456. AI의 기술적 한계와 도덕적 책임 — 신뢰의 위기와 미래를 다시 생각하다

된다고 했다가 안되고, 안된다고 했다가 되고, chatgpt

 

AI의 기술적 한계와 도덕적 책임 — 신뢰의 위기와 미래를 다시 생각하다

 

서론: 호황의 그늘에서 묻습니다, 이 기술을 믿을 수 있습니까

2025년, 인공지능 산업은 그 어느 때보다 빠른 속도로 성장하고 있습니다. 거대 언어 모델과 생성형 이미지 시스템이 산업 전반을 재편하고, 기업들은 ‘AI 혁신’을 앞세워 새로운 서비스와 시장을 열고 있습니다. 하지만 화려한 성과 뒤에는 불편한 질문이 남습니다. AI가 보여주는 놀라운 결과를 우리는 어디까지 신뢰할 수 있을까요.

 

AI는 혁신의 상징이자 동시에 불투명한 판단 구조를 지닌 존재로 평가받습니다. 기술이 인간의 삶을 편리하게 만드는 만큼, 그 결정 과정이 이해되지 않을 때 신뢰의 기반은 흔들립니다. 지금 우리가 마주한 문제는 단순히 성능이나 효율의 문제가 아닙니다. 기술을 설계하고 사용하는 인간의 태도, 그리고 그 기술이 사회 속에서 어떤 책임을 져야 하는가의 문제입니다.

 

이 글은 AI가 드러내는 기술적 한계와 도덕적 책임의 부재를 살펴보며, 우리가 이 거대한 전환 속에서 무엇을 지켜야 하는지 묻습니다. 인공지능의 미래는 더 강력한 알고리즘이 아니라 신뢰를 어떻게 회복하고 유지할 것인가에 달려 있습니다. AI의 신뢰성은 정확도보다 투명성과 책임성에서 비롯됩니다. 기술을 찬양하기보다, 그 안에 내재된 윤리적 구조와 사회적 영향을 돌아볼 때, 우리는 비로소 신뢰를 재설계하는 시대를 맞이하게 될 것입니다.

 

본론 1 | 헨리에타의 교훈: 환각이 보여준 구조적 맹점

배경 설명

AI 환각 문제를 상징적으로 보여주는 일화가 있습니다. 한 생성형 AI가 한 과학자의 전기를 작성하면서 “애완 닭 헨리에타가 그의 연구에 영감을 주었다”고 적은 것입니다. 실제로는 존재하지 않는 이야기였지만, 독자에게는 자연스럽고 그럴듯하게 느껴졌습니다. 이 허구의 사례는 AI가 언어를 다루는 방식의 본질을 드러냅니다. 모델은 문장을 이해하지 않고, 단지 통계적 확률에 따라 다음 단어를 예측합니다. 결과적으로 AI는 진실이 아니라, ‘그럴듯함’을 생성합니다. 이때 사용자는 종종 문장의 유창함에 설득되어 사실 여부를 검증하지 않게 됩니다. 바로 이 지점이 AI 신뢰 문제의 출발점입니다.

구체적인 사례

대형 언어 모델은 방대한 데이터를 학습하면서 패턴을 모방합니다. 그러나 그 과정에서 환각(hallucination)이라 불리는 오류가 발생합니다. 연구에 따르면, 이러한 환각은 상황에 따라 3%에서 27%까지 발생할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 존재하지 않는 논문을 인용하거나, 서로 다른 사건을 혼동하거나, 질문의 문맥을 왜곡해 답변의 핵심이 달라지는 경우가 있습니다. 이 세 가지 유형은 각각 날조형(fabrication), 혼합형(conflation), 맥락 이탈형(context drift)이라 부를 수 있습니다. 이러한 오류는 검색 기반 보정이나 최신 데이터 반영을 통해 어느 정도 줄일 수 있지만, 근본적인 해결은 아닙니다. AI가 생성 과정에서 스스로 ‘사실 검증’을 하지 못하기 때문입니다.

 

또한 AI의 말투 자체가 문제를 심화시킵니다. 불확실할 때조차 단정적인 어조를 취하기 때문에, 사용자는 그 내용을 더 쉽게 신뢰하게 됩니다. 답변의 가변성도 큽니다. 동일한 질문을 여러 번 던지면 서로 다른 근거를 내세운 상반된 답을 내놓습니다. 이런 불안정성은 법률, 의료, 언론 등 사실 검증이 필수인 분야에서 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다.

