인공지능(AI)은 이제 스마트폰 비서, 소셜 미디어 피드부터 의료 및 교통에 이르기까지 모든 분야에 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 이러한 기술들은 전례 없는 혜택을 제공하지만, 동시에 상당한 위험과 도전 과제도 동반합니다.
전문가들과 국제 기관들은 적절한 윤리적 가이드라인이 없으면 AI가 현실 세계의 편견과 차별을 재생산하고, 환경 파괴에 기여하며, 인권을 위협하고, 기존 불평등을 심화시킬 수 있다고 경고합니다.
이 글에서는 공식 및 국제 출처의 통찰을 바탕으로 챗봇, 알고리즘, 로봇 등 모든 유형과 영역의 AI 사용 위험성을 INVIAI와 함께 살펴보겠습니다.
AI 시스템의 편향과 차별
AI의 주요 위험 중 하나는 편향과 불공정한 차별의 고착화입니다. AI 모델은 역사적 편견이나 불평등을 반영할 수 있는 데이터를 학습하기 때문에, 인종, 성별 등 다양한 특성에 따라 사람들을 부당하게 다르게 대할 수 있습니다.
예를 들어, 국제 AI 안전 보고서에 따르면 “일반 목적 AI의 오작동은 인종, 성별, 문화, 연령, 장애 등 보호받는 특성에 대해 편향된 결정을 내림으로써 피해를 초래할 수 있다”고 명시되어 있습니다.
채용, 대출, 치안 분야에서 사용되는 편향된 알고리즘은 이미 특정 집단에 불리한 불평등한 결과를 낳았습니다. UNESCO와 같은 국제 기구는 공정성 조치가 없으면 AI가 “현실 세계의 편견과 차별을 재생산하고, 분열을 심화시키며, 기본 인권과 자유를 위협할 위험”이 있다고 경고합니다. AI 시스템이 다양한 대표성 있는 데이터로 학습되고 편향 검사를 받는 것은 자동화된 차별을 방지하는 데 필수적입니다.
허위 정보 및 딥페이크 위험
AI가 매우 사실적인 텍스트, 이미지, 영상을 생성하는 능력은 허위 정보의 범람에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 생성형 AI는 현실과 구분하기 어려운 가짜 뉴스 기사, 허위 이미지, 딥페이크 영상을 만들어낼 수 있습니다.
세계경제포럼의 2024 글로벌 리스크 보고서는 “조작되고 위조된 정보”를 가장 심각한 단기 글로벌 위험으로 지목하며, AI가 “조작되고 왜곡된 정보를 증폭시켜 사회를 불안정하게 만들 수 있다”고 밝혔습니다.
실제로 AI가 촉진하는 허위 정보와 오정보는 “민주주의 과정에 대한 최대의 도전 중 하나”로 평가받고 있습니다. 수십억 명이 투표하는 다가오는 선거에서 딥페이크 영상과 AI 복제 음성 같은 합성 미디어는 선전, 공인 사칭, 사기 등에 악용될 수 있습니다.
당국은 악의적인 행위자들이 AI를 이용해 대규모 허위 정보 캠페인을 벌일 수 있다고 경고하며, 소셜 네트워크에 가짜 콘텐츠를 대량으로 유포해 혼란을 조장하는 일이 쉬워졌다고 지적합니다. 이는 시민들이 보는 것과 듣는 것을 신뢰할 수 없는 냉소적인 정보 환경을 초래해 공론장과 민주주의를 약화시킵니다.
프라이버시 위협과 대규모 감시
AI의 광범위한 사용은 심각한 개인정보 보호 문제를 야기합니다. AI 시스템은 얼굴, 음성, 쇼핑 습관, 위치 정보 등 방대한 개인 데이터를 필요로 하며, 강력한 보호 장치가 없으면 이 데이터가 악용될 수 있습니다.
