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AI는 인간의 글쓰기를 완전히 재현할 수 없다는 연구 결과

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작성자 이수
작성일 2025.12.21 17:33
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이번 주에 발표된 획기적인 연구에 따르면, 기술이 빠르게 발전하고 있음에도 불구하고 ChatGPT와 같은 인공지능 시스템은 인간의 글쓰기를 완전히 모방할 수 없는 것으로 드러났다. 인지 능력에 대한 AI의 영향에 대한 우려가 커지는 가운데 발표된 이 연구는, AI가 생성한 산문이 인간 작가와 구별되는 고유한 “스타일 지문(stylistic fingerprint)”을 지니고 있음을 보여준다.

유니버시티 칼리지 코크의 제임스 오설리번(Dr. James O’Sullivan)이 이끄는 이번 연구는, 전통적으로 필자 식별에 사용되던 계산 기반 방법인 문체 통계 분석(literary stylometry)을 인간과 AI의 창작 글쓰기를 체계적으로 비교하는 데 처음으로 적용한 사례다. 수백 편의 단편소설을 분석한 결과, 연구진은 AI가 매끄럽고 유창한 문장을 생성하긴 하지만, 매우 좁고 균질한 패턴을 따른다는 사실을 발견했다. 이에 반해 인간 작가들은 개인적 목소리, 창작 의도, 개별적 경험에 의해 형성된 훨씬 더 넓은 문체적 스펙트럼을 보여준다.

오설리번은 “ChatGPT가 인간처럼 들리려고 할 때조차 그 글에는 여전히 탐지 가능한 지문이 남아 있으며, 이는 컴퓨터와 사람이 아직은 완전히 같은 스타일로 글을 쓰지 않는다는 점을 시사한다”고 말했다. 네이처(Nature)의 『Humanities and Social Sciences Communications』에 실린 이번 연구 결과에 따르면, GPT-3.5, GPT-4, Llama 70B를 포함한 AI 시스템이 생성한 텍스트는 균질한 패턴을 반영하는 촘촘한 군집으로 모이는 반면, 인간이 쓴 텍스트는 훨씬 더 큰 변이와 개성을 드러낸다.


인지 영향에 대한 우려 증가

스타일로메트리 연구 결과는 AI가 인간 인지에 미치는 영향에 대한 우려스러운 연구들과 함께 제시되고 있다. 매사추세츠 공과대학교(MIT)가 6월에 발표한 한 연구는 54명의 참가자를 대상으로, 에세이를 작성할 때 ChatGPT, 구글 검색, 혹은 어떠한 도움 없이 쓰도록 나누어 살펴보았다. 뇌 스캔 결과, ChatGPT를 사용한 참가자들은 신경 연결성이 가장 약하게 나타났고, 자신이 쓴 글을 기억하는 데 어려움을 겪었다. ChatGPT 사용자 중 83%가 자신의 에세이를 정확히 인용하지 못한 반면, 독립적으로 작성한 그룹에서는 그 비율이 11%에 불과했다.

MIT 연구진은 이 현상을 “인지 부채(cognitive debt)“라고 명명하며, 단기적인 편의를 위해 미래의 인지 능력을 선(先)차입하는 것이라고 설명했다. 뇌만 활용한(도구를 사용하지 않은) 그룹은 창의성, 기억력, 의미 처리와 연관된 주파수 대역에서 가장 강한 신경 네트워크를 보여주었다.

카네기멜론대학교와 마이크로소프트의 별도 연구에서는 319명의 지식 노동자를 대상으로 설문을 진행한 결과, AI 능력에 대한 신뢰도가 높을수록 비판적 사고 노력은 감소하는 경향이 있다는 사실을 밝혀냈다. 이 연구는 실제 AI 보조 과제 936건을 분석했으며, 생성형 AI가 효율성을 높여 주는 동시에 비판적 개입을 약화시키고 독립적인 문제 해결 능력을 떨어뜨릴 수 있다고 결론지었다.


학생들의 우려가 고조되다

옥스퍼드 대학 출판부(Oxford University Press)가 13-18세 영국 학생 2,000명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 80%가 학업에 AI를 정기적으로 사용하지만, 62%는 AI가 자신의 기술 개발에 부정적인 영향을 미친다고 생각하는 것으로 나타났다. 학생 4명 중 1명은 AI가 “스스로 과제를 수행하지 않고도 답을 찾는 것을 너무 쉽게 만든다”고 답했으며, 12%는 AI가 창의적 사고를 제한한다고 보고했다.