분석

이 사례가 남긴 교훈은 분명합니다. AI가 아무리 유창하게 말하더라도 그것이 진실임을 보장하지는 않습니다. 문제는 기술의 오류 자체가 아니라, 이를 통제하고 검증하는 구조의 부재입니다. 환각은 단순한 데이터 편향의 부산물이 아니라, 운영 설계의 실패이기도 합니다. 출처를 명시하고, 불확실성을 표시하며, 인간 검토(HITL)를 의무화하는 절차가 병행되지 않는다면, AI는 신뢰 대신 과신을 낳게 됩니다. AI의 언어는 매끄럽지만, 그 매끄러움이 바로 위험의 시작일 수 있습니다.

 

본론 2 | “자신만만하게 틀린 기술”이 만든 신뢰의 공백

배경 설명

현재의 주류 접근법은 데이터와 계산 자원을 대폭 늘리며 성능을 끌어올리는 데 성공했습니다. 그러나 모델 규모가 커질수록 추론(reasoning), 계획(planning), 상식(common sense) 같은 핵심 능력이 비례해 증대하지 않는 장면이 반복됩니다. 겉보기 정답률은 오르지만, 문제 구조를 바꿔 제시하면 취약성이 드러납니다. 특히 수리·논리 과제, 다단계 의사결정, 장기 계획 수립처럼 중간 단계 설명과 검증이 필요한 영역에서 한계가 두드러집니다. 최근 일부 모델이 ‘추론 특화’ 방식을 내세웠지만, 문제 분해 방식에 과도하게 의존하거나 훈련 분포에 가까운 설정에서만 향상을 보이는 등 일관성이 부족하다는 지적도 이어집니다.

구체적인 사례

• 패턴 의존: 강 건너기 퍼즐처럼 널리 알려진 문제는 정답을 재현하지만, 조건을 한두 줄만 바꾸면 논리 흐름이 무너집니다. 이는 과거 풀이의 서술 패턴을 재조합했을 뿐, 규칙을 내재화하지 못했음을 시사합니다.
• 사실 검증 실패: 자동 생성된 법률 문서에서 존재하지 않는 판례가 인용되거나, 의료·요리 영역에서 상식에 어긋나는 조언이 제시되는 사례가 반복됩니다. 겉모습은 정교하지만, 출처 검증·인용 일관성이 부재합니다.
• 연상 오류: 유명 인물과 특정 사건이 자주 함께 등장하는 텍스트 패턴을 따라가다, 실제로 일어나지 않은 사망 사고 같은 결론을 만들어 내기도 합니다. 빈번한 공출현(co-occurrence)이 곧 사실이라는 착각으로 이어지는 셈입니다.
• 수학·기호 처리 취약: 소수점 반올림, 단위 변환, 괄호 우선순위 같은 기본 규칙에서조차 오류가 나오곤 합니다. 연쇄적 계산에서는 앞 단계의 작은 실수가 눈덩이 효과로 커집니다.
• 합성적 일반화 실패: 훈련에 없던 조합(새로운 규칙 × 새로운 어휘)이 등장하면, 단위 과제의 성능을 합친 수준에 미치지 못합니다. 표면 유사성에 기대는 전략이 작동하지 않는 장면입니다.
• 프롬프트 민감도: 지시문을 동의어로 바꾸거나 순서를 약간 조정했을 뿐인데 답이 달라집니다. 실제 운영 환경에서는 이 가변성이 품질 관리와 책임 규명에 큰 부담을 줍니다.

분석

이 현상은 단지 데이터가 부족해서가 아니라, 표면 패턴 모사가 구조 이해로 곧바로 이어지지 않기 때문입니다. 따라서 신뢰의 공백을 메우려면 정답률 상승만으로는 충분하지 않습니다. 다음 네 가지 축을 병행할 필요가 있습니다.

 

첫째, 근거 중심 생성입니다. 검색·사내 지식베이스·데이터베이스와 연결해 출처를 고정하고, 인용을 강제합니다. 둘째, 검증기(Verifier) 결합입니다. 1차 답변을 독립 모델이나 규칙 엔진이 재검토하는 이중화 구조가 필요합니다. 셋째, 프로그램 보조 추론입니다. 복잡한 계산·논리 처리는 외부 도구(코드 실행, 수학 솔버, 시뮬레이터)에 위임해 오류를 줄입니다. 넷째, 보정 가능한 불확실성 표기입니다. 확신 점수, 반례 탐색, 자기 일관성(self-consistency) 점검을 통해 결과를 검증 가능한 형태로 제공합니다.

