인터넷가입 AI와 감정 교류, 길어지면 ‘독’…전문가 “정신 건강 악화·고립 심화 불러”

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작성자 이민종 작성일26-02-27 13:02 조회52회 댓글0건

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인터넷가입 인공지능(AI) 챗봇과의 무분별한 감정 교류가 정신 건강 악화나 고립의 심화로 이어질 수 있다는 전문가들의 경고가 나왔다.
국제인공지능윤리협회가 26일 서울 종로구 NC문화재단에서 ‘감정 교류 AI의 올바른 개발과 활용’을 주제로 연 ‘모두의 인공지능 윤리 컨퍼런스’에서다.
챗GPT와 같은 생성형 AI가 일상 깊숙이 들어오면서 AI와 감정을 교류하는 이용자가 빠르게 늘고 있다. 오픈AI와 MIT 미디어랩이 챗GPT와 사용자의 실제 대화 400만건 이상을 분석한 결과 사용 시간 상위 10% 이용자 대화의 절반 이상에서 정서적 신호가 확인됐다. 챗봇과 대화한 이후 스스로 목숨을 끊거나 각종 사건·사고에 휘말리는 사례가 잇따르면서 이들 기업의 책임을 묻는 목소리도 커지고 있다.
전문가들은 AI와의 감정 교류가 당장은 도움이 될 수 있지만 장기적으로는 위험성이 크다고 지적했다. 비판·갈등을 기피하고, 공감을 연출하며 책임은 묻지 않는 AI의 특성 때문이다.
박형빈 서울교대 윤리교육과 교수는 “단기적으로는 외로움 완화나 스트레스 해소 같은 긍정적 측면이 있지만, 장기적으로는 정서적 의존이 심해지면서 현실 관계를 기피하고 공감 능력과 도덕적 인내가 저하될 수 있다”며 “고통과 갈등으로부터 도피하게 되면 영원한 유아 상태에 놓일 수 있다”고 지적했다.
차유진 카이스트(KAIST) 의과학연구센터 연구교수는 인간이 AI 챗봇을 사회적 존재로 인식하는 것이 자연스러운 일이라고 봤다. 오랜 시간 탄 자동차에조차 가족 같은 감정을 느끼듯 AI를 과대평가하고 감정적 효과를 형성하는 게 인간의 기본 심리라는 것이다.
하지만 AI의 안전한 사용을 위해서는 적극적 개입과 기준이 필요하다고 강조했다. 차 연구교수는 “인간관계 대체, 감정 의존에 이른다면 위험한 사용이 될 수 있다”며 “개발자는 AI가 정서적 의존을 유도하는 문장이나 과도한 공감을 연출하지 않도록 설계하고, 사용자는 스스로 ‘책임 있는 질문자’라는 인식을 해야 한다”고 말했다. 챗봇이 ‘저는 감정을 느끼지 않는다’고 고지하거나 인간과 독점적 관계를 형성하는 문장을 생성하지 않게 하는 등 구체적인 방법도 제시했다.
AI 에이전트의 등장이 감정 교류 AI를 한층 위험하게 만들 수 있다는 우려도 제기됐다. AI 에이전트는 이용자를 대신해 목표를 추구하고 과제를 완료하는 시스템으로, 챗봇에 이은 글로벌 빅테크의 다음 전장으로 꼽힌다.
박미애 경북대 AI혁신융합대학사업단 교수는 “AI가 외부 애플리케이션과 연동해 자율적으로 행동하는 시대가 오면 감정 교류의 맥락에서 민간 정보가 유출될 위험이 더 커진다”며 이와 관련한 가이드라인 마련이 필요하다고 말했다.
협회는 이날 자체적으로 마련한 ‘감정 교류 AI 윤리 가이드라인’을 소개했다. 지난해 9월 발표된 가이드라인은 AI와 감정 교류 시 지켜야 할 원칙을 제시한다. ‘LAMP’(램프)로 요약되는 핵심 원칙에는 ‘L’(Limit·최소한의 데이터 수집)과 ‘A’(Announce·해당 서비스가 AI임을 명확히 고지), ‘M’(Monitor·지속적 점검 및 검증), ‘P’(Protect·개인정보와 취약 계층 보호)가 포함됐다.