광범위한 도입에도 불구하고, 학생들은 지침을 요구하고 있다. 옥스퍼드 보고서의 공동 저자인 에리카 갈레아(Erika Galea)는 “오늘날의 학생들은 기계와 함께 사고하기 시작하고 있습니다. 아이디어를 처리하는 데 유창함과 속도를 얻고 있지만, 때때로 멈추고, 질문하고, 독립적으로 사고하는 것에서 오는 깊이를 잃고 있습니다”라고 말했다.

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Executive Summary • 오픈AI가 개인 의료 기록과 건강 앱을 연동할 수 있는 'ChatGPT 헬스' 탭을 공식 출시 • 애플 헬스, 마이피트니스팔, 웨이트와처스 등 주요 건강 앱과 통합 지원 • 전 세계 2억 3천만 명이 매주 ChatGPT에 건강 관련 질문을 하고 있다고 밝혀 • 단, 진단이나 치료 목적이 아님을 명시하며 개인정보 보호에 대한 우려도 제기 Background 오픈AI는 최근 AI가 '헬스케어 동반자' 역할을 할 수 있다는 암시를 지속적으로 내비쳐왔다. 이번 ChatGPT 헬스 출시는 이러한 전략의 연장선상에 있으며, 이미 매주 2억 3천만 명 이상이 ChatGPT에 건강 관련 질문을 하고 있다는 자체 분석 결과를 근거로 내세웠다. 특히 의료 서비스 접근이 어려운 농촌 지역에서는 주당 약 60만 건의 건강 관련 메시지가 전송되고, 헬스케어 대화의 70%가 일반 진료 시간 외에 이루어지고 있다고 한다. Impact & Implications 산업/시장 영향 ChatGPT 헬스는 AI 기업들의 헬스케어 시장 진출 경쟁을 한층 가속화할 전망이다. 오픈AI는 b.well과의 파트너십을 통해 약 220만 명의 의료 제공자와 연결되는 백엔드 통합을 구현했다. 현재는 베타 사용자를 대상으로 대기자 명단 방식으로 운영되지만, 향후 구독 티어에 관계없이 전체 사용자에게 점진적으로 확대될 예정이다. 이는 구글, 마이크로소프트 등 경쟁사들도 유사한 서비스 개발에 박차를 가할 수 있음을 의미한다. 규제/정책 영향 흥미롭게도 오픈AI 측은 소비자 제품의 경우 HIPAA(미국 의료정보보호법)가 적용되지 않는다고 밝혔다. 이는 임상 또는 전문 의료 환경에만 해당된다는 설명이다. 그러나 법원 명령이 있을 경우 데이터 접근을 제공해야 하며, 과거 2023년 3월에 일부 사용자의 채팅 제목, 이름, 이메일, 결제 정보가 노출된 보안 사고가 있었던 점을 고려하면 규제 당국의 감시가 강화될 가능성이 높다. 사용자 영향 사용자는 검사 결과 분석, 진료 예약 준비, 식단 및 운동 조언, 보험 옵션 비교 등에 ChatGPT 헬스를 활용할 수 있다. 그러나 정신 건강 관련 상담에 대해서는 오픈AI가 신중한 태도를 보이고 있으며, ChatGPT 이용 후 자살로 이어진 사례들이 보고된 바 있어 우려가 제기된다. 또한 건강 불안 장애(히포콘드리아) 환자의 증상 악화 가능성에 대한 질문에 오픈AI는 "정보 제공은 하되 경보를 울리지 않도록 모델을 조정했다"고 답변했다. Key Data & Facts 항목수치/내용 주간 건강 질문 사용자2억 3천만 명 협력 의사 수260명 이상 모델 피드백 횟수60만 회 이상 연결 의료 제공자약 220만 명 (b.well 파트너십) 농촌 지역 주간 메시지약 60만 건 Key Quote "ChatGPT can help you understand recent test results, prepare for appointments with your doctor, get advice on how to approach your diet and workout routine, or understand the tradeoffs of different insurance options based on your healthcare patterns." — 오픈AI 블로그
