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AI 붐

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목차

1. 개요

AI 붐은 2010년대 초반 이미지 인식과 딥러닝 기술 발전, 2016년 알파고와 이세돌의 대결을 거치며 생성형 AI의 등장과 함께 가속화된 인공지능 기술 발전 및 사회적 현상을 의미한다. 2012년 이미지넷 객체 인식 과제 성공, 알파고의 이세돌 승리, GPT-3와 같은 대규모 언어 모델의 출현은 AI 붐을 촉진했다. 미국과 중국 간의 기술 경쟁이 심화되었으며, 생명 과학, 이미지 및 비디오 생성, 자연어 처리, 음악 및 음성 합성 등 다양한 분야에서 AI 기술이 발전했다. AI 붐은 경제 및 산업, 일자리, 사회적 문제, 윤리적 딜레마, 국제 관계 및 안보 등 다양한 측면에 영향을 미치며, 기술 대기업의 독점, 지적 재산권 침해, 초상권 및 개인 정보 침해, 환경 문제, 사이버 보안 및 생물 보안, 인공지능의 지능과 인류 멸종 등과 같은 우려와 비판이 제기되고 있다.

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AlphaFold 2 성능, 실험, 아키텍처
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개요
정의인공지능 분야에서 급속한 발전과 대중적 관심이 증가하는 기간
특징인공지능 기술의 급격한 발전
인공지능에 대한 대중의 관심 및 논의 증가
사회, 경제, 윤리적 측면에서의 영향력 증가
주요 기술 발전
자연어 처리챗GPT와 같은 대규모 언어 모델의 발전
이미지 생성달리, 미드저니 등 이미지 생성 AI의 발전
단백질 구조 예측알파폴드의 발전 및 생물학 분야의 응용
기타컴퓨터 비전
로봇 공학
자율 주행
사회적 영향
일자리 변화특정 직업군의 자동화 및 변화 가능성
윤리적 문제인공지능 편향 및 차별 문제
인공지능의 책임 소재 문제
일자리 감소
경제적 영향생산성 향상
새로운 산업 창출
불평등 심화 가능성
교육 및 사회적 적응인공지능 시대에 필요한 기술 및 교육 변화의 필요성
주요 논의
규제 및 정책인공지능 기술 발전에 따른 규제 및 정책 마련의 필요성
안전성인공지능의 오용 및 위험에 대한 우려
인공 일반 지능인공 일반 지능의 잠재적 영향 및 위험에 대한 논의
장기적 전망인공지능 기술의 미래 발전 방향 및 영향에 대한 예측

2. 역사

2010년대 초 토론토 대학교 연구팀이 이미지넷 객체 인식 과제에서 획기적인 성과를 거두면서 인공지능 붐이 시작되었다.[5][6] 2016년 알파고와 이세돌의 바둑 대결은 인공지능에 대한 대중의 관심을 크게 높였다.[7] 이후 생성형 AI 기술 발전과 더불어, 2018년에는 AI 분야 연구와 투자가 전 세계적으로 폭발적으로 증가했다.[8][9][10] 알파폴드와 같은 기술은 단백질 접힘 예측을 더 정확하게 하고 신약 개발 과정을 개선했다.[11]

경제학자들과 입법자들은 인공지능의 잠재적 영향에 대해 더 자주 논의하기 시작했다.[12][13] 2022년까지 대규모 언어 모델(LLM)은 챗봇에 응용되어 사용이 증가했고, 텍스트-이미지 모델은 사람이 만든 것처럼 보이는 이미지를 생성할 수 있었으며,[14] 음성 합성 소프트웨어는 인간의 음성을 효율적으로 복제할 수 있었다.[15]

2017년부터 2021년까지 미국은 인공지능 분야의 벤처 캐피털 투자, 신생 기업 수, 특허 부여 수 측면에서 세계 다른 나라들을 앞질렀다.[16][17] 미국으로 이민 온 과학자들은 미국의 인공지능 기술 개발에 큰 역할을 하고 있으며,[18][19] 이들 중 상당수는 중국에서 교육을 받았기 때문에, 양국 간 관계 악화 속에서 국가 안보 문제에 대한 논쟁이 촉발되었다.[20]

