결국 한국이 AI를 통해 지속 가능한 성장을 달성하기 위해서는 산업 생태계 전반에서의 AI 수용성 제고, 반도체를 비롯한 핵심 기술 분야 투자, 그리고 취약 계층을 위한 보호 장치 및 재교육 프로그램 마련이 동시에 이뤄져야 한다. AI 활용에서 중소기업과 스타트업이 동참할 수 있는 생태계를 구축해 격차를 줄이는 전략도 중요하다. 더 나아가 AI 핵심 인재를 확보하고 지식 자본을 축적하는 방안도 시급한 과제로 거론된다. 이는 과거 기술 발전이 대규모 기업에 집중되면서 기업 간 격차를 심화시켰다는 연구 결과와도 일맥상통하는데, 규모가 작거나 신생 단계에 있는 기업일수록 AI를 도입해 실제 성과를 내는 데 어려움이 있을 수 있다는 지적이 꾸준히 제기된다. 따라서 한국은 AI 도입의 긍정적 효과를 극대화하되 부작용을 완화하는 양면 전략을 수립하는 것이 바람직하다.
－01_“AI 발전과 사회 변화” 중에서
그러나 생성형 AI가 거대한 가능성을 안고 있는 만큼, 우려도 적지 않다. 가장 자주 언급되는 문제로 가짜 뉴스나 딥페이크(deepfake) 영상이 있다. AI가 사람처럼 말이 되는 문장이나 사실 같은 이미지를 너무나도 손쉽게 만들어 내기 때문에, 허위 정보나 편향적 주장이 확산될 위험이 커진다. 예전에는 전문 그래픽 기술자만 할 수 있었던 합성 영상이 이제는 일반인도 AI 모델을 통해 가능해지면서, 정치적 의도를 가진 사람이나 범죄 조직이 이를 악용할 수 있다는 경고가 나오고 있다. 또 AI가 만든 그림과 인간 화가의 창작물을 어디까지 구분해야 하는지, AI가 학습한 데이터에 작가의 스타일이 무단으로 섞여 있다면 저작권 침해가 아닌지 등에 대한 법적·윤리적 논의도 활발하다. 일부 예술가는 AI가 내 작품 수천 장을 무단으로 학습해 비슷한 그림을 찍어 내고 있다며 반발하고, 또 다른 사람들은 AI가 예술을 대중화하고 창작 문턱을 낮춘다고 옹호한다.
－03_“생성형 AI의 작동 원리” 중에서
결국 생성형 AI는 인간이 불가능하다고 생각했던 창작을 실현할 강력한 도구인 동시에, 문화적 편향과 데이터 편중, 창의성 약화 등으로 인해 다양한 색깔을 깎아 낼 위험을 안고 있다. 서구 중심 데이터 세트에서 기인한 편향은 문화적 불균형을 낳고, 획일화된 콘텐츠 범람은 예술·학술 분야의 신선함을 저해하며 허위정보 확산은 여론의 다양성을 위협한다. 하지만 이 문제는 기술 개발자와 사용자, 사회 전반이 함께 대처한다면 상당 부분 완화할 수 있을 것이다. 먼저 데이터 확보와 편향 검증으로 AI 모델의 다양성 기반을 마련하고 이용자들은 AI가 만들어 낸 결과를 무비판적으로 받아들이지 말아야 한다. 규제나 윤리 지침으로 AI의 문화적 책임을 강화하는 것도 필요하다.
－06_“생성형 AI의 부정적 영향” 중에서
교육 콘텐츠의 다양화 역시 AI를 통해 촉진된다. 생성형 AI가 수업 주제를 여러 갈래로 확장해 준다면, 학생들은 획일적 교재에 얽매이지 않고 자기 흥미나 지역 사회를 반영한 프로젝트를 진행할 수 있다. 예컨대 역사 과목에서 우리 지역의 독특한 사건을 AI가 탐색해 자료를 정리해 주면, 학생들은 지역 역사에 대한 토론 주제를 쉽게 확보한다. 과학 수업에서도 AI 시뮬레이션 도구를 활용해 각 학생이 서로 다른 가설로 실험을 설계해 보는 식으로 교실이 다채로운 연구 현장으로 변모할 수 있다. 예전에는 시간과 자료 제약으로 수업이 하나의 정해진 방향만 따라야 했으나, AI가 여러 대안을 단시간에 준비해 주면 학생 개개인이 서로 다른 접근을 시도해 볼 수 있다.
－09_“교육 현장에서의 AI와 다양성” 중에서
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