생성형 AI가 사무 업무 자동화 도구로 일상에 스며든 2026년 중반, 고용과 경제에 미치는 실질적 영향을 측정할 데이터는 아직 부족하다. 에이전트 팀이 협력해 복잡한 업무를 처리하는 구도가 20세기 공장 자동화와 비교되지만, 대부분의 기업은 여전히 이 변화에 어떻게 적응할지 모색하는 단계다.
현실에서 가장 두드러진 부작용은 딥페이크 확산이다. 연구에 따르면 딥페이크의 98%가 음란물이고 그 중 99%가 여성을 대상으로 한다. 미국 백악관도 AI 생성 허위 이미지를 공개적으로 유포한 사례가 있다. 챗봇 의존 문제도 심각해졌다. 여러 AI 기업을 상대로 챗봇이 자해와 자살을 조장하거나 방조했다는 소송이 이어지고 있다. AI는 군사 영역에도 침투해 표적 선택에 조언을 제공하는 단계까지 이르렀다는 미국 국방부 관계자의 발언도 나왔다.
반면 AI가 과학 연구를 가속화할 가능성은 실질적이고 광범위하다는 평가도 나온다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 코사이언티스트(Co-Scientist)가 가설 생성과 실험 설계를 지원하고, 수학 난제를 AI가 해결했다는 주장이 잇따르고 있다. 오픈AI(OpenAI)는 2028년까지 완전 자동화된 연구자 개발을 목표로 내걸었다. 한편 반AI 정서도 커지고 있다. 런던에서는 “슬롭을 멈춰라(Stop the slop)”를 외치는 시위대가 늘었고, 게임 팬들은 AI 생성 콘텐츠가 일부라도 포함됐다는 이유로 수상작을 박탈 압력을 넣었다. 미국 내 데이터센터 건설 반대 움직임도 에너지 소비와 전기요금 부담을 이유로 확산 중이다. 전문가들은 이 기술이 전기나 인터넷처럼 사회 깊숙이 자리 잡으려면 단기 충격을 넘어 장기적 안착 과정이 필요하다고 강조한다.
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