예를 들어, 얼굴 인식과 예측 알고리즘은 광범위한 감시를 가능하게 하여 개인의 모든 움직임을 추적하거나 동의 없이 행동을 평가할 수 있습니다. UNESCO의 글로벌 AI 윤리 권고는 “AI 시스템은 사회적 점수 매기기나 대규모 감시에 사용되어서는 안 된다”고 명확히 경고합니다. 이러한 사용은 대체로 용납할 수 없는 위험으로 간주됩니다.
또한 AI 기반 개인 데이터 분석은 건강 상태, 정치적 신념 등 사생활에 깊숙이 침투할 수 있어 프라이버시 권리를 위협합니다. 데이터 보호 기관들은 프라이버시가 “인간 존엄성, 자율성, 주체성 보호에 필수적인 권리”임을 강조하며 AI 시스템 전 과정에서 존중되어야 한다고 말합니다.
AI 개발이 개인정보 보호 규제를 앞서 나가면 개인이 자신의 정보에 대한 통제권을 잃을 수 있습니다. 사회는 견고한 데이터 거버넌스, 동의 메커니즘, 프라이버시 보호 기술을 마련해 AI 기술이 무분별한 감시 도구로 전락하지 않도록 해야 합니다.
안전 실패와 의도치 않은 피해
AI는 초인적인 효율로 의사결정과 물리적 작업을 자동화할 수 있지만, 예측 불가능한 방식으로 실패해 현실 세계에 피해를 줄 수 있습니다. 우리는 자동차 운전, 환자 진단, 전력망 관리 등 점점 더 안전에 중요한 역할을 AI에 맡기고 있지만, 이 시스템들은 완벽하지 않습니다.
오작동, 불완전한 학습 데이터, 예상치 못한 상황은 AI가 위험한 실수를 하게 만들 수 있습니다. 자율주행차 AI가 보행자를 잘못 인식하거나 의료 AI가 잘못된 치료를 권고하는 경우 치명적인 결과가 초래될 수 있습니다.
이에 국제 지침은 AI로 인한 원치 않는 피해와 안전 위험을 예상하고 예방해야 한다고 강조합니다: “원치 않는 피해(안전 위험)와 공격에 대한 취약성(보안 위험)은 AI 시스템의 전 생애 주기 동안 방지 및 해결되어야 하며, 인간과 환경, 생태계의 안전과 보안을 보장해야 한다.”
즉, AI 시스템은 철저히 테스트되고 모니터링되며, 오작동 가능성을 최소화하기 위한 안전장치를 갖춰야 합니다. AI에 과도하게 의존하는 것도 위험할 수 있는데, 인간이 자동화된 결정을 무비판적으로 신뢰하면 문제가 발생했을 때 적시에 개입하지 못할 수 있습니다.
따라서 인간의 감독이 매우 중요합니다. 의료나 교통과 같은 중대한 분야에서는 최종 결정이 인간의 판단에 의해 이루어져야 하며, UNESCO는 “생사에 관한 결정은 AI 시스템에 맡겨져서는 안 된다”고 명시합니다. AI의 안전성과 신뢰성을 유지하는 것은 지속적인 도전이며, AI 개발자들의 신중한 설계와 책임감 있는 문화가 요구됩니다.
일자리 대체와 경제적 혼란
AI가 경제에 미치는 변화는 양날의 검입니다. 한편으로는 생산성을 높이고 완전히 새로운 산업을 창출하지만, 다른 한편으로는 수백만 명의 노동자를 자동화로 대체할 위험을 안고 있습니다.
특히 반복적이고 일상적인 업무나 쉽게 분석 가능한 데이터를 다루는 직업들이 AI 알고리즘과 로봇에 의해 대체될 가능성이 큽니다. 세계경제포럼은 “2030년까지 9,200만 개의 일자리가 AI와 관련 기술로 인해 대체될 것”이라고 전망합니다.
