생성형 AI, 미래 사회 불평등 해소의 열쇠될까 ‘양날의 검’

생성형 AI는 정보의 접근성과 콘텐츠 생성을 민주화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 개인화된 콘텐츠 제공, 언어 장벽 해소, 장애인을 위한 정보 접근성 개선 등 다양한 긍정적 효과가 기대된다. 그러나 동시에 허위정보의 생성과 확산을 가속화할 위험도 크다.

AI가 생성한 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상 등의 ‘딥페이크’ 콘텐츠는 진짜와 구분하기 어려울 정도로 정교해지고 있다. 실제로 소셜 미디어에서 유통되는 시각적 허위정보의 약 20%가 조작된 정치 이미지라는 연구 결과도 있다. 특히 선거 기간이나 국가 간 분쟁 시 이런 허위정보가 급증하는 경향을 보인다.

이에 대응하기 위해 정확성 강조, 사전 예방적 접근 등 다양한 방안이 제시되고 있지만, AI 기술의 발전 속도를 고려할 때 새로운 대응책 마련이 시급한 실정이다. 정부와 기업의 적극적인 규제와 개입이 필요할 것으로 보인다.

생성형 AI는 노동 시장에도 큰 변화를 가져올 전망이다. 긍정적으로는 생산성 향상과 새로운 일자리 창출이 기대된다. 그러나 혜택과 비용의 불균형한 분배로 인해 기존의 불평등이 심화될 가능성도 제기된다.

흥미로운 점은 AI 도구가 숙련도가 낮은 근로자들의 생산성을 더 크게 향상시킨다는 연구 결과들이다. 이는 기존 기술 혁신과는 다른 양상으로, 불평등 해소에 기여할 수 있는 가능성을 보여준다.

그러나 이러한 잠재력이 실현되려면 여러 과제를 해결해야 한다. AI 도구에 대한 접근성 격차, 기업의 인력 활용 방식 변화, 전문성 개발에 대한 동기 저하 등이 새로운 형태의 불평등을 야기할 수 있기 때문이다.

생성형 AI는 교육 분야에도 혁신적 변화를 가져올 것으로 예상된다. 개인화된 학습 경험 제공, 평가의 효율성 증대 등 긍정적 효과가 기대된다. 그러나 동시에 교육 불평등을 심화시킬 우려도 제기된다.

핵심은 AI 기술을 단순히 교육 보조 도구로 활용하는 데 그치지 않고, 비판적 사고력과 AI 리터러시 등 미래 핵심 역량을 키우는 방향으로 교육과정을 혁신하는 것이다. AI의 특성을 고려한 새로운 평가 체계 개발, 학생들의 AI 리터러시 향상 등이 중요한 과제로 떠오르고 있다.

의료 분야에서 생성형 AI는 진단 정확도 향상, 의료진의 업무 부담 경감 등 긍정적 변화를 가져올 것으로 기대된다. 특히 의료 접근성이 떨어지는 취약 계층에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있는 잠재력이 있다.

그러나 이를 위해서는 데이터 편향성 문제 해결, 의료진과 환자의 AI에 대한 신뢰 구축 등 여러 과제를 해결해야 한다. 또한 AI가 인간 간 상호작용을 완전히 대체하는 것이 아니라 보완하는 방향으로 활용되어야 한다는 점도 강조된다.

생성형 AI가 가져올 변화에 대비해 각국 정부는 규제 프레임워크를 마련하고 있다. 그러나 현재의 접근 방식은 사회경제적 불평등 문제에 충분히 대응하지 못하고 있다는 지적이 있다.

전문가들은 ▲노동과 AI 투자에 대한 세금 구조 균형화 ▲노동자와 시민사회의 의견 반영 ▲인간 보완적 AI 연구 지원 확대 ▲전문가 교육훈련 강화 ▲AI 생성 허위정보 대응 ▲정부 내 AI 전문성 확보 등을 주요 정책 과제로 제시하고 있다.

생성형 AI 시대의 도래는 불가피해 보인다. 이 기술이 사회 불평등 해소에 기여할지, 아니면 새로운 불평등을 낳을지는 우리의 선택에 달려있다. 기술의 혜택은 극대화하고 부작용은 최소화하는 방향으로 사회적 합의를 이뤄내는 것이 무엇보다 중요한 시점이다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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