인공지능 기술이 학계와 산업 전반에 걸쳐 빠르게 확산되면서, 그 활용 방식과 결과물에 대한 논란과 재검토가 이뤄지고 있다. 최근 NHANES 같은 공공 데이터셋을 활용해 논문을 대량 생산하는 '논문 공장' 현상과 GPT, 제미니, 클로드 등 다양한 언어모델의 성능 개선 및 활용 사례들이 그 대표적인 예이다. 이 글에서는 AI 논문 양산 문제, 모델별 성능 및 특징, 계산 및 처리 오류 문제, 하드웨어 선택 및 로컬 LLM 활용 고민, 그리고 AI 창작물의 경제성 및 사회문화적 수용 가능성에 대해 종합적으로 살펴보고자 한다.

양산형 논문 문제는 공공 데이터셋의 쉬운 접근성과 코딩 언어를 통한 데이터 처리 기능 덕분에 생겨난 부작용 중 하나이다. 연구팀이 NHANES 기반 논문들을 분석한 결과, 65세 이상 남성의 비타민 D 수치와 우울증, 18~45세 여성의 열악한 치아 상태와 당뇨병처럼 특정 인구 집단과 환경적 요인을 결합한 논문들이 반복적으로 나타나고 있다. 2014년부터 2021년까지 연평균 4편 정도의 논문이 게재되던 것이 2022년 이후 단기간에 190편에 달하는 논문들이 발표되었다는 점은, AI 기반 텍스트 생성 기술이 비약적으로 진보함과 동시에 연구 성과 평가 시스템 및 인센티브 문제가 복합적으로 작용했음을 시사한다. 이와 같은 현상은 논문의 실질적 기여도와 학문적 진실성에 대한 재검토를 요구하며, 결과물에 대한 인간의 검수와 평가가 더욱 중요해졌음을 반영한다.

한편, 최신 AI 언어모델들에 대한 비교와 평가는 또 다른 주목할 만한 이슈다. GPT 시리즈는 이미 오랜 기간 동안 대중에게 사용되어 왔으며, GPT-5의 출시 일정과 발전 속도에 대한 예측은 업계 전문가들 사이에서 뜨거운 감자로 다뤄진다. 실제로 GPT-5의 상반기 출시는 어려울 것이라는 의견도 있으며, 차세대 모델은 7~8월쯤 등장할 것이라는 전망이 있다. 반면, 앤트로픽의 클로드와 구글의 제미니는 각기 다른 강점을 보이고 있다. 클로드의 경우 계정 연동 기능과 코드 관련 실험이 이루어지고 있으며, 제미니는 특히 근래에 유료 버전과 프로 버전을 통해 사용성에서 큰 차이를 보인다. 실제 사용자들의 평가에서는 GPT와 제미니 모두 초기 질문에 대해서는 부정확한 답변이나 계산 오류를 보이기도 하지만, 추가적인 확인 절차를 거치면 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다는 점이 공통적으로 지적된다.

숫자 계산 및 데이터 처리 오류 역시 AI 모델들이 매번 완벽한 결과를 내지 못하는 한계로 나타나고 있다. 예를 들어, 특정 사용자가 여러 숫자로 구성된 수열(4, 4, 4, 5, 4, 4, 3 등)을 제시하고 각 숫자별 빈도를 요청했을 때, GPT나 제미니는 초기에는 부정확한 결과를 제시했으나, 반복 질문 후에는 올바른 계산 결과를 제공하는 현상이 목격되었다. 이러한 사례는 AI 모델의 학습 방식과 내부 오류 정정 메커니즘, 그리고 사용자와의 상호작용을 통해 점진적으로 개선되는 시스템의 특성을 보여준다. 결국, 계산과 같이 명확한 규칙이 존재하는 작업에서도 AI 기술은 아직 인간의 세밀한 검증을 완전히 대체하지 못하며, 오류 가능성을 내포하고 있다는 점은 실무 적용 시 유의할 문제이다.

또 다른 관심 분야는 하드웨어 선택에 관한 것이다. 특히 관공서 근무자나 직장 내에서 로컬 LLM(대형 언어 모델)을 활용하려는 사용자들의 경우, 성능과 안정성, 보안 등의 요구사항이 매우 높다. 최근 출시된 맥스튜디오 M3 시리즈의 성능과 다양한 사양 선택 옵션은 이러한 사용자들에게 매력적으로 다가온다. 사용 용도가 주로 보고서 작성과 옵시디언을 통한 RAG(회수 생성) 활용에 집중될 경우, M3 울트라 모델의 경우 32코어 CPU, 80코어 GPU, 그리고 저장 용량 선택에 대한 고민이 있다. 로컬 LLM을 활용할 때 데이터 보안과 민감한 정책적 이슈를 고려하면, 고성능 옵션을 선택하는 것이 유리하다는 의견이 많다. 하지만 가격 대비 효율성과 업무에 필요한 최소 사양을 꼼꼼하게 따져보면, 실제 업무용으로는 256GB 저장용량 모델도 충분할 수 있으며, 향후 신모델 출시 주기를 고려할 때 무리한 사양 증설은 오히려 투자 대비 효율성을 떨어뜨릴 우려가 있다. 따라서, 사용 목적과 데이터 보안 및 처리 속도 요구사항을 구체적으로 분석하여 최적의 선택을 하는 것이 바람직하다.