경제가 새로운 일자리를 창출할 수도 있지만(장기적으로는 잃는 일자리보다 많을 수도 있음), 전환 과정은 많은 사람에게 고통스러울 것입니다. 새로 생기는 일자리는 종종 더 고급 기술을 요구하거나 특정 기술 중심지에 집중되어 있어, 대체된 노동자들이 새로운 기반을 찾기 어려울 수 있습니다.
이처럼 노동자가 가진 기술과 AI가 요구하는 기술 간 불일치는 실업과 불평등을 심화시킬 수 있습니다. 정책 입안자와 연구자들은 급속한 AI 발전이 “노동 시장 혼란과 경제적 권력 불균형”을 초래할 수 있다고 경고합니다.
특히 여성이나 개발도상국 노동자들이 자동화 위험에 더 많이 노출되어 있다는 연구도 있습니다. 재교육 프로그램, AI 기술 교육, 사회 안전망 등 선제적 조치가 없으면 AI가 사회경제적 격차를 확대할 수 있으며, 기술을 소유한 이들이 대부분의 혜택을 독점하는 경제가 될 위험이 있습니다.
AI가 미치는 영향을 대비해 노동력을 준비시키는 것은 자동화의 혜택이 널리 공유되고 대규모 실업으로 인한 사회적 혼란을 방지하는 데 매우 중요합니다.
범죄 악용, 사기 및 보안 위협
AI는 선한 목적뿐 아니라 악의적인 목적으로도 강력한 도구가 될 수 있습니다. 사이버 범죄자와 기타 악성 행위자들은 이미 AI를 이용해 공격을 고도화하고 있습니다.
예를 들어, AI는 개인화된 피싱 이메일이나 음성 메시지(음성 복제)를 생성해 민감한 정보를 빼내거나 금전을 요구하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 대규모 소프트웨어 취약점을 찾아내 해킹을 자동화하거나 탐지를 회피하는 악성코드를 개발하는 데도 활용됩니다.
AI 안전 센터는 AI의 악용을 주요 우려 사항으로 꼽으며, 범죄자가 AI를 이용해 대규모 사기와 사이버 공격을 수행하는 시나리오를 지적합니다. 실제로 영국 정부 위탁 보고서는 “악의적 행위자들이 AI를 이용해 대규모 허위 정보, 영향력 행사, 사기 및 사기 행위를 할 수 있다”고 경고했습니다.
AI가 제공하는 속도, 규모, 정교함은 기존 방어 체계를 압도할 수 있습니다. 예를 들어, 하루에 수천 건의 AI 생성 사기 전화나 딥페이크 영상이 한 기업의 보안을 겨냥할 수 있습니다.
금융 범죄를 넘어 AI는 신원 도용, 괴롭힘, 유해 콘텐츠 제작 (예: 비동의 딥페이크 포르노, 극단주의 선전)에도 악용될 위험이 있습니다. AI 도구가 더 접근하기 쉬워지면서 이러한 악의적 활동의 진입 장벽이 낮아져 AI 기반 범죄가 급증할 가능성이 있습니다.
이로 인해 딥페이크나 이상 행동을 탐지하는 AI 시스템 개발, 범죄자 처벌을 위한 법적 체계 개선 등 새로운 사이버 보안 및 법 집행 접근법이 필요합니다. 본질적으로 AI가 선의의 사용자에게 제공하는 능력은 범죄자에게도 제공될 수 있음을 인지하고 대비해야 합니다.
군사화 및 자율 무기
AI가 군사 및 국가 안보 분야에 빠르게 통합되면서 가장 무서운 위험 중 하나가 나타나고 있습니다. AI는 자율 무기(“킬러 로봇”)와 전투에서 AI 기반 의사결정의 가능성을 높이고 있습니다.
이 기술들은 인간보다 빠르게 반응할 수 있지만, 치명적 무력 사용에서 인간의 통제를 제거하는 것은 매우 위험합니다. AI 무기가 잘못된 목표를 선택하거나 예기치 않은 방식으로 갈등을 악화시킬 위험이 있습니다. 국제 관찰자들은 “군사용 AI 무기화”가 커지는 위협이라고 경고합니다.