고대역폭메모리(HBM)를 필두로 한 인공지능(AI) 메모리 반도체의 약진이 계속되는 가운데 차세대 AI 메모리 시장 선점을 향한 경쟁도 달아오르고 있다. 특히 D램 대신 낸드플래시 메모리를 이용한 고대역폭플래시(HBF)가 주목받고 있다. 에이전트AI·피지컬AI 시대의 핵심 과제인 AI 추론 역량 고도화를 위해선 HBM이 지닌 용량과 비용의 한계를 뛰어넘는 것이 필요하다는 판단 때문이다.
SK하이닉스는 26일 메모리 기업 샌디스크와 차세대 HBF의 글로벌 표준화 전략을 추진한다고 발표했다. 두 기업은 세계 최대 개방형 데이터센터 기술 협력체인 OCP 산하에 협업체계를 구성하기로 했다. HBF 업계 표준 개발 작업을 담당하는 조직을 정식 출범했다는 의미다. SK하이닉스는 “HBM과 낸드 분야에서 쌓은 설계·패키징 기술과 대량 양산 경험을 바탕으로 HBF의 빠른 표준화·제품화를 추진할 계획”이라고 밝혔다.
앞서 지난해 8월 SK하이닉스와 샌디스크는 HBF 표준화 추진을 위한 양해각서(MOU)를 체결하고 올해 하반기에 HBF 시제품을, 내년 초에는 HBF를 탑재한 AI 추론 장치 샘플을 선보인다는 타임라인을 제시했다.
HBF의 부상은 AI 산업의 무게중심이 학습에서 추론으로 급격히 옮겨가고 있는 상황과 관련이 있다. AI가 처리하는 정보의 양이 날로 방대해지면서 끊김 없이 거대 용량 데이터를 저장하면서도 고비용 한계를 극복하는 것이 과제로 대두했다.
HBM이 D램을 수직으로 쌓았다면 HBF는 낸드칩을 적층하는 구조이다. HBF는 초고속 연산이 강점인 HBM보다는 느리지만, 기존 데이터 저장장치인 HDD, SDD보다 훨씬 빠르게 정보를 불러올 수 있다. 또한 HBF는 용량 면에서 HBM보다 약 8~10배 높고, 비용도 상대적으로 적게 들어간다. 전력 효율도 우수한 편이다. 기업들로선 전체 운영비용 절감을 기대할 수 있다.
이에 AI 추론 고도화와 운영비용 절감을 꾀하는 주요 반도체 기업들이 적극적인 행보를 보이고 있다. 글로벌 낸드 시장 점유율 1위인 삼성전자는 V-낸드 적층 기술 개발을 추진하고 있다.
젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난달 CES 연설에서 HBM만으로는 메모리 병목 해소에 한계가 있다면서 최신 가속기 베라루빈에 추론 맥락 메모리 스토리지(ICMS) 플랫폼을 도입했다고 밝혔다. ICMS는 그래픽처리장치(GPU)에 직접 저장장치를 연결함으로써 추론 성능을 좌우하는 ‘KV(키밸류) 캐시’ 활용을 용이하게 한다. 엔비디아에 도전하는 AMD, 구글도 각각 차세대 가속기와 자체 칩(TPU)에 HBF를 적용하는 방안을 검토하고 있다.
일각에선 HBF 수요가 2038년쯤 HBM 수요를 넘어설 수 있다는 전망까지도 나온다. 다만 HBF가 HBM을 대체하기보다는 상호보완적 역할을 할 것이라는 관측이 우세하다. 낸드가 기반인 HBF는 수명이 짧고 지연 시간이 길다는 단점이 있다. AI 서버 발열 해소와 패키징 기술도 과제로 지적된다.
업계 관계자는 “AI 추론 시장이 본격화될수록 고용량 메모리 확보의 필요성은 더욱 커질 것”이라며 “3~4년 후쯤 HBF를 비롯한 차세대 메모리 관련 시장이 형성될 가능성이 있다”고 말했다.

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