AI 기술은 현대 사회에서 혁신적인 발전을 이루고 있지만, 여러 치명적인 단점과 한계점을 가지고 있습니다. 이러한 단점들은 AI의 활용과 발전에 중요한 고려사항이 됩니다.
1. 막대한 전력 소비 문제
AI, 특히 대규모 언어 모델과 생성형 AI는 엄청난 양의 전력을 소비합니다.
● 챗 GPT3의 학습 과정에서는 약 120개 가구의 1년 전기 사용량에 해당하는 전력이 소모되었습니다.
● 2027년에는 AI 데이터 센터의 40%가 전력 부족으로 인해 운영에 제약을 받을 것으로 전망됩니다.
● 단순한 이미지 한 장을 생성하는 데에도 상당한 전력이 소모되어 환경적 부담을 가중시킵니다.
2. 데이터 의존성과 편향성
AI는 학습 데이터에 크게 의존하며, 이로 인한 여러 문제점이 발생합니다.
● AI는 인간이 '먼저' 만들어낸 콘텐츠에 의존해야 하는 후행적 시스템입니다.
● 학습 데이터에 내재된 편향성이 AI의 판단과 결과물에 그대로 반영됩니다.
● 데이터의 품질과 다양성 부족은 AI의 성능과 공정성에 직접적인 영향을 미칩니다
3. 허위 정보 생성 및 확산
AI는 사실과 허구를 구분하는 능력이 제한적이어서 심각한 사회적 문제를 야기할 수 있습니다.
● AI가 생성한 허위 이미지나 정보가 소셜 미디어를 통해 빠르게 확산되어 사회적 혼란을 유발합니다.
● 펜타곤 폭발 가짜 이미지 사례처럼, AI 생성 콘텐츠가 실제 뉴스로 오인되어 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
● 선거와 같은 중요한 사회적 이벤트에도 AI 생성 허위 정보가 영향을 미칠 수 있습니다.
4. 해부학적 오류와 전문 지식의 한계
AI는 특정 전문 분야에서 중요한 세부사항을 놓치거나 오류를 범할 수 있습니다.
● 의학적 이미지 생성에서 AI는 해부학적 정확성을 보장하지 못합니다.
● 무릎, 팔꿈치, 근육 등의 표현에서 해부학적 오류를 범하는 경우가 많습니다.
● 전문 지식이 필요한 분야에서는 AI의 결과물을 전문가가 검증해야 하는 추가 과정이 필요합니다
5. 윤리적 문제와 책임 소재의 불명확성
AI 활용에 따른 윤리적 문제와 책임 소재가 불분명한 경우가 많습니다.
● AI가 내린 결정에 대한 책임 소재가 불분명하여 법적, 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다.
● 개인정보 보호와 프라이버시 침해 우려가 지속적으로 제기됩니다.
● AI의 의사결정 과정이 블랙박스처럼 불투명하여 결과에 대한 설명이 어려운 경우가 많습니다.
6. 창의성과 공감 능력의 한계
AI는 인간의 창의성과 공감 능력을 완전히 대체하기 어렵습니다.
● AI는 기존 데이터를 재조합하는 방식으로 작동하기 때문에 진정한 의미의 창의성을 발휘하기 어렵습니다.
● 인간의 감정과 맥락을 완전히 이해하고 공감하는 능력이 제한적입니다.
● 예술, 문학 등 창의적 분야에서 AI는 보조 도구로서의 역할에 그치는 경우가 많습니다.
7. 개인정보 보호 문제
1) 대규모 데이터 수집과 동의 문제
AI 시스템은 방대한 양의 데이터로 학습되는데, 이 과정에서 심각한 개인정보 문제가 발생합니다.
● 사용자가 자신의 데이터가 어떻게 AI 학습에 활용되는지 명확히 알기 어렵습니다.
● 기존의 동의 방식으로는 AI 시스템의 복잡한 데이터 처리 과정을 충분히 설명하기 어렵습니다.
● 특히 생성형 AI의 경우, 수집된 개인정보가 어떤 결과물을 만들어낼지 예측하기 어려워 사전 동의의 의미가 퇴색됩니다.
2) 설명 불가능성(블랙박스) 문제
현대 AI 시스템은 그 작동 방식을 인간이 완전히 이해하기 어려운 블랙박스 특성을 가집니다.
● 수십억에서 수천억 개의 파라미터를 사용하는 생성형 AI의 의사결정 과정을 인간이 이해하기 어렵습니다.
● 개인정보보호법은 정보주체에게 처리 방식에 대한 설명을 요구하지만, AI의 복잡한 처리 과정은 이를 충족시키기 어렵습니다.
● 설명 가능한 AI(explainable AI)가 개발되고 있지만, 여전히 인간이 완전히 이해하기는 어려운 상황입니다.
3) 국경을 초월한 데이터 이전 문제
클라우드 기반 AI 서비스는 국경을 넘나드는 데이터 흐름을 만들어냅니다.
● 현행법의 국외이전 규정은 AI 시대의 복잡한 데이터 흐름을 효과적으로 규제하기에 적합하지 않습니다.
● 클라우드 기반 AI 서비스에서는 데이터가 어느 국가로, 어떤 목적으로, 누구에게 이전되는지 사전에 파악하고 고지하는 것이 현실적으로 어렵습니다.
● 국가별로 상이한 개인정보 보호 법제로 인해 글로벌 AI 서비스 제공에 어려움이 발생합니다.
4) 비정형 데이터 처리의 문제
AI는 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터도 처리합니다.
● 사진, 비디오, 통화음성, 대화기록 등 비정형 데이터에 포함된 개인정보 처리 방식이 복잡합니다.
● 비정형 데이터에서 개인정보를 식별하고 보호하는 기술적 방법이 더 어렵습니다.
● 특히 생성형 AI가 학습 과정에서 비정형 데이터를 활용할 때 개인정보 침해 위험이 높아집니다.
5) 프라이버시 보호와 AI 발전의 균형 문제
개인정보 보호와 AI 기술 발전 사이의 균형을 찾는 것이 중요한 과제입니다.
● 과도한 규제는 AI 기술 발전을 저해할 수 있지만, 규제 부족은 개인정보 침해로 이어질 수 있습니다.
● 차등 프라이버시(Differential Privacy)와 같은 기술적 해결책이 제시되고 있습니다.
● 한국에서는 AI 특례 관련 개인정보 보호법 개정안이 발의되어 AI 개발을 위한 개인정보 처리에 대한 법적 근거를 마련하려는 시도가 있습니다.
6) 사이버 보안 위협 증가
AI 기술 발전은 새로운 유형의 사이버 보안 위협을 가져옵니다.
● AI를 활용한 사이버 공격이 더욱 정교해지고 있습니다.
● 개인정보가 포함된 대규모 데이터셋이 AI 개발에 활용되면서 데이터 유출 시 피해 규모가 커질 수 있습니다.
● AI 시스템 자체가 해킹되어 개인정보 처리 방식이 왜곡될 위험도 존재합니다.
이러한 치명적인 단점들을 인식하고 개선하기 위해서는 지속적인 연구와 기술 발전, 그리고 사회적 합의가 필요합니다. AI 기술의 발전과 함께 이러한 한계점을 극복하기 위한 노력이 병행되어야 할 것입니다.