특정 분야, 예를 들어 "야설"과 같이 제한된 콘텐츠 생성의 경우에는 AI 모델에 대한 세부 설정과 프롬프트 엔지니어링이 큰 역할을 한다. 사용자들은 챗GPT와 제미니를 비교하며 어느 쪽이 원하는 결과물에 근접하는지, 특히 유료 버전 사용 시의 차이를 언급하고 있다. 무료버전과 유료버전 간에는 성능 차이뿐만 아니라, 콘텐츠 생성에 있어서 필터링과 규제 메커니즘에서의 차이가 존재한다. 사용자들이 실제 경험한 결과를 보면, 어느 한쪽이 처음에는 답변이 부정확하거나 금지 문구 처리에 있어 일정 차이를 보이지만, 반복적 질문이나 탈옥(안전장치를 우회하는) 시도의 경우, 두 모델 모두 일정 장벽에 부딪힌다는 점에서 개발자들이 고려해야 할 기술적 한계와 사회적 책임이 함께 요구된다.

한편, AI 창작물의 상업적 가치에 대한 논란도 중요한 화두이다. 생성 AI가 만들어내는 그림이나 텍스트, 음악 등의 결과물은 개인의 취향에 맞춰 쉽게 생성할 수 있게 되었으나, 그 결과물이 상업적으로 성공할 수 있을지에 대해서는 회의적인 시각이 팽배하다. 프롬프트 엔지니어링과 AI 추천 시스템의 발전으로 사용자가 원하는 결과물을 거의 비용 없이 손에 넣을 수 있게 됨에 따라, 창작물의 희소성과 고유 가치가 희석될 위험이 있다. 이러한 현상은 AI 기술이 예술 시장 및 콘텐츠 소비 패턴에 미치는 영향과 관련하여, 기존 예술 창작 방식 및 미디어 유통 방식에 상당한 변화를 예고한다. 결국, AI가 만들어낸 창작물이 0원의 가치를 가지게 될 수도 있다는 관점은 자유로운 창작 환경을 촉진할 수도 있지만, 동시에 창작자와 소비자 간의 상호 신뢰와 가치 교환 구조에 대한 재정의를 필요로 한다.

더불어, AI 기술 발전의 속도와 미래 가능성에 대해서도 다양한 시나리오를 상정할 수 있다. 일부 전문가들은 AGI(인공지능 일반) 시대가 가까워지고 있으며, 이와 함께 인간과 로봇 간의 정서적 교감 및 사회적 관계 형성이 새로운 소비 시장으로 등장할 것이라고 예측하고 있다. 예를 들어, 평균 수명이 증가하지 않는 현실 속에서, 로봇과의 정서적 교류나 가족 관계 형성을 모티브로 한 기술적 및 사회적 실험이 이루어질 가능성이 있다. 중장년층을 대상으로 한 로봇 어머니나 정서적 파트너십은 기술적으로는 아직 초기 단계에 머물러 있으나, 기술 발전과 사회복지 서비스의 향후 개선에 따라 실제 상용화 가능성이 전혀 없지 않다는 전망도 있다. 이러한 관점은 AI 기술의 발전이 단순히 기술적 측면을 넘어, 인간 사회의 구조와 삶의 질에 영향을 미치는 복합적인 문제임을 시사한다.

마지막으로, AI 기술의 지속적 발전과 함께 빅테크 기업 간의 경쟁, 내부 인력 감축, 정책 및 보안 문제 등은 산업 전반에 걸쳐 중요한 변수로 작용하고 있다. 예를 들어, 구글의 내부 개발 모델과 오픈AI의 GPT, 앤트로픽의 클로드 등은 각자의 강점과 약점을 지니고 있다. 사용자들은 AI 모델 간의 미세한 성능 차이와 사용 경험을 바탕으로 향후 선택에 대한 고민을 이어가고 있으며, 기업들은 기술 혁신과 함께 사용자 피드백에 귀 기울여야 할 필요성을 느낀다. 이와 함께, 공공 데이터셋 악용 문제나 논문 출판 인센티브 시스템의 왜곡 등은 AI 기술 자체의 문제라기보다는 사회 제도와 규제 체계의 미비에서 비롯된 것임을 인식할 필요가 있다. 따라서, 기술적 발전과 더불어 학문적 윤리 및 사회적 책임에 대한 논의가 동시에 이루어져야 한다.

종합적으로 볼 때, 인공지능 기술의 급속한 발전은 연구 논문 및 창작물 생산, 모델 간 성능 비교, 하드웨어 선택, 그리고 사회 구조 개선 등 다양한 측면에서 긍정적 가능성과 함께 여러 도전 과제를 안고 있다. 공공 데이터셋의 남용과 논문 공장 현상은 연구자들로 하여금 결과물에 대한 검증과 평가를 재정립하도록 만들었으며, 각 AI 모델의 차별화된 특성과 한계는 사용자들 사이에서 실질적인 비교와 선택을 요구한다. 향후 기술 발전은 단순한 계산 능력이나 언어 생성 이상의 문제로, 인간 사회와 윤리, 경제 구조 전반에 걸쳐 다각적인 영향을 미칠 것으로 전망된다. 이 과정에서 정부, 학계, 산업계가 협력하여 AI 기술 발전에 따른 부작용을 최소화하고, 혁신적인 활용 방안을 모색하는 노력이 필수적이다.