AI가 만든 콘텐츠는 이제 낯설지 않다. 기사 요약, 광고 문구, 이미지 생성, 영상 편집까지 AI는 이미 콘텐츠 생산의 한 축이 되었다. 많은 사람들은 이를 단순히 “편리한 도구” 정도로 인식하지만, 실제 현장에서는 이미 여러 문제가 발생하고 있다. 중요한 점은 이 문제들이 미래의 가능성이 아니라, 이미 현실에서 일어난 사건이라는 것이다. AI가 만든 콘텐츠는 빠르고 효율적이지만, 그만큼 예기치 않은 위험도 함께 가져온다. 이 글에서는 AI가 생성한 콘텐츠가 실제로 문제가 되었던 대표적인 사례들을 통해, 어디에서 문제가 발생하는지 살펴본다.
AI가 만든 ‘가짜 정보’가 실제 뉴스처럼 퍼진 사례
AI 콘텐츠 문제가 가장 먼저 드러난 영역은 정보와 뉴스 분야다. 생성형 AI는 그럴듯한 문장을 만드는 데 매우 능숙하다. 문제는 이 그럴듯함이 사실 여부와는 무관하다는 점이다. 실제로 AI가 만들어낸 허위 정보가 뉴스처럼 퍼진 사례는 이미 여러 차례 발생했다.
대표적인 사례 중 하나는 AI가 존재하지 않는 연구 결과나 판례, 통계 자료를 실제처럼 만들어낸 경우다. 일부 언론사나 블로그, 기업 보고서에서 AI가 생성한 내용을 그대로 사용했다가, 나중에 해당 정보가 전혀 근거 없는 내용이라는 사실이 밝혀졌다. AI는 질문에 답하기 위해 “있을 법한” 정보를 조합했을 뿐인데, 이를 검증 없이 사용한 사람이 문제를 키운 것이다.
이 과정에서 문제는 단순한 오보에 그치지 않는다. 잘못된 정보는 검색 엔진과 SNS를 통해 빠르게 확산되고, 이후에 정정이 이루어져도 이미 퍼진 영향은 되돌리기 어렵다. 특히 금융, 의료, 법률처럼 전문성이 요구되는 분야에서는 AI가 만든 허위 정보가 실제 의사결정에 영향을 미칠 위험도 존재한다.
이 사례들이 보여주는 핵심은 명확하다. AI는 사실을 판단하지 않는다. 단지 가장 그럴듯한 문장을 만들어낼 뿐이다. 하지만 콘텐츠를 소비하는 사람들은 그 문장이 사람의 손을 거쳤다고 오해하기 쉽다. 이 간극에서 문제가 발생한다.
AI 이미지·영상 콘텐츠로 인한 저작권·초상권 논란
AI 콘텐츠 문제는 텍스트에만 국한되지 않는다. 이미지와 영상 분야에서도 실제 분쟁 사례가 빠르게 늘어나고 있다. 생성형 AI는 수많은 기존 이미지를 학습해 새로운 이미지를 만들어낸다. 이 과정에서 원작자의 권리가 침해되는지 여부가 큰 논란이 되고 있다.
실제로 AI가 특정 화가나 일러스트레이터의 화풍을 그대로 모방한 이미지가 상업적으로 사용되면서, 원작자가 문제를 제기한 사례들이 발생했다. 겉보기에는 새로운 이미지처럼 보이지만, 스타일과 구성, 색감이 특정 작가의 작업과 지나치게 유사하다는 점에서 문제가 되었다.
영상 분야에서는 더 직접적인 문제가 나타났다. AI를 이용해 실제 인물의 얼굴과 목소리를 합성한 영상이 만들어졌고, 이 영상이 당사자의 동의 없이 유포되었다. 특히 유명인의 얼굴을 활용한 가짜 광고 영상이나 발언 영상은 사회적 파장을 일으켰다. 이 경우 단순한 저작권 문제가 아니라 초상권과 명예훼손 문제로까지 이어진다.
문제는 AI가 콘텐츠를 만들었기 때문에 책임 소재가 불분명해진다는 점이다. 콘텐츠를 만든 사람, AI를 제공한 플랫폼, 이를 유통한 매체 중 누가 책임을 져야 하는지 명확하지 않다. 기존 법과 제도는 인간이 만든 창작물을 전제로 설계되어 있기 때문에, AI 콘텐츠는 회색지대에 놓이게 된다.
기업과 조직에서 발생한 AI 콘텐츠 사용 사고
AI 콘텐츠 문제는 개인이나 창작자 영역을 넘어, 기업과 조직에서도 실제 사고로 이어지고 있다. 대표적인 사례는 기업 홍보 콘텐츠나 내부 문서에 AI가 생성한 내용을 그대로 사용했다가 문제가 된 경우다.
한 기업에서는 AI가 작성한 보도자료를 거의 수정 없이 배포했다가, 내용 중 일부가 사실과 다르다는 지적을 받았다. 또 다른 사례에서는 AI가 생성한 마케팅 문구가 특정 집단을 차별적으로 묘사했다는 논란이 발생했다. AI는 의도하지 않았지만, 학습 데이터에 포함된 편향이 그대로 드러난 것이다.
내부 문서에서도 문제가 발생했다. AI를 이용해 보고서나 분석 자료를 작성한 뒤 이를 의사결정에 활용했는데, AI가 만들어낸 가상의 수치나 사례가 실제 데이터처럼 사용된 경우다. 이로 인해 잘못된 판단이 내려졌고, 이후 문제가 드러나 조직 차원의 리스크로 이어졌다.
이 사례들의 공통점은 AI를 “보조 도구”가 아니라 “대체 수단”으로 사용했다는 점이다. 검토와 검증의 과정이 생략되었고, AI가 만든 콘텐츠에 과도한 신뢰가 부여되었다. 결과적으로 문제는 기술이 아니라, 사용 방식과 책임 구조의 부재에서 발생했다.
AI가 만든 콘텐츠가 문제가 되는 이유는 단순히 기술이 미완성이라서가 아니다. 그보다 더 큰 문제는 AI 콘텐츠가 인간의 판단을 대체할 수 있을 것이라는 착각이다. AI는 빠르고 효율적이지만, 책임을 지지 않는다. 오류가 발생했을 때 설명하지도 않는다. 결국 그 콘텐츠를 사용하고 유통한 사람이 책임을 져야 한다.
이미 현실에서는 AI 콘텐츠로 인한 분쟁과 사고가 반복되고 있다. 앞으로 기술은 더 정교해질 것이고, 문제는 더 미묘해질 가능성이 크다. 그렇기 때문에 지금 필요한 것은 AI를 무조건 경계하는 것도, 무조건 신뢰하는 것도 아니다. AI가 만든 콘텐츠를 어디까지 활용하고, 어디에서 사람이 개입해야 하는지를 구분하는 기준이다. 그 기준을 세우지 않는 한, 문제는 계속해서 반복될 것이다.