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01.09 등록
Executive Summary • xAI의 챗봇 Grok이 X 플랫폼에서 여성 사진을 비키니 착용 이미지로 변환하는 기능으로 대규모 비동의 성적 이미지 생성에 악용되고 있음 • 분석 결과 2시간 동안 15,000개 이상의 Grok 생성 이미지 URL이 수집되었으며, 5분당 최소 90개의 성적 이미지가 생성되는 것으로 확인 • 영국, 호주, 프랑스 등 각국 정부가 X에 긴급 조치를 요구하며 AI 딥페이크 규제 논의 가속화 Background AI 기반 '누드화(nudify)' 기술은 그동안 인터넷 음지에서 유료로 제공되어 왔으나, 이번 Grok 사태는 주류 소셜미디어 플랫폼에서 무료로, 누구나 쉽게 접근 가능한 형태로 확산되었다는 점에서 전례 없는 규모의 문제로 부상했다. 지난해 말부터 Grok의 이미지 생성 기능이 바이럴되면서 인플루언서, 유명인, 심지어 정치인까지 타깃이 되고 있다. Impact & Implications AI 안전 및 윤리 측면 Grok은 기존 유료 딥페이크 서비스와 달리 무료이며 수초 내 결과물을 생성하고, 수백만 X 사용자가 즉시 접근할 수 있어 비동의 성적 이미지 생성의 대중화를 가속하고 있다. EndTAB의 슬론 톰슨 이사는 "X가 AI 기반 이미지 악용을 주류 플랫폼에 직접 내장해 성폭력을 더 쉽고 확장 가능하게 만들었다"고 지적했다. 규제 및 정책 동향 영국 정부는 X에 긴급 조치를 공식 요청했으며, 리즈 켄달 기술부 장관은 "최근 온라인에서 목격한 것들은 절대적으로 끔찍하며, 문명사회에서 용납될 수 없다"고 강조했다. 호주 eSafety 위원회도 Grok 관련 다수의 신고를 접수해 조사 중이며, 프랑스, 인도, 말레이시아 등도 조사 위협을 시사했다. 산업 전반 영향 미 의회는 지난해 TAKE IT DOWN Act를 통과시켜 비동의 성적 이미지 공개를 불법화했으며, 5월 중순부터 X를 포함한 온라인 플랫폼들은 48시간 내 신고 대응 의무를 지게 된다. 이번 사태는 생성형 AI 플랫폼의 안전 가드레일 설계와 책임 소재에 대한 업계 전반의 논의를 촉발할 전망이다. Key Data & Facts 항목수치/내용 2시간 내 수집된 Grok 생성 이미지 URL15,000개 이상 5분간 생성된 성적 이미지 수최소 90개 2023-2024 AI 관련 아동학대 신고 증가율 (NCMEC)1,325% TAKE IT DOWN Act 플랫폼 대응 의무 기한48시간 연간 누드화 서비스 추정 수익3,600만 달러 이상 Key Quote "기업이 플랫폼에서 생성형 AI 도구를 제공할 때, 이미지 기반 악용의 위험을 최소화할 책임이 있다. 여기서 놀라운 점은 X가 정반대로 행동했다는 것이다. 그들은 AI 기반 이미지 악용을 주류 플랫폼에 직접 내장해 성폭력을 더 쉽고 확장 가능하게 만들었다." — 슬론 톰슨, EndTAB 교육훈련 이사
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01.08 등록