 

핵심은 한 줄로 정리됩니다. 유창함은 신뢰의 시작이 아닙니다. 진짜 신뢰는 모델이 왜 그 답에 도달했는지 설명하고, 스스로 상식 검사(sanity check)를 수행하며, 타 당사자가 같은 절차로 재현할 수 있도록 근거를 남길 때 비로소 형성됩니다. 그때야 비로소 ‘자신만만하게 틀린 기술’에서 ‘침착하게 점검하는 기술’로 이동할 수 있습니다.

 

본론 3 | 도덕적 결함: 데이터, 권력, 환경의 질문

배경 설명

기술의 문제는 곧 거버넌스의 문제로 이어집니다. 누구의 데이터를 어떤 동의 절차로 수집했고, 어떤 목적과 기간으로 보관하며, 오류나 피해가 발생했을 때 누가 책임을 지는지—이 일련의 질문이 AI 신뢰의 토대를 결정합니다. 저작권과 개인정보 보호, 투명성과 책임성, 그리고 규제와 로비의 힘겨루기까지 포함하면, AI는 사회 규범 전반을 시험대에 올려놓고 있습니다. 데이터의 출처(provenance)가 흐릿해질수록, 결과물의 책임(accountability)도 흐려집니다. 바로 이 지점에서 기술적 성능과 별개로, 도덕적 정당성이 도전을 받습니다.

구체적인 사례

• 데이터와 저작권: 언론 기사·도서·일러스트·사진이 사전 동의나 보상 없이 학습에 사용됐다는 의혹이 잇따릅니다. 결과물이 원저작자의 흔적을 지우는 순간, 창작 생태계의 경제적 인센티브가 사라지고, 신진 창작자의 진입 장벽은 더 높아집니다. 해법으로는 데이터셋 문서화(데이터·모델 카드), 출처 표기 및 자동 인용, 옵트아웃/옵트인 레지스트리, 집단 라이선싱(단체 협상) 등이 거론됩니다. 이미지·텍스트의 생성 단계에서 C2PA 등 출처 인증 메타데이터를 삽입하는 방안도 확산 중입니다.
• 규제 공백과 로비: 입법 과정에서 산업계의 의견이 과도하게 반영되면 규제 포획(regulatory capture) 위험이 커집니다. “샌드박스” 명목의 완화가 상시 면제로 굳어지면 공익은 뒷전으로 밀립니다. 견제 수단으로는 사전 영향평가(AIA/DPIA) 의무화, 독립적 외부감사와 정기 투명성 보고, 사후 모니터링과 리콜 절차가 핵심입니다. 학계·시민사회가 동등하게 참여하는 다자 이해관계자 포럼을 상설화하는 것도 필요합니다.
• 환경 비용: 데이터센터와 학습 인프라의 전력 수요와 물 사용량(WUE), 냉각 효율(PUE)은 지역 사회의 지속가능성과 직결됩니다. 훈련·추론의 에너지 집약도뿐 아니라, 서버·가속기의 제조·운송·폐기에 이르는 전과정 배출(LCA)까지 고려해야 현실을 볼 수 있습니다. 탄소 인지형 스케줄링(탄소 강도 낮은 시간대·지역 선택), 재생에너지 구매(추적 가능한 장기 PPA), 모델 압축·지식증류 같은 효율화가 구체적 대안으로 제시됩니다.
• 보안·오용과 허위정보: 합성 미디어가 신뢰 생태계를 흔드는 사례가 늘고 있습니다. 선거·금융사기·기업 평판 공격에 악용될 가능성에 대비하려면, 출력 워터마킹·탬퍼 증명, 탐지기와 신뢰체인(provenance chain) 도입, 신속한 테이크다운 절차가 요구됩니다.
• 노동과 공급망: 데이터 정제·라벨링에 투입되는 보이지 않는 노동이 있습니다. 저임금·불안정한 플랫폼 노동 구조를 개선하지 않으면, 기술의 성과는 특정 집단의 희생 위에 세워지게 됩니다. 공정 보수, 심리적 안전(특히 유해 콘텐츠 라벨링), 공급망 투명성 기준이 필요합니다.

분석

핵심은 선택과 책임입니다. 말로만 ‘책임 있는 AI’를 외칠 수는 없습니다. 다음과 같은 실행 가능한 설계·정책 프레임이 필요합니다.