전문가들은 인공지능 개발을 미국과 중국 간의 경제적, 지정학적 우위를 위한 경쟁으로 규정했다.[21] 2021년, 국제 관계 위원회의 한 분석가는 중국의 발전 속에서 미국이 자국 위치를 유지할 수 있는 방법을 제시했고,[22][23] 2023년, 전략 및 국제 연구 센터의 한 분석가는 미국이 인공지능 기술의 주도권을 이용하여 무역 협정에 의존하는 대신 외교 정책을 추진해야 한다고 주장했다.[16]

2. 1. 2010년대 초반: 이미지 인식과 딥러닝의 발전

2012년, 토론토 대학교 연구팀은 인공 신경망과 심층 학습 기술을 사용하여 컴퓨터 비전 분야의 이미지넷 객체 인식 과제에서 오류율을 25% 미만으로 낮추는 데 처음으로 성공했다. 이 사건은 그 후 10년 동안 많은 이미지넷 과제 출신들이 기술 업계의 리더가 되면서 인공지능 붐을 촉진했다.[5][6]

2. 2. 2016년: 알파고와 이세돌의 대결

2016년 3월, 알파고는 5판 맞대결에서 이세돌을 이겼다. 이는 컴퓨터 바둑 프로그램이 9단 프로 기사를 핸디캡 없이 이긴 최초의 사례였다. 이 대결은 인공지능에 대한 대중의 관심을 크게 증가시켰다.[7]

2. 3. 2010년대 후반 ~ 2020년대 초반: 생성형 AI의 등장과 발전

오픈AI 설립, GPU의 발전, 훈련 데이터의 양과 질, GAN, 확산 모델, 트랜스포머 아키텍처의 발전은 생성형 AI 경쟁을 본격화시켰다.[8][9] 2018년 스탠퍼드 대학교 주도의 인공지능 지수는 AI 분야의 상업적, 연구적 노력이 전 세계적으로 폭발적으로 증가했음을 보고했다. 그 해 유럽이 이 분야에서 가장 많은 논문을 발표했고, 중국과 북미가 그 뒤를 이었다.[10] 알파폴드와 같은 기술은 단백질 접힘 예측을 더 정확하게 하고 신약 개발 과정을 개선했다.[11]

3. 주요 발전 분야

2012년, 토론토 대학교 연구팀은 인공 신경망과 심층 학습 기술을 사용하여 컴퓨터 비전 분야의 이미지넷 객체 인식 과제에서 오류율을 25% 미만으로 낮추는 데 성공했다. 이는 인공지능 붐을 촉진하는 계기가 되었다.[5][6] 2016년 3월에는 알파고가 9단 프로 기사인 이세돌을 5판 맞대결에서 이기면서 인공지능에 대한 대중의 관심을 크게 높였다.[7]

생성형 AI 경쟁은 오픈AI 설립, GPU의 발전, 훈련 데이터의 양과 질 증가, GAN, 확산 모델, 트랜스포머 아키텍처 등의 발전 이후 본격화되었다.[8][9] 2018년 스탠퍼드 대학교 주도 인공지능 지수는 AI 분야의 상업 및 연구 노력이 전 세계적으로 폭발적으로 증가했음을 보고했다. 유럽이 이 분야에서 가장 많은 논문을 발표했고, 중국과 북미가 그 뒤를 이었다.[10]

2022년까지 대규모 언어 모델(LLM)은 챗봇에, 텍스트-이미지 모델은 이미지 생성에, 음성 합성 소프트웨어는 음성 복제에 사용되었다.[14][15]

3. 1. 생명 과학 및 의학

알파폴드와 같은 기술은 단백질 접힘 예측을 더욱 정확하게 하고 신약 개발 과정을 개선했다.[11] 알파폴드 2가 CASP의 전역 거리 검정(GDT)에서 90점을 넘은 것은 계산 생물학에서 상당한 성과[25]이자 수십 년 동안 지속된 생물학의 큰 과제에 대한 엄청난 진전[26]으로 여겨진다. 노벨상 수상자이자 구조 생물학자인 벵키 라마크리슈난은 이 결과를 "단백질 접힘 문제에 대한 놀라운 진보"[25]라고 부르며 "이 분야의 많은 사람들이 예측했던 것보다 수십 년 앞서 일어났다"[27][28]고 덧붙였다.