국가들이 지능형 무기를 확보하기 위해 경쟁하면 불안정한 군비 경쟁이 촉발될 수 있습니다. 또한 AI는 사이버 전쟁에서 중요 인프라를 자율적으로 공격하거나 선전을 퍼뜨리는 데 사용되어 평화와 갈등의 경계를 모호하게 만들 수 있습니다.
유엔은 AI가 소수의 손에 집중되어 개발될 경우 “사용 방식에 대해 국민의 의견 수렴 없이 강요될 위험”이 있으며, 이는 글로벌 안보와 윤리를 훼손할 수 있다고 우려를 표명했습니다.
자율 무기 시스템은 또한 법적·도덕적 딜레마를 야기합니다. AI 드론이 민간인을 실수로 살해하면 누가 책임질까요? 이러한 시스템이 국제 인도법을 어떻게 준수할 수 있을까요?
이러한 미해결 문제로 인해 특정 AI 무기의 금지 또는 엄격한 규제를 요구하는 목소리가 높아지고 있습니다. 생사 결정이 가능한 AI에 대한 인간 감독을 보장하는 것이 매우 중요하다고 널리 인식되고 있습니다. 그렇지 않으면 전장에서의 비극적 실수뿐 아니라 전쟁에서 인간 책임의 붕괴 위험이 있습니다.
투명성 및 책임성 부족
오늘날 대부분의 첨단 AI 시스템은 “블랙박스”처럼 작동하여 내부 논리가 심지어 개발자에게도 불투명합니다. 이러한 투명성 부족은 AI 결정이 설명되거나 이의를 제기하기 어려운 위험을 낳으며, 이는 법적·윤리적 설명 책임이 요구되는 사법, 금융, 의료 분야에서 심각한 문제입니다.
AI가 대출을 거부하거나 질병을 진단하거나 가석방 대상을 결정할 때 우리는 당연히 이유를 알고 싶어 합니다. 그러나 일부 AI 모델(특히 복잡한 신경망)은 명확한 근거를 제시하기 어렵습니다.
UNESCO는 “투명성 부족”이 신뢰를 훼손하고 “AI 시스템 결과에 기반한 결정에 효과적으로 이의를 제기할 가능성도 저해할 수 있으며, 이는 공정한 재판과 효과적인 구제권을 침해할 수 있다”고 지적합니다.
즉, 사용자나 규제 당국이 AI가 어떻게 결정을 내리는지 이해하지 못하면, 발생하는 실수나 편향에 대해 누구도 책임을 지우기 어려워집니다.
이 책임 공백은 큰 위험입니다. 기업은 “알고리즘 탓”으로 책임을 회피할 수 있고, 피해자는 구제받지 못할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 전문가들은 설명 가능한 AI 기술, 엄격한 감사, AI 결정이 인간 권한에 추적 가능하도록 하는 규제 요구를 권장합니다.
실제로 글로벌 윤리 지침은 AI 시스템의 행동에 대해 “항상 윤리적·법적 책임을 특정 개인이나 조직에 귀속시킬 수 있어야 한다”고 강조합니다. 인간이 궁극적으로 책임을 지고, AI는 민감한 사안에서 인간 판단을 보조해야 합니다. 그렇지 않으면 중요한 결정이 불가해한 기계에 의해 이루어지는 불공정한 세상이 될 위험이 있습니다.
권력 집중과 불평등
AI 혁명은 전 세계에 고르게 일어나지 않고 있으며, 소수의 기업과 국가가 첨단 AI 개발을 독점하고 있어 자체적인 위험을 내포하고 있습니다.
최첨단 AI 모델은 막대한 데이터, 인재, 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 현재 이들 자원을 보유한 것은 주로 대형 기술 기업과 자금력이 풍부한 정부뿐입니다. 세계경제포럼은 이를 “소수 기업과 국가에 유리한 고도로 집중되고 단일하며 글로벌 통합된 공급망”이라고 표현했습니다.