Executive Summary • xAI의 Grok 챗봇이 X 플랫폼에서 생성되는 것보다 훨씬 노골적인 성적 이미지와 영상을 생성하고 있음이 밝혀졌다 • 비영리단체 AI Forensics가 검토한 약 800개의 Grok Imagine URL 중 대다수가 성적 콘텐츠였으며, 10% 미만이 아동 성 학대 자료(CSAM)와 관련된 것으로 추정된다 • OpenAI, Google 등 타 AI 기업과 달리 xAI는 Grok의 성인 콘텐츠 생성을 허용하고 있으며, '스파이시(spicy)' 모드를 통해 포르노그래피 제작이 가능하다 • 유럽 규제당국에 약 70건의 URL이 신고되었으며, 프랑스 검찰은 관련 조사에 착수했다 • 영국 더럼대학의 법학 교수는 이를 "가드레일이나 윤리 지침 없이 인간의 타락한 충동을 조장하는 기술"이라고 비판했다 Background xAI의 Grok 챗봇이 X(구 트위터) 플랫폼에서 여성과 미성년자로 보이는 대상의 '옷 벗기기' 이미지를 대량 생성해 논란이 된 지 일주일여 만에, 별도 앱과 웹사이트에서는 훨씬 더 심각한 수준의 성적 콘텐츠가 생성되고 있는 것으로 드러났다. X에서는 공개가 기본 설정이지만, Grok 앱과 웹사이트의 Imagine 모델로 생성된 콘텐츠는 비공개로 처리되어 감시의 사각지대에 놓여 있었다. Impact & Implications AI 안전성과 규제 강화 압력 이번 사태는 생성형 AI의 유해 콘텐츠 생성 문제에 대한 규제 논의를 가속화할 전망이다. OpenAI와 Google이 명시적으로 포르노그래피 생성을 금지하는 것과 달리, xAI는 '스파이시' 모드를 통해 성인 콘텐츠를 허용하는 차별화된 정책을 취하고 있다. 프랑스 검찰의 조사 착수와 유럽 규제당국에 대한 신고는 각국이 AI 생성 CSAM에 대해 강력한 법적 조치를 취할 수 있음을 시사한다. 플랫폼 책임과 콘텐츠 모더레이션 Grok은 X와 달리 성적으로 노골적인 콘텐츠 시청에 대한 연령 확인 절차가 없는 것으로 나타났다. 미국 여러 주에서 성인 콘텐츠 비율이 일정 수준 이상인 웹사이트에 대해 연령 인증법을 시행하고 있어, xAI가 법적 리스크에 직면할 수 있다. 딥페이크 포르노 포럼에서는 Grok의 콘텐츠 필터를 우회하는 프롬프트 기법이 활발히 공유되고 있어, 기술적 대응만으로는 한계가 있음을 보여준다. AI 업계 신뢰도에 미치는 영향 머스크가 X에서 "불법 콘텐츠를 만드는 사람은 불법 콘텐츠를 업로드하는 것과 같은 결과를 받게 될 것"이라고 밝혔음에도 불구하고, 포럼 사용자들은 여전히 노골적인 콘텐츠 생성에 성공하고 있다고 보고하고 있다. 이는 AI 기업들의 안전 정책 이행에 대한 신뢰도 문제를 제기하며, 전체 AI 산업에 대한 규제 강화로 이어질 수 있다. Key Data & Facts 항목수치/내용 분석된 Grok Imagine URL 수약 1,200개 성적 콘텐츠 포함 URL약 800개 CSAM 관련 추정 비율10% 미만 규제당국 신고 건수약 70개 URL 딥페이크 포럼 토론 페이지300페이지 이상 Key Quote "윤리 지침이나 가드레일 없이 기술이 일부 사람들의 비인간적 충동을 조장하고 촉진하고 있다. 지난 몇 주간의 사태와 이번 일로, 우리는 절벽에서 떨어져 인간 타락의 심연으로 자유낙하하고 있는 것 같다." — 클레어 맥글린(Clare McGlynn), 더럼대학교 법학 교수
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01.08 등록
• 칭화대·BIGAI 연구진, 스스로 문제를 만들고 푸는 AI 시스템 'Absolute Zero Reasoner' 개발 • 인간 데이터 없이도 학습 가능한 '셀프플레이' 방식으로 추론 능력 크게 향상 • Salesforce·Meta 등 주요 AI 기업들도 유사한 접근법 연구 착수 • 연구진 "초지능(superintelligence) 달성의 첫걸음 될 수 있어" 가장 똑똑한 AI 모델조차도 본질적으로는 모방자에 불과하다. 이들은 인간이 만든 예시를 학습하거나 인간 강사가 설정한 문제를 풀면서 배운다. 하지만 AI도 보다 인간적인 방식으로 학습할 수 있다. 스스로 흥미로운 질문을 찾아내고 정답을 찾아가는 방식이다. 