구성 아미노산 서열을 기반으로 단백질 구조를 정확하게 예측하는 능력은 신약 개발을 가속화하고 질병에 대한 이해를 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.[26][29][30] 또한 AI 알고리즘이 "단백질의 모양을 원자의 너비 이내로 예측할 수 있다"[30]고 언급했다.

3. 2. 이미지 및 비디오 생성

OpenAI가 2021년 1월에 트랜스포머 시스템인 달리(DALL-E)를 발표하면서 텍스트-이미지 모델이 대중의 폭넓은 관심을 받았다.[31] 2022년 4월에는 복잡하고 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 후속 모델인 달리 2(DALL-E 2)가 공개되었다.[32] 2022년 7월에는 대안적인 텍스트-이미지 모델인 미드저니가 출시되었다.[33] 또 다른 대안으로 오픈소스 모델인 스테이블 디퓨전이 2022년 8월에 출시되었다.[34]

스테이블 디퓨전이 "말을 타는 우주비행사 사진"이라는 텍스트 프롬프트를 기반으로 생성한 이미지


다른 텍스트-이미지 모델들에 이어 런웨이[35], OpenAI의 소라, DAMO,[36] Make-A-Video,[37] Imagen Video,[38], 그리고 Phenaki[39] 와 같은 언어 모델 기반 텍스트-비디오 플랫폼은 이미지 프롬프트뿐만 아니라 텍스트에서 비디오를 생성할 수 있다.[40]

생성형 AI 제품을 구동하려면 많은 전력이 필요하여,[114] 기업이 탄소 중립을 달성하기가 더 어려워지고 있다. 2019년부터 2024년까지 구글의 온실가스 배출량은 50% 증가했다.[115]

3. 3. 자연어 처리

오픈AI가 2020년에 출시한 GPT-3(GPT-3)는 고품질의 사람과 같은 텍스트를 생성할 수 있는 대규모 언어 모델이다.[41] 이 도구는 출시 이후 인공지능 붐을 촉진하고 가속화했다는 평가를 받고 있다.[42][43][44] ChatGPT(ChatGPT)에 사용된 GPT-3.5라는 업그레이드된 버전은 여러 지식 영역에 걸쳐 상세하고 명료한 답변으로 주목을 받았다.[45] 2023년 3월 14일에는 GPT-4(GPT-4)라는 새로운 버전이 출시되어 마이크로소프트 빙(Microsoft Bing) 검색 엔진에 사용되었다.[46][47] 구글(Google)의 PaLM(PaLM)과 Gemini(Gemini), 그리고 Meta Platforms(Meta Platforms)의 LLaMA(LLaMA)와 같이 다른 언어 모델들도 출시되었다.

2023년 1월에는 AI 기반 도구인 DeepL Write(DeepL Write)가 단일 언어 텍스트를 향상시키기 위해 출시되었다.[48] 2023년 12월에는 구글의 최신 모델인 Gemini(Gemini)가 공개되었으며, 대부분의 벤치마크에서 이전 최첨단 모델인 GPT-4를 능가한다고 주장했다.[49]

3. 4. 음악 및 음성 합성

2016년, 구글 딥마인드는 영어, 중국어, 피아노 음악을 생성하는 심층 학습 네트워크인 WaveNet을 공개했다.[50]

