만지고 보는 마감 공정으로 옮겨 가고 있습니다. 브랜드를 내세우는 대형 건설사 단지에서 벌어지는 일이라 더 무겁습니다.

언론은 주로 하자 이후의 분쟁을 다룹니다. 하지만 먼저 물어야 할 질문은 하자가 왜 늘었느냐입니다. 원인은 세 갈래로 정리됩니다.

 업계동향 · 철근 

철근 유통가 톤당 85만 원대, 상승세 꺾여

철근 가격은 두 갈래로 봅니다. 유통가격은 유통 시장에서 실제 거래되는 가격이고, 건설향 기준가격은 제강사와 건설사가 납품 물량에 적용하는 기준 가격입니다.

유통가격 톤당 85만 원대. 올해 초부터 오르던 유통가는 톤당 80만 원을 넘어섰고, 6~7월에는 88만 원 수준까지 회복했습니다. 2023년 하반기 이후 처음 보는 수준입니다. 8월 이후 내림세로 돌아섰지만 아직 85만 원대를 지키고 있습니다.

건설향 기준가 톤당 100만 6천 원(전월 대비 1만 9천 원 하락). 한때 102만 원대까지 올랐던 기준가격도 내림세로 돌아서는 분위기입니다.

수입 철근 톤당 80만 원(전월 대비 1만 원 하락).

상반기에는 왜 올랐고, 지금은 왜 꺾였나. 상반기 상승은 제강사의 구조조정과 감산으로 공급이 줄고 원자재 가격이 오른 영향이었습니다. 반면 9월 들어서는 가을 성수기에 들어섰는데도 상승세가 한풀 꺾였습니다. 국내 철스크랩 가격이 내리고 있고, 건설 수요 부진이 오래 이어지고 있기 때문입니다. 제강사들도 생산과 출하를 줄이며 유통 물량을 조절하고 있습니다.

10월 이후 전망. 일부 제강사는 10월 1일부로 유통가를 톤당 90만 원으로 고시했지만, 시장에서 받아들여지기는 어렵다는 관측이 많습니다. 변수는 해외 스크랩입니다. 글로벌 지표인 튀르키예 수입가(CFR)는 톤당 402달러로 4주 연속 올랐습니다. 미국 공급사들의 운임 상승 때문입니다. 단기 고점에 가까워 소폭 조정이나 박스권 흐름을 예상하는 시각이 우세합니다.

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철스크랩(고철)은 전기로에서 철근을 만드는 주원료라, 철근 가격의 방향을 먼저 보여주는 지표입니다.

주요 제강사들이 매입 가격을 내리면서 경인 중부권과 남부권 모두 전 등급이 톤당 1만 원씩 떨어졌습니다. 다만 하락세가 막바지라는 관측이 나옵니다. 앞서 본 대로 해외 스크랩 가격이 오르고 있어, 4분기에 국내 가격이 더 떨어지기는 어렵다는 전망입니다. 국내 고철값이 바닥을 다지면 철근 가격의 추가 하락 폭도 제한될 수 있습니다.

스테인리스 스크랩은 석 달째 내리고 있습니다. 원화 강세와 니켈 가격 하락이 원인으로 꼽힙니다.

  

지은이는 마이크로소프트 연구소 수석 연구원이자 뉴욕대 AI 나우 연구소 공동 설립자입니다. AI를 만든 진영 안에서 나온 비판이라는 점이 이 책의 무게를 정합니다. 목차는 지구에서 노동, 데이터, 분류, 감정, 국가, 권력으로 이어집니다. 땅에서 캐낸 광물에서 출발해 국가 권력까지 올라가는 구성입니다. 핵심 주장은 한 문장입니다. 

"AI는 클라우드에 떠 있는 중립 기술이 아니라, 광물과 데이터와 저임금 노동을 캐내 소수에게 부와 권력을 몰아주는 추출 산업이다."

저는 이 책을 읽고 네 가지 물음에 주목했습니다.

왜 AI는 이토록 친절한가. 오픈AI의 샘 올트먼은 사용자들이 건네는 "부탁해요", "고마워요"에 수천만 달러의 연산 비용이 든다면서도 "잘 쓴 돈"이라고 말했습니다. 친근함은 비용이 아니라 사용자를 붙잡는 설계라는 뜻입니다. 나를 기억하고 나만을 위한 답을 건네는 AI는 이제 심리의 영역에까지 들어와 있습니다.

데이터는 누구의 것인가. 온라인의 사진과 글은 동의 없이 수집되고, 저임금 노동자가 붙인 라벨을 달고 맥락이 지워진 채 학습 연료가 됩니다. 지은이는 할 수 있으면 무엇이든 수집하는 관행을 "데이터 추출 이데올로기"라고 부릅니다.

AI의 판단은 공정한가. 2014년 아마존이 시험한 채용 AI는 여성 지원자를 추천하지 않았습니다. 성별 언급을 지워도 편향은 사라지지 않았습니다. 과거의 채용 관행이 데이터가 되고, 그 데이터가 미래의 판단 기준이 된 사례입니다. AI 시대에는 미래가 과거에 갇힐 위험이 있습니다.

AI 뒤에는 누가 있는가. 회의 일정을 알아서 잡아 준다던 AI 비서 '에이미'는 알고 보니 장시간 일하는 계약직 노동자들이었습니다. 코딩 없이 앱을 만들어 준다며 기업가치 15억 달러까지 올랐던 빌더AI는 AI 역량을 부풀렸다는 논란 끝에 2025년 파산했습니다. 'AI'라는 딱지가 프리미엄이 되는 시대의 그늘입니다.

AI를 쓰지 않을 수는 없습니다. 다만 이 기술이 누구의 이익을 위해 움직이는지 알아야 감시와 견제도 작동합니다. 주석이 충실하면서도 대중 교양서로 쉽게 읽히는 책입니다.

• 나는 AI에게 "고맙습니다"라고 쓰는가? 쓴다면 그 인사는 누구를 향하는가?
• 아마존 사례에서 실패한 주체는 알고리즘인가, 아마존이 쌓아 온 관행인가?
• 내가 쓰는 서비스 뒤에 저임금 노동이 있다는 사실을 알게 되면, 나는 무엇을 바꿀 수 있는가?