데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 김용두 기자 | 초거대 언어모델의 등장은 기술의 진보를 넘어 사회 구조 자체를 흔들고 있다. 사람이 쓰던 글을 대신 만들고, 정보를 요약하며, 심지어 판단의 근거까지 제시하는 이 기술은 이미 산업과 일상에 깊숙이 들어왔다. 

 

연구들을 종합하면, 이 기술은 동시에 전혀 다른 위험을 확대시키고 있었다. 편향된 판단, 가짜 콘텐츠의 대량 생산, 개인정보 침해, 그리고 범죄 활용 가능성까지 이어지는 복합적인 구조다.

 

지금의 문제는 기술이 위험하다는 단순한 차원이 아니다. 기술이 사회적 판단과 정보 구조를 대체하기 시작하면서, 그 결과에 대한 책임과 기준이 사라지고 있다는 점에 있다. 

 

초거대 언어모델의 가장 근본적인 문제는 학습 방식에서 시작된다. 이 모델들은 인터넷에 존재하는 방대한 데이터를 기반으로 학습한다. 뉴스, 블로그, 커뮤니티, 논문, 댓글까지 모든 정보가 학습 대상이 된다.

 

문제는 이 데이터가 중립적이지 않다는 점이다. 이미 현실 세계의 편견과 왜곡, 혐오, 불균형이 그대로 반영되어 있다. 결과적으로 모델은 단순히 정보를 학습하는 것이 아니라, 그 안에 포함된 편향까지 함께 학습하게 된다.

 

실제로 여러 연구에서는 초거대 언어모델이 특정 성별이나 직업, 인종, 종교에 대해 일정한 방향의 편향된 결과를 반복적으로 생성하는 경향이 확인됐다. 이러한 현상은 단순한 오류가 아니라, 구조적으로 발생하는 문제다. 문제는 이 편향이 눈에 잘 드러나지 않는다는 점이다. 

AI는 객관적인 판단을 하는 것처럼 보이기 때문에, 이용자는 결과를 그대로 신뢰하는 경향이 있다.

이 지점에서 위험이 발생한다. 편향된 결과가 반복되면 그것은 사실처럼 받아들여지고, 사회적 인식으로 확산될 수 있기 때문이다.

 

더 심각한 문제는 이 기술이 정보 생산 구조를 완전히 바꾸고 있다는 점이다. 과거에는 콘텐츠를 만들기 위해 시간과 비용, 검증 과정이 필요했다. 그러나 생성형 AI는 이 과정을 거의 제거했다. 누구나 몇 초 만에 기사 형태의 글, 분석 보고서, 댓글, 리뷰를 만들어낼 수 있다.

문제는 이 콘텐츠가 진짜인지, AI가 만든 것인지 구별하기 어렵다는 점이다. 이로 인해 가짜 콘텐츠의 생산 비용이 사실상 ‘제로’에 가까워졌다. 특히 선거, 금융, 사회 갈등 이슈와 결합될 경우, AI는 특정 방향의 여론을 의도적으로 형성하는 도구로 활용될 수 있다. 

 

이미 2025년 이전까지도 AI를 활용한 자동 생성 댓글, 가짜 기사, 허위 정보 확산 사례들이 지속적으로 보고됐다. 이 구조는 기존의 가짜뉴스 문제와 차원이 다르다. 이제는 사람이 아니라 시스템이 대량으로 콘텐츠를 생산하기 때문이다. 

 

결국 정보 생태계 전체가 흔들릴 수 있는 상황으로 이어진다.  개인정보 침해 문제도 빠르게 확대되고 있다. 초거대 언어모델은 입력된 데이터를 기반으로 응답을 생성한다. 

이 과정에서 개인 정보가 포함된 데이터가 사용될 경우, 예상치 못한 방식으로 정보가 노출될 가능성이 존재한다. 특히 다음과 같은 상황에서 위험이 발생한다. 

 

기업 내부 문서 입력 고객 상담 데이터 활용 개인 정보가 포함된 텍스트 처리 이 경우 데이터는 단순히 입력으로 끝나지 않는다. 