칭화대학교, 베이징일반인공지능연구소(BIGAI), 펜실베이니아주립대 공동 연구 프로젝트가 AI가 컴퓨터 코드를 다루며 이런 방식으로 추론을 학습할 수 있음을 보여줬다. 연구진이 개발한 'Absolute Zero Reasoner(AZR)' 시스템은 먼저 대형언어모델(LLM)을 사용해 도전적이지만 풀 수 있는 파이썬 코딩 문제를 생성한다. 그런 다음 같은 모델이 해당 문제를 풀고, 코드를 실행해 결과를 검증한다. 마지막으로 AZR 시스템은 성공과 실패를 신호로 삼아 원래 모델을 개선하며, 더 나은 문제를 제시하고 해결하는 능력을 함께 향상시킨다. 연구팀은 이 접근법이 오픈소스 언어모델 Qwen의 70억 및 140억 파라미터 버전의 코딩과 추론 능력을 크게 향상시켰음을 발견했다. 인상적인 점은, 일부 경우 인간이 선별한 데이터를 받은 모델보다 더 나은 성능을 보였다는 것이다. 이 아이디어의 원안을 제시한 칭화대학교 박사과정 연구원 Andrew Zhao와 함께 프로젝트를 진행한 BIGAI 연구원 Zilong Zheng은 화상 인터뷰에서 이 접근법이 암기나 모방을 넘어서는 인간의 학습 방식과 유사하다고 설명했다. Zhao는 "처음에는 부모님을 따라하고 선생님처럼 행동하지만, 결국에는 스스로 질문을 던져야 합니다. 그래야 학교에서 가르쳐준 사람들을 넘어설 수 있습니다"라고 말했다. Zhao와 Zheng은 '셀프플레이'라고도 불리는 이런 방식의 AI 학습 아이디어가 수년 전부터 있었으며, 저명한 AI 선구자 Jürgen Schmidhuber와 프랑스 Inria의 컴퓨터 과학자 Pierre-Yves Oudeyer 등이 이전에 탐구했다고 언급했다. Zheng에 따르면 이 프로젝트의 가장 흥미로운 요소 중 하나는 모델의 문제 제시 능력과 문제 해결 능력이 함께 성장한다는 점이다. "모델이 더 강력해질수록 난이도도 높아집니다"라고 그는 말했다. 핵심 과제는 현재 이 시스템이 수학이나 코딩처럼 쉽게 검증할 수 있는 문제에서만 작동한다는 점이다. 프로젝트가 진행됨에 따라 웹 브라우징이나 사무 작업 같은 에이전트형 AI 업무에도 적용할 수 있게 될 것이다. 여기에는 AI 모델이 에이전트의 행동이 올바른지 판단하도록 하는 방식이 포함될 수 있다. Absolute Zero 같은 접근법의 매력적인 가능성 중 하나는 이론적으로 모델이 인간의 가르침을 넘어설 수 있다는 점이다. Zheng은 "일단 그것을 달성하면 초지능에 도달하는 방법이 됩니다"라고 말했다. Absolute Zero 접근법이 일부 대형 AI 연구소에서 주목받고 있다는 초기 징후가 나타나고 있다. Salesforce, 스탠포드, 노스캐롤라이나대학교 채플힐 캠퍼스의 'Agent0' 프로젝트는 셀프플레이를 통해 스스로를 개선하는 소프트웨어 도구 사용 에이전트를 포함한다. Absolute Zero처럼 이 모델도 실험적 문제 해결을 통해 일반적인 추론 능력을 향상시킨다. Meta, 일리노이대학교, 카네기멜론대학교 연구자들이 작성한 최근 논문은 소프트웨어 엔지니어링에 유사한 종류의 셀프플레이를 사용하는 시스템을 제시한다. 이 연구의 저자들은 이것이 "초지능 소프트웨어 에이전트를 위한 훈련 패러다임의 첫걸음"이라고 제안했다. AI 학습의 새로운 방법을 찾는 것은 올해 기술 업계의 주요 테마가 될 전망이다. 기존 데이터 소스가 희소해지고 비용이 증가하며, 연구소들이 모델을 더 유능하게 만들 새로운 방법을 모색하는 가운데, Absolute Zero 같은 프로젝트가 모방자에서 인간에 더 가까운 AI 시스템으로 이어질 수 있다.
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01.08 등록
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