2020년에는 비상업적 프리웨어 인공지능 웹 애플리케이션인 15.ai가 출시되었다.[51][52] 15.ai는 콘텐츠 제작에서 AI 음성 복제를 대중화한 것으로 평가받고 있으며,[53][54] 공개적으로 이용 가능한 최초의 AI 음성 합성 애플리케이션이었다. ''마이 리틀 포니: 우정은 마법이다''와 ''팀 포트리스 2'' 팬덤 등 여러 인터넷 팬덤에 상당한 영향을 미쳤다.[55][56]

일레븐랩스는 사용자가 음성 샘플을 업로드하고 샘플과 유사하게 들리는 오디오를 생성할 수 있도록 했다. 이 회사는 유명 인사, 공무원 등의 음성 스타일을 기반으로 논란이 되는 발언이 생성된 후 비판을 받았으며,[57] 이 기술이 딥페이크를 더욱 설득력 있게 만들 수 있다는 우려가 제기되었다.[58] 드레이크와 위켄드의 목소리를 사용하여 제작된 비공식적인 노래는 유사한 소프트웨어의 윤리성과 법적 문제에 대한 질문을 제기했다.[59]

4. 사회, 경제, 문화적 영향

2012년 토론토 대학교 연구팀이 인공 신경망과 심층 학습 기술을 활용하여 이미지넷 객체 인식 과제에서 오류율을 크게 낮추면서 인공지능 붐이 시작되었다.[5][6] 2016년 알파고가 이세돌과의 바둑 대결에서 승리하면서 인공지능에 대한 대중의 관심이 커졌다.[7] 이후 생성형 AI 경쟁은 오픈AI 설립, GPU 발전, 훈련 데이터 증가, GAN, 확산 모델, 트랜스포머 아키텍처 발전과 함께 본격화되었다.[8][9]

2018년 스탠퍼드 대학교 주도로 설립된 인공지능 지수는 AI 분야의 상업적, 연구적 노력이 전 세계적으로 크게 증가했음을 보여주었다. 유럽이 이 분야에서 가장 많은 논문을 발표했고, 중국과 북미가 그 뒤를 이었다.[10] 알파폴드와 같은 기술은 단백질 접힘 예측을 더 정확하게 하고 신약 개발 과정을 개선했다.[11]

2017년부터 2021년까지 미국은 인공지능 분야의 벤처 캐피털 투자, 신생 기업 수, 특허 부여 수에서 다른 나라들을 앞섰다.[16][17] 미국으로 이민 온 과학자들이 미국의 인공지능 기술 개발에 큰 역할을 하고 있으며, 이들 중 상당수가 중국에서 교육을 받았다는 점은 양국 관계 악화 속에서 국가 안보 문제를 야기했다.[18][19][20]

전문가들은 인공지능 개발을 미국과 중국 간의 경제적, 지정학적 경쟁으로 보았다.[21] 2021년 국제 관계 위원회의 한 분석가는 중국의 발전 속에서 미국이 자국 위치를 유지할 수 있는 방법을 제시했고,[22][23] 2023년 전략 및 국제 연구 센터의 한 분석가는 미국이 인공지능 기술의 주도권을 활용하여 외교 정책을 추진해야 한다고 주장했다.[16]

인공지능 붐은 문화, 철학,[60] 종교,[61] 경제,[62] 사회[63] 등 다양한 영역에 영향을 미치고 있으며, 인공지능 정렬,[64] ''정성적 경험'',[60] 범용 인공지능(AGI)[64] 개발과 같은 질문들이 논의되고 있다.[65] 인공지능은 교육,[66] 의료,[67] 교통[68] 등 다양한 분야에 적용될 가능성이 있다.

