간략 요약
이 비디오에서는 AI 기술이 인터넷 콘텐츠 생성에 미치는 영향과 미래 전망에 대해 다룹니다. AI가 생성하는 콘텐츠의 양이 증가하면서 검색 엔진 최적화(SEO)에 미치는 영향, 데이터 학습의 한계, 그리고 이를 극복하기 위한 새로운 기술인 '추론'의 등장에 대해 설명합니다. 또한, 장기 기억 메모리 기술을 통해 개인 맞춤형 AI 비서가 발전하고, AI 간 메모리 이전 기능이 도입되면서 발생할 수 있는 '비서 락인(lock-in)' 전략에 대해서도 논의합니다. 마지막으로, 오픈AI의 브라우저 '아틀라스' 공개와 함께 개인 정보 축적 위험, 필터 버블, 의존성 문제 등 AI 기술 발전의 잠재적 위험성에 대한 경고도 잊지 않습니다.
- AI가 인터넷 글의 절반 이상을 차지하며 콘텐츠 생성 방식에 큰 변화를 가져옴.
- 데이터 학습의 한계를 극복하기 위한 '추론' 기술과 장기 기억 메모리 기술이 개인 맞춤형 AI 비서의 발전을 가속화.
- AI 기술의 발전은 개인 정보 축적, 필터 버블, 의존성 심화 등 새로운 문제점을 야기할 수 있음을 경고.
AI가 인터넷 글의 절반을 차지한 변화
현재 인터넷에 게시되는 새로운 글의 절반 이상을 AI가 작성하고 있으며, 이는 IT 기술이 우리 일상생활 깊숙이 침투했음을 의미합니다. 채치PT 등장 이후 3년 만에 AI가 생성한 콘텐츠가 급증했지만, AI가 작성한 글의 품질 문제로 인해 검색 엔진에서 저품질로 분류되는 현상이 발생했습니다. 이에 따라 AI가 생성한 콘텐츠를 인간이 수정하고 다듬는 방식으로 변화하면서 AI와 인간의 협업이 중요해지고 있습니다. 이러한 변화는 AI가 비즈니스뿐만 아니라 일상생활에서도 큰 영향을 미치고 있음을 보여줍니다.
검색엔진 품질 조정과 AI-인간 협업 콘텐츠
AI가 생성한 콘텐츠가 인터넷의 절반 이상을 차지하면서 검색 엔진들은 AI가 작성한 글을 저품질로 분류하여 검색 결과에서 제외하기 시작했습니다. 이러한 검색 엔진의 품질 조정으로 인해 AI가 100% 작성한 글보다는 AI를 기반으로 하되 사람이 최종적으로 다듬는 콘텐츠가 증가하고 있습니다. 이는 AI 기술의 발전과 함께 인간의 역할이 여전히 중요하다는 것을 시사하며, AI와 인간의 협업을 통해 더 나은 품질의 콘텐츠를 만들 수 있음을 보여줍니다.
데이터 한계 도달과 새로운 학습 구조 ‘추론’ 등장
AI 모델의 성능 향상을 위해 데이터를 지속적으로 학습시키는 스케일링 법칙이 한계에 도달하면서, AI 업계는 새로운 데이터 학습 방식인 '추론'에 주목하고 있습니다. 추론은 AI가 데이터를 한 번에 학습하는 것이 아니라 쪼개서 나눠가면서 고민하는 방식으로, 데이터가 부족한 상황에서도 AI의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 추론 방식 역시 속도 저하와 한계점을 가지고 있어, 기업 내부 데이터나 개인 사용자의 데이터를 활용하는 방향으로 발전하고 있습니다.
장기 기억 메모리 기술과 개인 맞춤형 AI 비서
인터넷에 공개되지 않은 기업 내부 데이터와 개인 사용자의 데이터를 활용하기 위해 장기 기억 메모리 기술이 도입되고 있습니다. 이 기술은 AI가 사용자와의 대화나 행동을 오래 기억하여 개인별로 특화된 데이터를 축적하는 방식으로, 채치PT, 제미나이, 클로드 등 다양한 AI 서비스에 적용되고 있습니다. 장기 기억 메모리 기술은 AI를 개인 맞춤형 비서처럼 발전시켜 사용자의 맥락을 이해하고 필요한 정보를 제공할 수 있도록 합니다.
AI 간 메모리 이전 기능과 ‘비서 락인’ 전략
AI 서비스 간 경쟁이 심화되면서, 앤트로픽의 클로드는 AI 간 메모리 이전 기능을 도입하여 사용자가 다른 AI 서비스로 이동할 때 기존의 메모리를 가져올 수 있도록 했습니다. 이는 사용자를 특정 AI 서비스에 묶어두는 '비서 락인(lock-in)' 전략에 대한 견제이며, 후발 주자들이 사용자 확보를 위해 제공하는 혜택과 유사합니다. 하지만 궁극적으로는 모든 AI 서비스가 사용자 데이터를 독점하여 락인 효과를 강화하려는 방향으로 나아갈 것으로 예상됩니다.
오픈AI의 브라우저 ‘아틀라스’ 공개 및 에이전트 통합
오픈AI는 웹 브라우저 '아틀라스'를 출시하여 장기 기억 메모리 기술과 통합하려는 움직임을 보이고 있습니다. 아틀라스는 사용자의 검색 기록, 방문 웹사이트, 클릭 정보 등을 기억하여 AI 에이전트가 사용자의 맥락을 더 잘 이해하고 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 사용자가 떡볶이를 주문할 때 AI가 사용자의 취향을 기억하여 치즈 토핑이나 페퍼로니 추가와 같은 옵션을 자동으로 제안할 수 있습니다.
개인정보 축적 위험, 필터버블·의존성 문제 제기
AI가 개인에 대한 상세한 데이터를 축적하면서 개인 정보 유출, 필터 버블 심화, AI 의존성 증가 등 다양한 위험이 제기되고 있습니다. AI가 사용자의 모든 맥락을 기억하여 범죄자 추적처럼 개인을 감시하고 통제할 수 있다는 우려도 있습니다. 또한, AI에 대한 의존도가 높아질수록 인간의 자율성이 저하되고, AI가 오작동하거나 서비스가 중단될 경우 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 AI 기술 발전과 함께 윤리적 문제와 안전성에 대한 고민이 필요합니다.
