2. 생성형 인공지능 활용시 유의사항

Mar 21. 2025

가. 생성형 인공지능의 한계

생성형 인공지능은 강력한 창작 도구이지만, 몇 가지 중요한 한계를 가지고 있습니다. AI의 작동 원리를 이해하고 올바르게 활용하기 위해서는 이러한 한계를 인지하는 것이 필요합니다.

(1) 정확성 부족

AI가 제공하는 정보는 항상 정확한 것이 아닙니다. 생성형 AI는 학습한 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하지만, 때때로 사실과 다른 내용을 만들어낼 수 있습니다. 이를 "할루시네이션(Hallucination)"이라고 하며, AI가 존재하지 않는 정보를 사실처럼 창작하는 현상을 의미합니다.

예시:

사용자가 AI에게 “세계에서 가장 높은 산은 무엇인가요?”라고 물었을 때, AI가 잘못된 정보를 제공할 가능성이 있습니다.

AI가 소설을 창작할 때 실제 역사적 사건과 다른 내용을 포함할 수도 있습니다.

따라서 AI가 제공하는 정보는 반드시 추가적인 검증이 필요합니다.

� 할루시네이션이 발생하는 원인

불완전한 데이터 학습: AI가 학습한 데이터가 불완전하거나 오류를 포함할 경우, 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다.

패턴 기반 예측: AI는 학습한 데이터를 기반으로 가장 가능성이 높은 단어나 문장을 생성하는 방식으로 작동하기 때문에, 존재하지 않는 내용을 만들어낼 수 있습니다.

맥락 이해의 한계: AI는 단어나 문장의 관계를 확률적으로 분석하지만, 인간처럼 깊은 맥락을 이해하지 못하여 엉뚱한 정보를 생성할 수 있습니다.

확률적 생성 방식: AI는 정확한 정답을 찾기보다 가장 자연스러운 문장을 예측하는 방식으로 작동하기 때문에, 때때로 비현실적인 정보를 만들어낼 수 있습니다.

(2) 창의성의 한계

AI는 기존 데이터를 학습하여 패턴을 분석하고 새로운 내용을 생성하지만, 진정한 의미에서 완전히 새로운 창작을 하지는 못합니다. AI가 생성하는 내용은 기존의 데이터에서 파생된 것이므로, 인간처럼 독창적인 아이디어를 떠올리거나 감성적, 철학적인 깊이를 가지는 것은 어렵습니다.

예시:

AI에게 “전혀 새로운 음악 장르를 만들어줘”라고 요청하면, 기존 장르의 요소를 조합하는 방식으로만 새로운 음악을 창작할 것입니다.

AI가 그림을 그릴 때, 기존 스타일을 모방하는 것은 가능하지만 완전히 새로운 미술 사조를 창출하는 것은 어렵습니다.

(3) 편향된 정보 제공

AI는 학습한 데이터에 따라 편향된 결과를 제공할 수 있습니다. AI가 배운 데이터가 특정 지역, 문화, 성별, 정치적 관점 등에 치우쳐 있다면, AI가 생성하는 콘텐츠도 특정한 편향을 가질 가능성이 있습니다.

예시:

AI가 영화 추천을 할 때, 특정 국가의 영화만 추천하고 다양한 국가의 영화를 고려하지 않을 수 있습니다.

AI가 글을 생성할 때, 특정 이념이나 성별에 대한 고정관념이 반영될 가능성이 있습니다.

따라서 AI를 사용할 때는 다양한 시각을 고려하고, 생성된 결과를 비판적으로 분석할 필요가 있습니다.

나. 생성형 인공지능의 문제점

생성형 인공지능은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 잘못 사용될 경우 심각한 문제를 초래할 수도 있습니다.

(1) 가짜 뉴스 및 허위 정보 생성

AI는 사실과 무관하게 그럴듯한 문장을 만들어낼 수 있기 때문에, 가짜 뉴스나 허위 정보를 생성하는 데 악용될 가능성이 있습니다. 예를 들어, AI를 이용해 유명인의 허위 발언을 담은 기사가 생성될 수 있습니다. 또한 AI가 조작된 정치적 정보를 만들어 확산할 경우, 사회적 혼란을 초래할 수 있습니다.

(2) 딥페이크(Deepfake) 기술 악용

AI는 실제 인물의 얼굴이나 목소리를 조작할 수 있는 딥페이크 기술을 활용할 수 있습니다. 이는 재미있는 콘텐츠를 만드는 데 사용할 수도 있지만, 범죄나 사기 등에 악용될 수도 있습니다. 예를 들어, AI를 이용해 유명인의 얼굴을 합성한 가짜 영상이 만들어질 수 있습니다. 또한 사기범이 AI를 이용해 특정인의 음성을 복제하여 가족이나 친구를 속이는 사기가 발생할 수 있습니다.