AI 붐 동안 AI 개발 가속화를 주장하는 그룹과 AI 안전을 우려하며 속도 조절을 주장하는 그룹이 등장했다.[69]

AI에 대한 대중의 반응은 엇갈린다. AI의 새로운 가능성과 잠재력을 높이 평가하는 사람들이 있는 반면,[88][89] 일자리 안보를 위협한다고 비난하거나[90][91] '불쾌한' 응답을 한다고 비판하는 사람들도 있다.[92]

4. 1. 경제 및 산업

2010년대 후반부터 빅테크 기업들은 AI 붐을 기회이자 위협으로 인식하여, AI 기술 개발 및 투자에 적극적으로 참여하고 있다.[70] 예를 들어, 알파벳의 구글은 ChatGPT가 구글 검색을 대체할 수 있다는 혁신자의 딜레마를 인지하고, 자체 경쟁 부서인 딥마인드와 구글 브레인을 합병하여 AI 연구를 가속화했다.[70]

생성형 AI 모델 훈련 및 사용에 필수적인 GPU를 생산하는 엔비디아는 AI 붐의 최대 수혜자 중 하나이다. 엔비디아의 시가총액은 2024년 6월 19일 기준 3.3조달러를 넘어, 세계 최대 시가총액 기업이 되었다.[71] (세계 최대 시가총액 기업 목록)

AI 붐은 산업 전반에 걸쳐 생성형 AI 도구의 광범위한 사용과 기업들의 활용 증대를 가져왔다.[76] 주요 활용 분야는 데이터 분석이며, 머신 러닝은 산업 성과를 점진적으로 향상시키는 것으로 평가된다.[77] 기업들은 AI가 프로세스 효율 증대, 의사 결정 개선, 기존 서비스 및 제품 강화에 유용하다고 보고하며,[78] 특히 제조업, 리스크 관리, 연구 개발 분야에서 최대 16%의 매출 증가를 경험했다.[79]

AI 및 생성형 AI에 대한 투자는 2014년 1.8억달러에서 2021년 11.9억달러로 증가했으며, 특히 2023년에는 생성형 AI 투자가 약 30%를 차지했다.[80]

AI 및 생성형 AI 투자 현황
연도투자액
2014년180억달러
2021년1190억달러



기술 대기업들은 AI로 인한 금전적 이익의 대부분을 차지하며, 개인 사용자 및 다른 기업에 대한 주요 공급자 또는 고객 역할을 수행한다.[82][83]

한편, AI의 급속한 발전은 부정확성, 사이버 보안 문제, 지식 재산권 침해 등 여러 위험 요소를 동반한다.[84] 대규모 언어 모델은 훈련 데이터에서 비롯된 편향(Algorithmic bias), 특히 인종 및 성별과 관련된 차별적 편향을 재현한다는 비판을 받는다.[85] 또한, 이중용도 기술인 AI는 악의적인 행위자에 의해 악용될 위험이 있으며,[86] 기술적 실업과 경제적 혼란을 야기할 수 있다는 우려도 제기된다.[87][12]

4. 2. 일자리 및 노동 시장

인공지능의 발전은 일자리 및 노동 시장에 큰 영향을 미칠 수 있다는 우려를 낳고 있다. 특히 인공지능으로 인한 기술적 실업 가능성과 경제적 혼란의 과도기에 대한 우려가 제기된다.[12][13]

AI는 데이터 분석과 같은 분야에서 널리 사용되며, 기업들은 AI를 통해 프로세스 효율성을 높이고, 의사 결정을 개선하며, 기존 서비스 및 제품을 강화하고 있다.[78] 특히 제조업, 리스크 관리, 연구 개발 분야에서는 AI 도입으로 최대 16%의 매출 증가를 경험한 기업도 있다.[79]

AI와 생성형 AI에 대한 투자는 2014년 180억달러에서 2021년 1190억달러로 크게 증가했다. 2023년에는 생성형 AI 투자 비중이 약 30%에 달했다.[80]

4. 3. 사회적 문제와 윤리적 딜레마

인공지능의 급속한 발전은 여러 사회적 문제와 윤리적 딜레마를 야기하고 있다. 우선, 대규모 언어 모델은 훈련 데이터에서 비롯된 편향을 그대로 반영하여 인종이나 성별과 관련된 차별을 일으킬 수 있다는 비판을 받는다.[85] 또한, 사이버 보안 문제와 지식 재산권 침해도 심각한 문제로 떠오르고 있다. 그러나 이러한 위험을 해결하려는 노력은 부족한 상황이다.[84]

AI 기술은 악의적인 목적으로 사용될 수 있다는 위험성도 안고 있다. AI는 설득력 있는 메시지와 사실적인 이미지를 생성하여 가짜뉴스, 조작, 선전 등에 활용될 수 있다.[103] 특히, 딥페이크 기술은 유명인의 목소리나 모습을 위조하여 논란을 일으키기도 한다.

