안녕하세요! 온라인 세상을 거닐다 보면 인공지능(AI)이 만든 그림이나 글, 영상들을 마주치는 일이 부쩍 늘었죠?😮 기술의 발전으로 이제는 누구나 쉽게 AI를 이용해 멋진 콘텐츠를 뚝딱 만들어낼 수 있게 되었어요. 정말 놀라운 변화지만, 한편으로는 '이대로 괜찮을까?' 하는 걱정이 스멀스멀 피어오르기도 합니다. 진짜 사람이 만든 것과 AI가 만든 것을 구분하기 어려워지는 세상, 오늘은 넘쳐나는 AI 생성물의 이면을 함께 들여다볼까 해요.
오늘 이야기 순서 📜
상상 초월! AI가 만들어낸 콘텐츠, 얼마나 많을까? 📈
최근 2년(2022-2023) 동안 AI가 생성한 이미지만 해도 무려 154억 7천만 개가 넘는다고 해요. (출처: 에브리픽셀 추정) 하루 평균 3,400만 개의 이미지가 쏟아져 나온 셈이죠! 특히 스테이블 디퓨전 같은 오픈 소스 모델의 등장은 AI 이미지 생성을 폭발적으로 증가시켰습니다. 미드저니, DALL-E 2 등 다른 도구들도 힘을 보탰고요. 이렇게 만들어진 이미지들은 때론 신기하고 재미있지만, 그 양이 너무 많아 걱정스럽기도 합니다.
"AI 슬롭"을 아시나요? - 품질과 저작권 문제 🤔
혹시 'AI 슬롭(AI Slop)'이라는 말을 들어보셨나요? '슬롭'은 원래 음식물 찌꺼기나 오물을 뜻하는데요, AI가 대량으로 만들어내는 저품질의 쓸모없는 콘텐츠를 비유하는 신조어랍니다. 인터넷 검색 결과나 SNS 피드가 이런 'AI 슬롭'으로 가득 차면서 원하는 정보를 찾기 어려워지고 피로감을 느끼는 분들이 많아졌어요.
게다가 AI 생성물의 저작권 문제는 여전히 뜨거운 감자입니다. AI가 학습한 데이터의 저작권, 그리고 AI가 만들어낸 결과물의 저작권은 누구에게 있을까요? 명확한 기준이 없어 혼란스러운 상황이죠. (저작권 이슈는 워낙 복잡해서 다음에 더 자세히 다뤄볼게요!)
더 큰 문제는 AI 생성물의 품질이 점점 좋아지면서 진짜와 가짜를 구분하기가 매우 어려워졌다는 점입니다. 어떤 것이 AI가 만든 합성 이미지이고, 어떤 것이 사람이 직접 찍거나 그린 이미지인지 구별하기 힘든 경우가 많아졌어요.
인터넷을 점령한 AI 봇, 데이터는 누가 지키나? 🤖
AI 모델의 성능을 높이려면 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 그래서 AI 개발사들은 인터넷의 정보를 자동으로 긁어모으는 'AI 봇(크롤러)'을 적극적으로 활용하고 있어요. 그런데 이 봇들의 활동량이 어마어마합니다.
클라우드플레어 자료에 따르면, 2024년 AI 봇 트래픽의 상당 부분을 특정 기업(예: 바이트댄스)의 봇이 차지하고 있다고 해요. 문제는 이 봇들이 너무 많은 데이터를 한꺼번에 가져가면서 웹사이트를 마비시키거나, 운영자의 차단 조치를 무시하고 무단으로 데이터를 수집하는 경우가 발생한다는 점입니다. 마치 우리 집 마당에 허락도 없이 들어와 이것저것 가져가는 것과 같다고 할 수 있겠죠? 😥
믿어도 될까? 위키백과까지 스며든 AI 생성물 📚
신뢰할 수 있는 정보의 보고로 여겨졌던 위키백과에도 AI가 만든 콘텐츠가 스며들고 있다는 사실, 알고 계셨나요? 프린스턴 대학 연구에 따르면, 영문 위키백과 신규 문서의 최대 5.36%가 AI에 의해 생성된 것으로 추정된다고 합니다.
문제는 AI가 생성한 글들이 ▲특정 단어(additionally, crucial 등)를 반복 사용하는 경향을 보이거나 ▲참고 자료(각주, 외부 링크)가 부족하고 ▲심지어 AI의 '환각 현상'(잘못된 정보 생성)으로 인해 신뢰도가 떨어질 수 있다는 점입니다. 게다가 AI가 만든 이미지 역시 별다른 표시 없이 사용되어, 자세히 보지 않으면 알아차리기 어렵습니다. (예시: 이슬람 신학교 그림의 이상한 발가락) 이는 정보의 신뢰성을 중요하게 여기는 위키백과의 근간을 흔들 수 있는 심각한 문제입니다.
AI가 AI를 먹는다면? '자가포식'과 모델 붕괴 위험 🤢
더욱 근본적인 문제는 AI가 자신이 만든 데이터를 다시 학습 데이터로 사용하는 'AI 자가포식(AI Autophagy)' 현상입니다. 마치 사람이 자기 배설물을 다시 먹는 것과 비슷한데요, 상상만 해도 끔찍하죠?
연구에 따르면, AI가 생성한 데이터(합성 데이터)만을 반복해서 학습할 경우, 모델의 성능이 급격히 저하되고 결과물의 다양성이 사라지는 '모델 붕괴(Model Collapse)' 현상이 발생할 수 있다고 합니다. (네이처 표지 그림 참고: AI가 구토하는 모습) 손글씨 이미지를 학습시킨 결과, 세대를 거듭할수록 형태를 알아볼 수 없게 뭉개지고, 사람 얼굴 이미지는 다양성을 잃고 비슷비슷해지는 현상이 관찰되었어요.
인터넷에 AI 생성물이 넘쳐나고, AI 봇이 이를 무분별하게 수집해 다시 학습 데이터로 사용하는 악순환이 반복된다면, 결국 AI 모델 자체가 망가져 버릴 수 있다는 심각한 경고입니다. 이는 단순히 인터넷 환경을 어지럽히는 것을 넘어, AI 기술 발전 자체를 저해할 수 있습니다.
우리는 무엇을 해야 할까? - 해결책 모색 🤝
이러한 문제들을 해결하기 위해 우리는 무엇을 할 수 있을까요? 전문가들은 몇 가지 방안을 제시합니다.
- AI 생성물 식별 기술 개발: AI가 만든 콘텐츠인지 아닌지를 탐지하고 구분하는 기술을 꾸준히 발전시켜야 합니다. 아직 완벽하진 않지만, 지속적인 연구 개발이 필요해요.
- 법적·제도적 장치 마련: 기술만으로는 한계가 명확합니다. AI 생성물에 '꼬리표'를 붙이도록 의무화하는 등, 법률과 제도를 통해 AI 콘텐츠를 명확히 구분할 수 있는 시스템을 구축해야 합니다.
- 기업과 정부, 사용자의 협력: 기업은 책임감을 가지고 기술 개발에 힘쓰고, 정부는 적절한 규제를 통해 AI 생성물의 무분별한 확산을 막아야 합니다. 우리 사용자들도 비판적인 시각으로 콘텐츠를 소비하고 문제점을 공론화하는 노력이 필요합니다.
이러한 노력이 함께 이루어져야만 AI 기술이 가져올 '디스토피아'를 막고, 기술 발전의 혜택을 온전히 누릴 수 있을 것입니다.