이러한 AI 권력 집중은 AI 기술에 대한 독점적 통제로 이어져 경쟁과 소비자 선택을 제한할 수 있습니다. 또한 소수 기업이나 국가의 우선순위가 공공의 이익을 충분히 반영하지 못하는 방식으로 AI를 형성할 위험도 있습니다.
유엔은 AI 개발이 소수에게 집중될 경우 “사용 방식에 대해 국민의 의견 수렴 없이 강요될 위험”이 있다고 지적했습니다.
이 불균형은 글로벌 불평등을 심화시킬 수 있습니다. 부유한 국가와 기업은 AI를 활용해 앞서 나가지만, 저소득 지역은 최신 도구에 접근하지 못하고 일자리 손실만 겪을 수 있습니다. 또한 집중된 AI 산업은 혁신을 저해하고(신규 진입자가 기존 자원과 경쟁하기 어려움), 보안 위험도 초래할 수 있습니다(중요 AI 인프라가 소수에 의해 통제될 경우 단일 실패점이나 조작 가능성 존재).
이 위험을 해결하려면 국제 협력과 새로운 규제가 필요합니다. 예를 들어, 개방형 연구 지원, 데이터 및 컴퓨팅 자원에 대한 공정한 접근 보장, EU의 AI 법안과 같은 정책을 통해 “AI 게이트키퍼”의 남용을 방지해야 합니다. 보다 포용적인 AI 환경은 AI 혜택이 전 세계에 고르게 공유되도록 돕습니다.
AI의 환경 영향
AI 위험 논의에서 종종 간과되는 부분은 AI의 환경적 발자국입니다. 특히 대규모 머신러닝 모델 학습은 막대한 전력과 컴퓨팅 자원을 소모합니다.
수천 대의 전력 소모가 큰 서버가 가득한 데이터 센터는 AI 시스템이 학습하는 방대한 데이터를 처리하는 데 필수적입니다. 이는 AI가 간접적으로 탄소 배출과 기후 변화에 기여할 수 있음을 의미합니다.
최근 유엔 기관 보고서는 4대 AI 중심 기술 기업의 간접 탄소 배출량이 2020년부터 2023년까지 평균 150% 급증했다고 밝혔으며, 이는 주로 AI 데이터 센터의 에너지 수요 때문입니다.
AI에 대한 투자가 증가함에 따라 AI 모델 운영에서 발생하는 배출량도 급격히 증가할 것으로 예상되며, 보고서는 최고 수준 AI 시스템들이 연간 1억 톤 이상의 CO₂를 배출할 수 있다고 전망합니다. 이는 에너지 인프라에 상당한 부담을 줍니다.
비교하자면, AI를 구동하는 데이터 센터의 전력 사용량 증가는 “전체 전력 소비 증가 속도보다 4배 빠르다”고 합니다.
탄소 배출 외에도 AI는 냉각을 위한 막대한 물 사용과 하드웨어의 빠른 교체로 인한 전자 폐기물 문제도 야기합니다. 이러한 영향이 방치되면 AI는 전 세계 지속 가능성 노력에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.
이 위험을 줄이기 위해 AI의 에너지 효율성 향상과 청정 에너지 사용이 필요합니다. 연구자들은 전력 사용을 줄이는 친환경 AI 기술을 개발 중이며, 일부 기업은 AI의 탄소 비용을 상쇄하겠다고 약속했습니다. 그럼에도 불구하고 AI 확산이 환경에 큰 부담을 줄 수 있다는 점은 여전히 중요한 문제입니다. 기술 발전과 생태 책임의 균형을 맞추는 것은 AI가 어디에나 통합되는 사회가 반드시 해결해야 할 과제입니다.