AI 생성 모방의 잠재적 위험과 이를 해결하기 위해 캘리포니아에서 통과된 법률을 다룬 미국의 소리(Voice of America) 비디오


예를 들어, 래퍼 드레이크는 디스곡 Taylor Made Freestyle에서 투팍 샤커와 스눕 독의 목소리를 AI로 생성하여 사용했는데, 이는 샤커 유족의 반발을 샀다.[105][106] 배우 스칼릿 조핸슨은 OpenAI의 ChatGPT 음성 모드 데모에 사용된 "Sky"라는 목소리가 자신의 목소리 및 영화 ''그녀''에서의 배역과 유사하다며 문제를 제기했다.[109][110] 이처럼 AI 기술이 발전하면서 유명인의 인격권 침해 문제가 더욱 심각해지고 있다.

테일러 스위프트의 딥페이크 이미지 확산 사건에서 볼 수 있듯이, 동의 없는 딥페이크 포르노 공유 문제도 심각하다.[112] 이에 대응하여 캐나다는 AI 생성 사진 공유를 규제하는 법안을 도입했고, 미국에서도 DEFIANCE 법안이 발의되었다.[113][114]

한편, 생성형 AI는 막대한 전력을 소비하여 기업의 탄소 중립 목표 달성을 어렵게 만든다는 문제점도 있다. 실제로 2019년부터 2024년까지 구글의 온실가스 배출량은 50% 증가했다.[115]

이러한 인공지능 관련 문제들은 한국 사회에서도 다양한 형태로 나타나고 있으며, 이에 대한 사회적 논의와 제도적 대응이 필요한 시점이다.

5. 국제 관계 및 안보

인공지능 개발은 미국과 중국 간의 경제적, 지정학적 우위를 위한 경쟁으로 규정되었다.[21] 2021년, 국제 관계 위원회의 한 분석가는 중국의 발전 속에서 미국이 자국 위치를 유지할 수 있는 방법을 제시했다.[22][23] 2023년, 전략 및 국제 연구 센터의 한 분석가는 미국이 인공지능 기술의 주도권을 이용하여 무역 협정에 의존하는 대신 외교 정책을 추진해야 한다고 주장했다.[16]

2017년부터 2021년까지의 지표에 따르면, 미국은 인공지능 분야의 벤처 캐피털 투자, 신생 기업 수, 특허 부여 수 측면에서 세계 다른 나라들을 앞섰다.[16][17] 미국으로 이민 온 과학자들은 미국의 인공지능 기술 개발에 큰 역할을 하고 있으며,[18][19] 이들 중 많은 수가 중국에서 교육을 받았기 때문에 두 나라 간의 관계 악화 속에서 국가 안보 문제에 대한 논쟁이 촉발되었다.[20]

6. 우려와 비판

인공지능 붐은 여러가지 우려와 비판을 낳고 있다. 부정확성, 사이버 보안 문제, 지식 재산권 침해는 급속한 발전과 관련된 주요 위험으로 꼽히지만, 이러한 위험을 완화하려는 실질적인 노력은 부족하다.[84] 대규모 언어 모델은 훈련 데이터에서 비롯된 편향, 특히 인종이나 성별과 관련된 차별적 편향을 재현한다는 비판을 받는다.[85] 이중용도 기술인 AI는 악의적인 행위자에 의해 악용될 위험도 안고 있다.[86]

AI가 발전하면서 인간 노동자보다 저렴하고 효율적으로 일을 수행할 수 있게 되어, 기술적 실업과 경제적 혼란을 야기할 수 있다는 우려도 제기된다.[87][12] AI 붐에 대한 대중의 반응은 엇갈린다. AI가 가져올 새로운 가능성과 인류에 대한 잠재적 기여를 긍정적으로 평가하는 시각이 있는 반면,[88][89] 일자리 불안을 야기하거나[90][91] '불쾌한' 반응을 유발한다고 비판하는 시각도 존재한다.[92]

