사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 인간에게 어떤 의미가 있으며 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가늠하기 쉽지 않지만, 생성형 AI는 이미 여러 분야에서 현실로 나타나 적용되고 있다. 우리에게 성큼 다가온 생성형 AI의 시장현황, 다양한 이슈와 관심 사항 등을 살펴보기로 하자. <편집자 주>

 

 

[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] 지난 편에 이어 다가오는 2025년에 생성형 AI(Generative AI)는 어떻게 전개될지 살펴보자.

 

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• 생성형 AI, 보안의 친구이자 적이 될 수도 있어..

 

정보통신기술(ICT)의 발전과 함께 늘 따라다니는 이슈가 사이버 공격, 보안 문제이다. 여기에는 AI 그리고 생성형 AI도 예외가 아니다. 사이버 보안 공격자들은 사이버 도난, 피싱(phishing) 및 사기에 AI를 사용한다.

 

사이버 보안 전문가들은 ChatGPT 및 구글 Gemini와 같은 AI 도구가 비즈니스 운영에 깊이 통합됨에 따라 새로운 데이터 개인정보 보호 문제와 함께 우발적인 데이터 노출 위험이 급증한다고 말한다.

 

생성형 AI 모델은 다른 소프트웨어와 마찬가지로 악의적인 공격자, 특히 탈옥(jailbreak)을 통한 공격에 취약하다.(※ 탈옥(jailbreak)과 관련한 내용은 필자의 이 시리즈 17편(2023.5.2) 참고)

 

한 사이버 보안 전문가는 “사이버 범죄에서 AI의 역할이 커지고 있는 것은 부인할 수 없는 사실이다.”라고 하면서 “2025년에도 AI는 공격의 규모뿐만 아니라 공격의 정교함도 향상시킬 것이다. 피싱 공격은 AI가 지속적으로 학습하고 적응하면서 탐지하기가 더 어려워질 것이다.”라고 주장한다(Techrepublic, 2024.11).

 

 

다른 한편으로는 사이버 보안 방어자들이 코드를 작성하고, 시스템의 위협을 탐지하고, 시스템에 해를 끼칠 수 있는 악의적인 공격자를 제거하는 데에도 생성형 AI가 사용되고 있다.

 

2025년 생성형 AI 모델은 탐지하기 어려운 공격을 포함한 사이버 공격을 정확하게 탐지할 수 있게 될 것이다.

 

조직은 AI 사용에 대한 엄격한 통제와 거버넌스를 구현하기 위해 신속하게 움직여야 하며, 이러한 기술의 이점이 데이터 프라이버시와 보안을 희생하지 않도록 해야 한다.

 

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• 에너지 효율성, AI의 또 다른 화두.. 데이터센터 전력 소비에 고심

 

생성형 AI는 날씨 패턴을 예측하거나 에너지 사용을 최적화하는 데 도움을 주는 등 환경 문제와 관련한 분야에서 맹활약하고 있는 유능한 도구이다.

 

그런데 아이러니하게도 환경 문제 해결을 위한 사용 사례에는 생성형 AI를 실행하는 데 필요한 데이터센터 구축에 따른 환경 비용이라는 또 다른 측면이 있다.

 

이러한 데이터센터 건설과 운용에는 막대한 양의 전기와 물이 필요하며, 이에 따른 지구 온도 상승은 문제를 더욱 악화시킬 것이다. 이 모순된 문제를 풀기 위한 균형점에 도달할 가능성은 크지 않다.

 

 

베인(Bain and Company) 분석에 따르면, 급증하는 데이터센터 전력 소비를 처리하려면 전 세계적으로 2조달러 이상의 새로운 에너지 생성 자원이 필요할 수 있다.

 

미국 에너지 수요는 향후 몇 년 내에 공급을 앞지를 수 있으며, 수요를 충족시키려면 유틸리티가 2028년까지 연간 발전을 최대 26%까지 늘려야 한다.

 

산업계에서는 생성형 AI와 관련해 에너지 절감 및 환경 친화성에 대한 의심스러운 주장과 진정성 있는 주장을 펼치는 회사를 볼 수 있을 것으로 예상한다.

 

데이터센터 프로젝트에 대한 대규모 투자에는 위험이 따르지만, 동시에 머뭇거리면 성장 기회를 놓치는 위험도 있다.

 

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• 고객 관리 및 커뮤니케이션에 널리 사용, 이는 초개인화 마케팅으로 연결

 

생성형 AI는 또한 고객 상호 작용을 향상시킬 것이다. 2025년에는 AI가 제품 추천에 사용되고 회사는 제품에 대한 피드백에 사용하는 추세가 더욱 활성화할 것이다.

 

AI 회사는 또한 음성과 언어를 개선해 생성형 AI 모델과의 커뮤니케이션을 더 쉽고 원활하게 만들 것이다. 중소기업은 이러한 목적으로 AI 모델을 더 일반적으로 사용할 것으로 보인다.

 

 

고객 관리는 초개인화(Hyper-personalized) 마케팅으로 연결된다.

 

생성형 AI는 기업 도메인 내에서 서비스의 개인화를 근본적으로 변화시켜 고객 참여를 용이하게 한다. 이는 생성형 AI 모델이 방대한 양의 데이터를 수집하고 결과를 면밀히 조사해 소비자의 요구와 선호도를 파악하기 때문에 가능하다.

 

이러한 세분화는 회사가 특정 광고로 ICP(이상적인 고객 프로필)를 타겟팅해 상품과 서비스를 마케팅하는 데 도움이 된다. 이 같은 관행은 연령 및 성별과 같은 일반적인 특성을 기준으로 소비자를 세분화하는 기존 방식과 극명하게 대조된다.

 

고객 중심 기업의 경우, 생성형 AI를 활용해 맞춤형 경험을 만드는 것은 경쟁 시장에서 충성도를 유도하고 장기적인 성공을 이끄는 데 중요하다.

 

 

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