1. 데이터 거버넌스: 수집 단계에서 목적 제한·최소 수집·보존 기한을 명시하고, 저작권·개인정보에 대해 사전 동의·공정 보상·옵트아웃 경로를 제공합니다. 데이터·모델 카드, 데이터계보(lineage), 샘플 수준의 출처 추적을 기본값으로 삼습니다.
2. 책임성과 투명성: 알고리즘 영향평가(AIA)와 사생활 영향평가(DPIA)를 의무화하고, 변경 이력과 실패 사례를 담은 투명성 리포트를 정기 공개합니다. 의도치 않은 피해 발생 시 사고 보고·피해 구제 절차를 표준화합니다.
3. 독립 검증과 사후감시: 학계·공익단체·감사기관이 참여하는 제3자 감사와 적대적 레드팀(오용·편향·보안) 테스트를 상시 운영합니다. 배포 이후에는 모니터링-경보-완화-재학습의 폐쇄루프를 유지합니다.
4. 지속가능성 기준: PUE·WUE·탄소 배출 지표를 모델별·서비스별로 보고하고, 탄소 인지형 스케줄링과 재생에너지 사용률을 검증 가능한 형태로 공개합니다. 효율화(지식증류·프루닝)와 하드웨어 수명주기 관리를 경영 KPI에 포함합니다.
5. 참여와 공정성: 작가·언론·이용자·플랫폼·규제기관이 함께 표준과 가이드라인을 설계합니다. 집단 라이선싱·수익분배 모델, 내부 고발자 보호, 분쟁 조정 메커니즘을 체계화해 불균형을 완화합니다.

결론적으로, AI는 인간을 대체하는 힘이 아니라 인간의 가치 판단을 확대하는 도구여야 합니다. 성능 경쟁만으로는 신뢰를 살 수 없습니다. 출처가 명확하고, 책임이 추적 가능하며, 환경·노동을 고려한 전인적 거버넌스 위에서만 AI는 사회적 정당성을 획득합니다.

 

결론: 더 나은 AI를 원한다면, 더 나은 거버넌스를 설계해야 합니다

이 논의의 목적지는 ‘반(反)기술’이 아니라 더 나은 형태의 AI입니다. 유창한 말솜씨를 신뢰로 오해하지 않고, 높은 성능을 책임과 검증 가능성으로 전환하는 시스템을 지향해야 합니다. 기술의 진보가 사회의 진보로 이어지려면, 설명 가능한 의사결정과 책임을 묻는 절차, 그리고 시민이 참여하는 규범이 함께 움직여야 합니다. 신뢰는 결과의 화려함이 아니라 과정의 투명성에서 나온다는 점을 잊기 어렵습니다.

 

바로 지금, 두 가지 질문이 중요합니다. 우리는 어떤 지능을 만들고 싶은가요. 그리고 그 지능이 내리는 결정을 누가, 어떤 증거로, 어떤 주기로 검증할 것인가요. 이 질문에 답하기 위해서는 역할별 실행이 필요합니다.

• 기업은 데이터·모델 카드와 변경 이력을 공개하고, 외부 감사·레드팀 결과를 정기 보고합니다. 배포 후에는 모니터링-경보-완화-재학습의 폐쇄 루프를 운영하며, 오류·피해 발생 시 사고 보고와 피해 구제 절차를 즉시 가동합니다.
• 정책당국은 고위험 영역에서 알고리즘 영향평가(AIA)와 사생활 영향평가(DPIA)를 의무화하고, 다자 이해관계자 구조로 규제 포획을 방지합니다. 환경 지표(PUE·WUE·탄소 배출)를 검증 가능한 형태로 공시하게 하고, 오용·허위정보 대응을 위한 워터마킹·신뢰체인 표준을 확립합니다.
• 이용자와 시민사회는 출처 표기와 인용 강제, 옵트아웃/집단 라이선싱 등 정당한 데이터 사용 원칙을 요구하고, 서비스 선택과 피드백을 통해 시장에 신호를 보냅니다. 교육 현장에서는 AI 결과를 비판적으로 읽는 법(근거 확인, 불확실성 평가, 반례 탐색)을 기본 소양으로 가르칩니다.

마지막으로, 측정 가능한 약속이 필요합니다. 불확실성 표기와 출처 인용 비율, 외부 감사 주기, 에너지·물 사용량, 사고 보고 시간 등 핵심 지표(KPI)를 공개하고, 이를 경쟁 요소로 만들면 신뢰의 수준은 실질적으로 높아집니다. 기술은 결국 인간의 제도 위에서 작동합니다. 제도가 단단할수록 AI는 더 안전하고 유익하게 사회에 기여할 수 있습니다.

 

질문은 여전히 유효합니다. 우리는 어떤 지능을 원하나요. 그리고 그 지능을 어떻게 검증하고, 누구에게 책임을 물을까요. 답을 미루지 않는 사회만이 더 나은 AI를 갖게 됩니다. 그 길의 이름이 곧 거버넌스입니다.

 

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