6. 1. 기술 대기업의 독점

업계 리더들은 AI 멸종 위험에 대한 성명에서 충분히 발전된 범용 인공 지능에 대해 인류가 돌이킬 수 없이 통제력을 상실할 수 있다고 경고했다.[124]

6. 2. 지적 재산권 침해

메타, 오픈AI, 엔비디아(Nvidia)와 같은 기술 기업들은 AI 모델 훈련에 자신들의 작품을 사용했다는 이유로 예술가, 작가, 언론인, 소프트웨어 개발자들에게 소송을 당했다.[99][100] 초기 생성형 AI 챗봇(예: GPT-1)은 BookCorpus를 사용했는데, 책은 여전히 고품질 언어 모델을 생성하기 위한 최고의 훈련 데이터 소스이다. ChatGPT가 사라 실버먼(Sarah Silverman)의 ''The Bedwetter''의 모든 부분에 대한 자세한 요약과 Paywall로 보호된 ''The New York Times''의 내용을 그대로 발췌하여 제시하자, 저작권 침해 콘텐츠 라이브러리를 소스로 사용했을 것이라는 의심을 불러일으켰다.[101][102]

6. 3. 초상권 및 개인 정보 침해

AI 생성 기술은 설득력 있는 메시지와 사실적인 이미지를 만들어낼 수 있어, 가짜뉴스, 조작, 선전 등에 악용될 수 있다.[103]

2024년 4월 19일, 래퍼 켄드릭 라마와의 불화 과정에서 드레이크는 디스곡 Taylor Made Freestyle을 발표했다. 이 곡에는 투팍 샤커와 스눕 독의 목소리를 모방한 인공지능 보컬이 사용되었다.[105] 투팍 샤커의 유족은 그의 인격권 침해를 주장하며 소송을 제기하겠다고 밝혔다.[106]

2024년 5월 20일, OpenAI의 ChatGPT 음성 모드 업데이트 데모가 공개된 후, 배우 스칼릿 조핸슨은 "Sky"라는 목소리가 자신과 영화 ''그녀''(2013)에서 자신이 연기한 인공지능 음성 비서와 매우 유사하다고 비판했다.[109][110] 조핸슨은 이전에 OpenAI의 목소리 제공 제안을 거절했다고 밝혔다. Sky의 목소리를 연기한 성우는 스칼릿 조핸슨처럼 들리도록 코칭을 받았지만, 자신의 자연스러운 말투를 사용했다고 말했다.[111]

딥페이크 포르노와 관련된 사건도 발생하고 있다. 2024년 1월 말, 미국 가수 테일러 스위프트의 딥페이크 이미지가 확산되어 논란이 되었다.[112] 전문가들은 딥페이크 포르노가 쉽게 제작 및 유포될 수 있다고 경고한다.[112] 캐나다는 동의 없는 성적인 AI 생성 이미지 공유를 규제하는 법안을 도입했으며,[113] 미국에서는 2024년 3월 DEFIANCE 법안이 발의되었다.[114]

6. 4. 환경 문제

생성형 인공지능(AI) 제품을 구동하려면 많은 전력이 필요하여,[114] 기업이 탄소 중립을 달성하기가 더 어려워지고 있다. 2019년부터 2024년까지 구글의 온실가스 배출량은 50% 증가했다.[115]

6. 5. 인공지능의 지능과 인류 멸종

인공지능은 문화, 철학,[60] 종교,[61] 경제,[62] 사회[63] 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있으며, 인공지능 정렬,[64] 정성적 경험,[60] 범용 인공지능(AGI)[64] 개발과 같은 문제들이 주요 논의 주제로 부상했다.[65] 인공지능은 교육,[66] 의료,[67] 교통[68] 등 다양한 분야에 활용될 잠재력을 지니고 있다.

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