[THE VIEW]"과장되고 부풀려졌다"…AI워싱의 위험

2024. 8. 27. 12:00
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인공지능(AI)을 언급하지 않는 기업을 찾기 어려울 정도로, 거의 모든 기업이 AI 기술을 내세우고 있다.

그러나 많은 기업이 AI라는 용어를 단순한 마케팅 도구로 활용하고 있으며, 실제로는 기초적인 알고리즘이나 자동화 기술을 첨단적인 AI기술로 포장하는 경우가 빈번하다.

AI 워싱은 기업들이 자사의 제품이나 서비스에 AI 기술을 적용했다고 과장하거나, 실제로는 AI와 무관한 기술을 AI로 포장하는 행태를 말한다.

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AI 과장된 홍보, 불신 불러
산업 전반 신뢰성 위기 초래
경각심 갖고 투명성 우선시
실질성과 기반 혁신 추구해야

인공지능(AI)을 언급하지 않는 기업을 찾기 어려울 정도로, 거의 모든 기업이 AI 기술을 내세우고 있다. 그러나 많은 기업이 AI라는 용어를 단순한 마케팅 도구로 활용하고 있으며, 실제로는 기초적인 알고리즘이나 자동화 기술을 첨단적인 AI기술로 포장하는 경우가 빈번하다. 진정한 AI 기술은 복잡한 데이터 분석과 학습을 통해 스스로 진화하고 문제를 해결할 수 있어야 하지만 많은 기업이 이와는 거리가 먼 기술을 ‘AI’라고 부르며 시장에 내놓고 있다.

이러한 현상을 우리는 AI 워싱(AI Washing)이라고 한다. AI 워싱은 기업들이 자사의 제품이나 서비스에 AI 기술을 적용했다고 과장하거나, 실제로는 AI와 무관한 기술을 AI로 포장하는 행태를 말한다. 이 문제는 국경을 초월해 나타나고 있다. 예를 들어 미국에서는 위워크(WeWork)가 한때 자사의 건물 관리 시스템이 AI를 활용해 효율성을 극대화한다고 주장하였으나 실제로는 매우 기본적인 자동화 시스템에 불과했고, IBM의 ‘왓슨 헬스(Watson Health)’는 의료 분야에서 AI가 암 진단 및 치료를 혁신적으로 바꿀 것이라고 광고했지만 과장된 것으로 밝혀졌다.

AI워싱의 가장 큰 문제는 신뢰성의 훼손이다. 과장된 홍보는 소비자들에게 기술의 실제 능력에 대한 잘못된 기대를 심어주고, 나아가 AI 기술에 대한 전반적인 불신을 초래할 위험이 있다. AI는 그 자체로도 혁신적인 잠재력을 지니고 있지만 이를 과장되게 포장하여 시장에 내놓는 행위는 기술의 진정한 가치와 가능성을 왜곡시킨다. 그 결과 소비자들은 실망과 불신을 경험하게 되고, 이는 산업 전반에 걸친 신뢰성의 위기를 초래할 수 있다.

AI 워싱은 단순히 마케팅 전략을 넘어서는 윤리적 문제로 기술 혁신의 본질을 왜곡하며 산업 전체의 발전을 저해할 수 있다. 이 문제에 적절히 대응하지 못한다면 AI는 단순한 기술적 도구로서의 역할을 넘어 사회 전반의 신뢰 체계를 흔드는 잠재적 위험 요소로 변모할 수 있다. 이를 인식한 미국 정부는 국립표전기술연구소(NIST)와 협력하여 AI기술의 평가 기준을 확립하려는 시도를 하고 있으며 구글과 마이크로소프트 같은 기업들 또한 자체적으로 AI 윤리 위원회를 설립하고 AI 기술이 공정하고 책임감 있게 사용되도록 내부 가이드라인을 마련하고 있다. 학계 역시 AI 기술의 사회적, 윤리적 영향에 대한 연구를 강화하고 있다. 이와 같이 AI 기술이 사회에 긍정적인 변화를 가져오고 진정한 혁신을 끌어내기 위해서는 정부, 기업, 학계, 그리고 소비자 모두가 AI 워싱 문제에 대해 경각심을 가지는 것이 중요하다.

투명하고 책임감 있는 기술의 개발과 사용은 기술 발전의 핵심이다. 결국 AI의 진정한 힘은 AI가 사회에 가져오는 변화와 혁신에 있다. 따라서 AI워싱에 대한 경각심을 높이고, 투명성과 윤리적 책임을 우선시하는 노력이 없다면 AI 기술은 그 혁신적 잠재력을 잃고 오히려 사회적 불안을 증폭시키는 원인이 될 수 있다. 이제는 AI 기술의 진정한 가치와 한계를 이해하고 과장된 기대가 아닌, 현실적인 성과에 기반한 혁신을 추구해야 할 때이다. 그렇지 않다면 우리는 AI가 제공할 수 있는 진정한 혜택을 누리지 못하고 오히려 기술에 대한 깊은 불신과 회의 속에 빠질 위험에 처할 수 있다. 이제는 과장된 환상이 아닌 실질적이고 신뢰할 수 있는 AI 기술을 중심으로 한 혁신을 추구하는 것이 우리가 나아가야 할 길이다.

손윤석 미국 노터데임대 교수

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