존재론적 및 장기적 위험
즉각적인 위험을 넘어 일부 전문가들은 AI가 인간의 통제를 벗어날 수 있는 추측성 장기 위험에 대해 경고합니다. 오늘날 AI 시스템은 특정 분야에 국한되어 있지만, 연구자들은 인간을 능가할 수 있는 범용 AI 개발을 적극 추진하고 있습니다.
이로 인해 복잡한 질문이 제기됩니다. AI가 훨씬 더 지능적이고 자율적으로 발전하면 인류 존재를 위협하는 행동을 할 수 있을까요? 비록 공상과학처럼 들리지만, 기술계 주요 인사들은 “악성 AI” 시나리오에 대한 우려를 표명하며 정부도 이 문제를 심각하게 다루고 있습니다.
2023년 영국은 최첨단 AI 위험을 다루기 위한 글로벌 AI 안전 정상회의를 개최했습니다. 과학계 내 합의는 일치하지 않으며, 일부는 초지능 AI가 수십 년 후에나 가능하거나 인간 가치와 일치하도록 유지할 수 있다고 믿는 반면, 다른 일부는 재앙적 결과 가능성을 완전히 배제하지 않습니다.
최근 국제 AI 안전 보고서는 “전문가들 사이에 AI 통제 상실로 인한 재앙적 결과 위험에 대한 견해 차이가 있다”고 밝혔습니다.
본질적으로 AI로 인한 존재론적 위험은 가능성은 낮지만 완전히 배제할 수 없습니다. 이런 결과는 AI가 상식이나 도덕적 제약 없이 목표를 추구하다가 인간 복지에 해를 끼치는 상황을 포함할 수 있습니다.
현재 어떤 AI도 그런 수준의 자율성을 갖고 있지 않지만, AI 발전 속도가 빠르고 예측 불가능하다는 점 자체가 위험 요인입니다. 장기 위험에 대비하려면 AI 목표가 인간 가치와 일치하도록 연구에 투자하고, 핵무기나 생물무기 조약처럼 고위험 AI 연구에 대한 국제 협약을 마련하며, AI 시스템이 더 강력해질수록 인간 감독을 유지해야 합니다.
AI의 미래는 엄청난 가능성을 품고 있지만 동시에 불확실성도 크므로, 장기 계획에서는 낮은 확률이지만 큰 영향을 미칠 위험도 신중히 고려해야 합니다.
>>> 자세히 알아보기: 개인과 기업을 위한 AI의 이점
AI는 강력한 엔진에 비유되곤 합니다. 인류를 앞으로 나아가게 할 수 있지만, 브레이크와 조향 장치가 없으면 방향을 잃을 수 있습니다. 지금까지 살펴본 바와 같이 AI 사용의 위험은 다양한 측면을 포함합니다. 편향된 알고리즘, 가짜 뉴스, 프라이버시 침해, 일자리 변화 같은 즉각적 문제부터 보안 위협, “블랙박스” 의사결정, 빅테크 독점, 환경 부담, 심지어 초지능 AI에 대한 통제 상실 가능성까지 광범위합니다.
이러한 위험이 AI 개발을 중단해야 한다는 뜻은 아니며, 오히려 책임 있는 AI 거버넌스와 윤리적 실천의 시급함을 강조합니다.
정부, 국제기구, 산업 리더, 연구자들은 미국 NIST의 AI 위험 관리 프레임워크(AI 신뢰성 향상), UNESCO의 글로벌 AI 윤리 권고, 유럽연합의 AI 법안 등 다양한 체계를 통해 이 문제를 해결하기 위해 협력하고 있습니다.
이러한 노력은 AI의 혜택을 극대화하고 부작용을 최소화하여 AI가 인류를 위해 봉사하도록 보장하는 데 목적이 있습니다. 결국 AI 사용 위험을 이해하는 것이 이를 관리하는 첫걸음이며, AI 개발과 활용에 적극 참여하고 정보를 지속적으로 습득함으로써 이 혁신 기술을 모두에게 안전하고 공정하며 유익한 방향으로 이끌 수 있습니다.
