이 책을 쓰게 된 결정적 계기가 있었나요?

2007년에 처음 이 문제가 시작됐고, 저는 그때부터 봤습니다. 2016년에 다시 논쟁이 터졌을 때, 블로그에 기록을 남기기 시작했습니다. 그때는 안보 얘기가 중심이었습니다. 그런데 지금은 AI가 붙었습니다. 자율 주행이 붙고, 디지털 트윈이 붙었습니다. 그래서 훨씬 더 커진 문제로 돌아왔습니다. 저는 '구글 찬반'을 쓰고 싶었던 게 아닙니다. 지도 데이터가 AI 시대 산업 구조에서 어떻게 작동하고, 어떻게 종속이 만들어지는지 구조로 기록하고 싶었습니다.

책에서 “지도는 안보이자 밥이다”라고 하셨는데, 이게 우리 일상과 어떻게 연결되는 건가요?

우리는 매일 지도로 살아요. 길 찾기, 배달, 택배, 물류, 재난 대응, 도시 계획, 다 지도 위에서 돌아갑니다. 그래서 지도는 두 얼굴입니다. 평소엔 산업을 먹여 살리는 밥이고, 위기 때는 안보의 눈입니다. 사례 하나만 들면, 미사일이든 드론이든 좌표 없으면 아무 의미 없습니다. 좌표가 붙는 순간 현실이 '작동할 수 있는 정보'가 됩니다. 지도는 그 프레임입니다.

솔직히 많은 분들이 한국에서 구글 지도가 제대로 안 된다고 불편해하셨잖아요. 이번에 고정밀 지도가 반출되면 구글 지도도 네이버, 카카오맵처럼 정확해지는 건데, 사용자 입장에서는 오히려 편리해지는 거 아닌가요?

편해질 수 있습니다. 그건 인정합니다. 하지만 저는 여기서 질문이 바뀌어야 한다고 봅니다. 편리해지는 것과, 국가가 만든 고정밀 원천 데이터를 해외 플랫폼이 보유하는 건 다른 문제입니다. 게다가 길 안내 자체는 국가 1:5천 기본도가 없어도 됩니다. 길 안내는 민간 노드-링크 도로 네트워크 데이터로도 충분히 됩니다. 국내 서비스들이 이미 그렇게 잘해왔습니다. 그래서 '길 안내'를 명분으로 국가 고정밀 기본도까지 열어주는 건 논리적으로 맞지 않습니다.

구글이 처음 이 문제를 제기한 게 2007년이라고 들었습니다. 2007년은 아이폰이 막 출시된 때이고, 지금처럼 자율주행이나 AI가 지도를 이렇게까지 쓸 거라고 아무도 몰랐잖아요. 그때와 지금, 지도 데이터의 '가치' 자체가 얼마나 달라진 건가요?

예전엔 지도는 내비게이션 중심이었습니다. 지금은 AI의 교과서가 됐습니다. AI가 세상을 이해할 때 결국 좌표로 이해합니다. 좌표가 붙으면 생성형 AI는 GEO AI로 넘어갑니다. 피지컬 AI, 소버린 AI를 이야기하는 시대에, 공간 데이터는 핵심 자산입니다. 그리고 한국 지도는 고밀도, 자주 갱신됩니다. AI 입장에선 정말 좋은 학습 데이터입니다. 그래서 집요하게 요구하는 겁니다.