(3) 윤리적 문제

AI가 생성하는 콘텐츠는 저작권 문제를 일으킬 수도 있으며, 특정 직업을 대체할 가능성이 있어 사회적 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, AI가 유명 화가의 스타일을 모방한 그림을 그릴 경우, 원작자의 저작권 문제가 발생할 수 있습니다. 또한 AI가 자동으로 기사나 광고 문구를 생성할 경우, 기자나 카피라이터 등의 직업이 감소할 가능성이 있습니다.

다. 생성형 인공지능의 올바른 활용법

생성형 인공지능(Generative AI)은 강력한 도구이지만, 무분별하게 사용하면 부정확한 정보 확산, 편향된 사고 형성, 윤리적 문제 등의 위험이 발생할 수 있습니다. 따라서 AI를 효과적이고 책임감 있게 활용하기 위해서는 다음과 같은 원칙을 지켜야 합니다.

(1) AI가 제공하는 정보를 검증하기

AI가 생성한 정보는 항상 사실이 아닐 수 있으며, 오류를 포함하거나 허위 정보를 생성할 수도 있습니다. 따라서 사용자는 AI의 응답을 그대로 받아들이기보다는 신뢰할 수 있는 출처와 비교하여 정보를 검증하는 습관을 길러야 합니다.

① 예시

- AI에게 “스티브 잡스가 어느 대학을 졸업했나요?”라고 물었을 때, AI가 “스탠퍼드 대학교를 졸업했다”라고 답할 수 있습니다. 하지만 실제로 스티브 잡스는 리드 칼리지를 중퇴했습니다.

- AI가 “2023년 노벨 평화상 수상자는 누구인가요?”라는 질문에 잘못된 정보를 제공할 수도 있습니다. 이 경우, 공식 노벨상 웹사이트 또는 신뢰할 수 있는 뉴스 매체를 통해 사실 여부를 확인해야 합니다.

② 검증 방법

- 뉴스나 학술 정보를 검색할 때는 공식 기관(예: 정부 사이트, 대학 연구소, 신뢰할 수 있는 언론사 등)의 자료를 확인합니다.

- 위키피디아나 블로그 글보다는 원본 논문이나 공식 발표 자료를 참고하는 것이 좋습니다.

- AI가 제공하는 정보와 함께 출처를 제공하는지 확인하고, 출처가 신뢰할 수 있는 기관인지 평가합니다.

(2) 편향된 시각을 경계하기

AI가 생성하는 정보는 학습한 데이터에 따라 편향(Bias)을 포함할 가능성이 있습니다. 특정 주제에 대해 AI가 제공하는 답변이 한쪽으로 치우쳐 있을 수 있으므로, 다양한 관점을 접하고 균형 잡힌 시각을 유지하는 것이 중요합니다.

① 예시

- AI에게 “어떤 나라의 경제 정책이 더 좋은가요?”라고 물었을 때, 특정 국가나 이념을 일방적으로 찬양하는 답변을 줄 수 있습니다. 하지만 경제 정책은 다양한 요소가 얽혀 있으며, 전문가들 사이에서도 의견이 다를 수 있습니다.

- AI가 “역사적으로 가장 위대한 지도자는 누구인가?”라는 질문에 특정 인물만 강조하며 긍정적인 면만 부각시킬 수 있습니다. 하지만 역사적 인물의 평가에는 다양한 관점이 존재하기 때문에 여러 자료를 참고해야 합니다.

② 균형 잡힌 시각을 갖기 위한 방법

- 하나의 AI 답변을 맹신하지 말고, 여러 자료(뉴스, 서적, 학술지 등)를 참고하여 다양한 관점을 비교합니다.

- 특정 이슈에 대해 서로 다른 의견을 가진 전문가들의 견해를 확인하고 비판적으로 사고합니다.

- AI의 응답이 한쪽으로 치우쳐 있다고 느껴질 경우, 반대되는 관점을 제공하도록 추가 질문을 해봅니다.

(3) 윤리적으로 활용하기

AI를 활용할 때는 법적·윤리적 문제를 고려해야 합니다. 특히 AI를 이용하여 허위 정보를 생산하거나 타인의 저작권을 침해하는 행위를 해서는 안 됩니다. AI는 창의적인 도구로 활용될 수 있지만, 반드시 도덕적 책임을 동반해야 합니다.

① 예시

- 허위 정보 생성 금지 : AI를 이용해 가짜 뉴스나 거짓 정보를 만들어 퍼뜨리는 것은 사회적 혼란을 초래할 수 있으며, 법적 책임이 따를 수도 있습니다. 예를 들어, “유명 정치인이 비리를 저질렀다”는 가짜 기사를 AI로 생성하여 퍼뜨린다면 심각한 명예훼손 문제가 발생할 수 있습니다.

- 학습 및 창작 도구로 활용 : AI는 논문 요약, 아이디어 브레인스토밍, 프로그래밍 코드 작성 등의 생산적인 목적으로 활용될 수 있습니다. 단, 생성된 내용을 무조건 그대로 사용하는 것이 아니라, 이를 기반으로 새로운 콘텐츠를 창작하는 데 활용하는 것이 바람직합니다.