모델 내부에서 재구성되거나 다른 형태로 출력될 수 있다. 더 큰 문제는 사용자가 이를 인지하지 못한다는 점이다. 편리함을 이유로 데이터를 입력하지만, 그 데이터가 어디까지 활용되는지 확인하기 어렵다. 

 

이 구조는 단순한 보안 문제가 아니라, 법적 책임 문제로 이어진다. 국내에서는 개인정보 보호법이 존재하지만, AI 학습과 생성 과정에서의 데이터 활용 범위에 대한 구체적 기준은 아직 충분히 정립되지 않은 상태였다. 

 

이러한 기술은 범죄 영역에서도 빠르게 활용되고 있다. AI를 이용해 피싱 메일을 정교하게 작성하거나,
실제 인물처럼 대화하는 메시지를 만들고, 금융 사기 시나리오를 자동 생성하는 사례가 증가하고 있다.

 

특히 언어모델은 사람의 말투를 그대로 모방할 수 있기 때문에 기존보다 훨씬 설득력 있는 공격이 가능해졌다. 이 경우 피해자는 단순한 해킹이 아니라 ‘신뢰’를 기반으로 속게 된다. 결국 AI는 기술적 공격을 넘어
사회적 신뢰 구조 자체를 공격하는 도구로 확장되고 있다.

 

이러한 문제를 해결하기 위한 시도도 동시에 진행되고 있다. 기업과 연구기관들은 편향을 줄이기 위한 데이터 정제, 위험 콘텐츠 필터링, 사용자 가이드라인 강화 등의 조치를 도입하고 있다. 

 

일부 시스템에서는 특정 질문에 대해 응답을 제한하거나, 민감한 정보를 자동으로 차단하는 기능도 적용되고 있다. 그러나 이러한 기술적 대응에는 한계가 있다. 편향은 완전히 제거하기 어렵고, 필터링은 우회될 수 있으며, 사용자의 의도를 완전히 통제할 수는 없다. 

 

결국 기술만으로 문제를 해결하는 것은 불가능하다. 

 

핵심은 구조다. AI가 무엇을 할 수 있는지가 아니라, 어디까지 허용할 것인지에 대한 사회적 기준이 필요하다.  국제적으로도 규제 논의는 시작됐지만 아직 통일된 기준은 없다. 

 

유럽은 강한 규제와 책임 구조를 강조하고, 미국은 기술 혁신과 자율 규제 중심으로 접근하고 있다.

한국 역시 가이드라인 수준의 논의는 있었지만, 기업이 실제로 적용할 수 있는 구체적인 법적 기준은 부족한 상황이었다. 

 

앞으로 필요한 방향은 분명하다. 

 

첫째, 생성 콘텐츠에 대한 식별 체계 구축
AI가 만든 콘텐츠를 구분할 수 있는 표시와 추적 시스템이 필요하다.

 

둘째, 데이터 사용 기준 명확화
어떤 데이터가 학습에 사용 가능한지, 어디까지 활용할 수 있는지 법적 기준이 필요하다.

 

셋째, 책임 구조 확립
개발사, 플랫폼, 사용자 간 책임 범위를 명확히 구분해야 한다.

 

넷째, 범죄 대응 체계 강화
AI 기반 범죄에 대응할 수 있는 수사와 법 집행 체계가 필요하다.

 

다섯째, 윤리 기준 내재화 
기술 개발 단계에서부터 편향과 위험을 고려하는 구조가 필요하다. 

 

결국 초거대 언어모델은 기술 문제가 아니다. 사회가 이 기술을 어떻게 통제하고 책임을 분배할 것인가의 문제다. 지금의 상황은 명확하다. 

 

기술은 이미 사회 전반에 확산됐지만, 그에 맞는 기준과 제도는 아직 완전히 준비되지 않았다.

이 간극이 지속될 경우 가짜 정보, 개인정보 침해, 범죄 활용 문제는 더  빠르게 확대될 가능성이 크다.

앞으로의 과제는 기술을 막는 것이 아니라, 그 기술이 사회를 훼손하지 않도록 관리하는 것이다.

 

그리고 그 기준은 지금 이 시점에서 만들어지지 않으면 나중에는 통제하기 어려운 수준으로 확산될 가능성이 높다. AI는 이미 현실이 됐다. 이제 남은 것은 그 현실을 어떻게 다룰 것인가다.