데이터 통해 많이 알수록 설득 쉬워져 인공지능(AI)의 인류에 대한 위협 중 가장 현실적이고 당장에 다가올 위협이 무엇일까. 이런 모든 과정들은 마케팅 기업에게는 거부할 수 없는 기회를 제공하며 모든 정보를 바탕으로 제공된 마케팅 정보는 개인으로 하여금 거절할 수 없는 충동을 유도하게 된다. ‘LLM의 대화 설득 능력에 대하여: 무작위 통제 실험’이란 제목의 논문에서 연구자들은 여러 이슈에 대하여 사람 대 사람, 사람 대 인공지능에 대해 한 번은 그냥, 한 번은 상대방에 대한 인종, 나이, 정치적 성향에 대한 정보를 주고 토론을 한 후 어느 정도 합의를 이루게 되는가를 관찰했다.
디지털 세계에 사는 우리는 하루에도 수십 번 이상 권유와 설득에 마주친다. 온라인 상거래는 나의 기존 상품 구매 이력을 바탕으로 살만한 상품군을 보여준다. 유튜브 동영상은 한번 보았던 관심사를 바탕으로 끝없이 이어지는 비슷한 동영상을 보여준다. 쇼츠에 한번 빠지면 끝 간데없는 시간을 보내기가 일쑤다. 이 밖에도 길 안내, 택시 배차 등도 사실은 추천이란 이름의 설득이다.
이런 딥페이크 기술이 데이터 기술과 합쳐지면 큰 파괴력은 상상을 초월할 수도 있다. 이것도 벌써 교훈이 되는 사례가 있다. 지금으로부터 8년 전 트럼프가 처음 대선에 나왔을 때 경쟁 상대는 힐러리 클린턴 전 국무장관이었다. 당시 페이스북에서는 성격 테스트를 무료로 해주는 앱이 실행되었다. 이 앱을 재미로 다운로드하고 실행한 사람들에 대하여 성격이 5가지 특성으로 분석되었으며, 개인의 성격뿐 아니라 정치적 성향이 세밀하게 분석되었다. 또한 이 앱을 시행한 사람들은 부지불식간 본인들이 어떤 것에 대하여 “좋아요”를 누르고 있는 것에 대한 정보를 앱에서 가져가는 것을 허용하였다.
인공지능이 발달하면서 우리가 기대하고 있는 것 중의 하나는 인공지능 비서, 또는 에이전트 기능이다. 물론 지금도 애플의 시리나 갤럭시의 빅스비 또는 아마존의 알렉사 등은 간단한 질의 정보를 처리하고 있다. 하지만 앞으로 거대언어모델 등의 인공지능과 연계가 되면 우리에게 진정한 비서 역할을 하는 에이전트를 구성할 수 있다. 나의 정보를 더 많이 이해할수록 이 비서는 더욱 똑똑해질 것이다. 모든 e메일과 통화 내용을 분석할 수 있고, 내가 어떤 약속을 선호하는지 또한 이 사람에 대하여 어떻게 생각하는지를 알면 알수록 이 비서는 알아서 척척 e메일 답장, 미팅 약속 및 연기 등의 일들을 수행해 나갈 것이다.
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