최근 들어 생성형 AI가 학문 연구 및 비즈니스뿐만 아니라 일상생활까지 광범위하고 폭넓게 이용되고 있다. 사람들이 ChatGPT와 같은 생성형 AI에 열광하는 이유는 OpenAI 웹사이트 방문을 통해 누구나 쉽게 무료로 사용할 수 있고, 성능 또한 우수하여 다양한 분야에서 품질 좋은 결과물을 만들어 내기 때문이다.

 전 세계 생성형(Generative) AI 시장 규모는 2022년 101억 달러에서 연평균 34.7%씩 성장하여 2030년에는 1,093.7억 달러에 이를 것으로 예상되고 있다. 또한 Bloomberg Intelligence에 의하면 AI 시스템 학습에 필요한 인프라와 AI 기기, 광고 등의 수요에 따라 생성형 AI 시장이 매년 42% 성장하여 2032년에는 13,040억 달러로 30배 이상 성장할 것으로 전망하고 있다.
현재 전 세계적으로 생성형 AI는 수백 개에 달하지만 ChatGPT, Gemini, Microsoft Bing, Meta-AI, Amazon Alexa, NVIDIA, DeepSeek 등이 범용성이 높은 프로그램 중심으로 주로 활용되고 있다.

 생성형 AI는 의료, 금융, 교육, 문화예술, IT 영역에 이르기까지 다양한 분야에 걸쳐 활용되며 업무를 자동화 및 가속화함으로써 생산성 제고, 고객 만족도 향상, 신규 비즈니스 창출 등의 효용성이 나타나고 있다. 의료 부문의 생성형 AI는 자연에서 발견한 적 없는 새로운 유형의 단백질을 설계하는 ‘단백질 구조 생성 모델’을 통해 신약 개발을 가속화하고 있다. 또한 병원에서 보험사로 보내는 이메일 작성, 영상의학과 판독문 작성 등 반복적인 글쓰기 작업과 환자와의 커뮤니케이션, 브레인스토밍 등에 활용되어 문서 작업이나 환자 관리에 소요되는 시간을 절감하고 있다.
특히 디자인 영역에서는 이미지 생성 도구를 통해 아이디어의 목업(Mock-up)을 제작하는 시간과 비용을 절감하고, 더 광범위한 디자인 워크플로우에 생성형 AI를 통합하여 활용하고 있다.

 생성형 AI는 기존 컴퓨터 프로그래밍에서 사용자의 코딩 능력과 관계없이 프롬프트에 원하는 기능을 설명하면 신속하게 실행 가능한 프로그램 코드를 자동 생성하거나, 작성된 코드의 오류를 탐지하고 자동 수정하여 코드를 최적화함으로써 개발자의 시간과 노력을 크게 단축시키고 있다. 이러한 기술은 자체적인 자연어 연산이 가능한 단계까지 발전하고 있다.
이미 유튜브 크리에이터 및 콘텐츠 활동에 있어서 텍스트 프롬프트만으로 고품질의 이미지, 동영상, 작곡된 음악을 생성할 수 있어 일반 사용자도 손쉽게 창작자가 될 수 있게 되었다. 또한 일상 업무 및 학습 부문에서 이메일 초안 작성, 회의 요약, 일정 관리 등 개인 비서 역할을 수행하여 반복적인 작업을 자동화하고 시간을 절약하게 한다.

 생성형 AI는 긍정적인 측면도 있으나 앞으로 해결해야 할 여러 문제점 또한 가지고 있다.
첫째, 기능적 문제로 생성형 AI 서비스의 답변 정보는 모두 정확한 것은 아니며 논리적으로 보이지만 잘못된 정보이거나 무의미한 답변을 생성하는 경우도 발생한다. 생성형 AI는 데이터를 ‘찾는’ 것이 아니라 관계성을 분석해 답을 ‘생성’하는 방식이기 때문에, 정보 간 충돌이나 질문 유형을 잘못 판단할 경우 오답이 나올 수 있다.
둘째, 전 세계 인터넷에는 사실과 가짜, 허위 정보가 공존하므로 학습 데이터가 편향될 경우 특정 방향에 치우친 결과를 도출할 위험이 있으며, 이는 윤리적 문제를 유발하고 차별이나 불평등을 심화시키는 부작용으로 이어질 수 있다.

 셋째, 환경적·경제적 측면의 문제로 생성형 AI 서비스를 제공하기 위해서는 대규모 데이터 구축과 학습을 위한 대형 모델 시스템이 필요하다. 이 과정에서 막대한 에너지 자원과 전력이 소비되며, 그에 따른 온실가스 배출 또한 증가한다. 생성형 AI 서비스는 기존 검색엔진 서비스 대비 4~5배 이상의 연산 작업이 필요하여 에너지 소비와 환경 부담이 더욱 커진다.
넷째, 저작권 측면에서 AI가 만들어낸 결과물은 인간의 창작물로 보기 어렵다는 이유로 우리나라를 비롯한 대부분 국가에서 저작물로 인정받지 못하고 있다. 다만 인간이 결과물의 선택과 배치를 창의적으로 통제하는 경우에는 저작권 보호 가능성을 시사하고 있다.

 AI가 생성하는 그림은 무에서 유를 창조한 것이 아니라, 기존 예술가들이 만든 저작물을 학습한 결과물이다. AI 알고리즘 개발 과정에서 저작권이 있는 저작물이 학습되는 것이 불가피한 만큼, 이에 대한 지식재산권 보호 제도의 마련이 필요하다.
향후 AI가 생성하는 콘텐츠의 양은 폭발적으로 증가할 것으로 예상되며, 이에 따라 진짜와 가짜 정보를 구별하기 위한 워터마크 기술, 투명성과 책임성이 강화된 AI 규제 및 기술 개발의 중요성도 커질 것이다. 특히 미래에는 AR·VR 기기와 로봇 기술과 결합해, 사용자의 음성이나 행동을 인식하고 텍스트·음성·3D 이미지 등 다양한 형태로 응답하는 AI 시스템이 일상 공간에 통합될 것으로 보인다.

 따라서 미래에는 AI가 더욱 지능화되고 다양한 모드로 통합됨에 따라 인간은 단순 반복 작업을 넘어 전략적 사고, 감성 지능, 인간 본연의 창의성과 같이 AI가 대체하기 어려운 영역에 집중하게 될 것이다. 이러한 변화에 효과적으로 대응하기 위해 우리는 AI 기술의 윤리적 사용과 새로운 형태의 디지털 리터러시에 대한 학습과 이해를 지속적으로 이어가야 할 것이다.