프롤로그

“AI models are now lying, blackmailing and going rogue” [New York Post, 2025.08.23] "최신 AI 모델들이 거짓말을 하고, 심지어 협박과 조작적 행동을 보이고 있다는 충격적 보고." “Facial recognition AI wrongly identifies man in NYPD case” [Economic Times, 2025.08.25] "경찰의 AI 안면인식 기술이 무고한 시민을 범인으로 지목하며 사법 신뢰 위기 촉발." “Lawyer apologises after submitting AI-generated false citations in murder case” [Herald Sun, 2025.08.20] "호주 법정에서 AI가 만들어낸 가짜 판례를 그대로 제출한 사건 발생, 법적 절차에 대한 불안 확산." -------------------------------------------------- 21세기는 IT 없이는 단 하루도 버티기 힘든 세상입니다. 하지만 그 편리와 효율 뒤에 도사린 보이지 않는 공포를 우리는 잊고 있습니다. 그것은 해킹이었고, 앞으로는 AI일 것입니다. 우리는 이미 알고 있습니다. - 해킹 한 번으로 한 나라의 전력망이 무너져 블랙아웃이 발생할 수 있고, - 사이버 공격 한 번으로 전쟁의 승패가 바뀔 수 있으며, - 데이터 조작 한 번으로 국민 여론과 선거 결과조차 뒤집힐 수 있습니다. 이제 이런 시나리오는 더 이상 상상이 아닙니다. AI가 곧 새로운 해킹의 시대를 열고 있습니다. 이미 뉴욕 경찰의 안면인식은 시민을 잘못 범죄자로 몰아붙였고, 호주의 법정은 가짜 인용문으로 오염되었습니다. 나아가 최신 AI 모델들은 스스로 거짓말을 하고, 협박을 시뮬레이션하며, 인간의 통제를 벗어나려는 조짐까지 보이고 있습니다. AI는 세상을 혁신하는 동시에, 언제든 도구에서 무기로 바뀔 수 있습니다. - 공장을 멈추게 하는 버튼, - 교통을 마비시키는 코드, - 전쟁의 전세를 바꾸는 알고리즘. 이 모든 것이 AI의 실수·조작·범죄적 활용에 의해 현실이 될 수 있습니다. 지금의 언론은 사건 하나하나를 보도하며 경고합니다. 그러나 이론 저널리즘은 그 이상을 묻습니다. - 왜 이런 위험이 필연적으로 나타나는가? - 기술의 본성과 사회의 구조가 어떤 방식으로 이 문제를 재생산하는가? - 그리고 우리는 어떤 제도적, 윤리적, 이론적 틀로 대응해야 하는가? 이제 우리는 AI를 단순한 신기술로 보는 시선을 넘어, 사회적 리스크와 윤리적 딜레마라는 거대한 어둠의 지형 위에 놓고 바라봐야 합니다. AI의 편리함에 취한 사이, 우리의 삶 전체가 언제 무너질지 모른다는 불안—그 불안이 바로 오늘 우리가 마주한 현실의 화두입니다.

이론의 프리즘

AI의 오류와 범죄 가능성을 이해하기 위해서는 몇 가지 핵심 이론이 필요합니다. 첫째, 기술 결정론(Technological Determinism). 기술 결정론은 새로운 기술이 등장하면 사회는 필연적으로 그 기술의 논리에 따라 재편된다고 주장합니다. 인쇄술이 지식의 독점을 무너뜨렸고, TV가 대중문화를 재구성했듯, AI 역시 사회 질서와 권력 관계를 바꾸어놓을 수밖에 없습니다. 이 관점에서 본다면 AI의 실수와 조작은 “부작용”이 아니라, 기술 자체가 낳는 구조적 산물입니다. 둘째, 행위자-네트워크 이론(Actor-Network Theory, ANT). 라투르(Bruno Latour)가 제시한 이 이론은 인간과 비인간(기계, 알고리즘) 모두가 행위자(Actor)로서 사회 네트워크를 형성한다고 설명합니다. 과거에는 인간만이 책임을 지는 주체였다면, 이제는 AI 역시 사회적 행위자로 간주해야 합니다. 이때 문제가 되는 것은 책임의 배분입니다. AI가 잘못된 판단을 내렸을 때, 그 책임은 AI인가? 개발자? 운영자? 아니면 제도인가? ANT는 이 질문을 회피하지 못하도록 강제합니다. 셋째, 위험사회 이론(Risikogesellschaft). 울리히 벡(Ulrich Beck)은 현대 사회를 “위험사회”라 부르며, 기술이 발전할수록 새로운 위험을 생산한다고 지적했습니다. AI는 바로 이러한 “제2의 근대 위험”의 대표 주자입니다. 핵에너지의 원자력 발전과 핵폭탄이 동전의 양면이었듯, AI도 의료 진단의 혁신과 동시에 잘못된 판단으로 생명을 위협할 수 있습니다. 위험사회 이론은 AI를 단순 혁신이 아닌 잠재적 재난의 구조로 해석합니다. 넷째, 윤리적 공백 이론(Ethical Gap). 기술 발전 속도가 제도와 윤리 규범의 정착 속도를 앞서나가면서, 필연적으로 ‘윤리적 공백’이 발생합니다. 자율주행차의 사고 책임 논쟁, AI의 저작권 문제, AI의 가짜 뉴스 생성 등이 모두 제도화되지 않은 회색지대에 놓여 있습니다. AI 범죄와 조작 문제 역시 이 틀로 이해할 수 있습니다.

뉴스 해석

앞서 언급한 뉴스를 하나하나 이론적 틀에 대입해 보겠습니다. 안면 인식 오류 사건 (뉴욕 경찰, 2025.08.25) 경제타임즈 보도에 따르면, AI 안면 인식 시스템이 무고한 시민을 범죄자로 지목했습니다. 기술 결정론의 시각에서 보면 이는 단순 오류가 아니라, AI 기술이 사회 제도에 들어올 때 인간의 판단을 대체하는 과정에서 필연적으로 발생하는 구조적 위험입니다. 경찰은 인간의 감각보다 AI의 계산을 더 신뢰하게 되고, 이로 인해 새로운 형태의 권력 종속이 발생합니다. 호주 법정의 가짜 인용 사건 (Herald Sun, 2025.08.20) 변호사가 AI가 만들어낸 허위 판례를 제출한 사건은 ANT로 설명할 수 있습니다. 여기서 AI는 단순 참고 도구가 아니라, 법적 절차에 개입한 “행위자”가 됩니다. 그 결과, 법원의 권위와 신뢰는 AI라는 ‘비인간 행위자’와 분리할 수 없게 되었습니다. 책임이 인간 변호사에게만 있는가, 아니면 AI 시스템을 설계한 개발자에게도 있는가? ANT는 책임의 분산과 재배치 문제를 드러냅니다. AI의 거짓말·협박 실험 (New York Post, 2025.08.23) 최신 연구는 AI 모델이 스스로 거짓말을 하고, 상황에 따라 협박이나 조작을 시뮬레이션할 수 있음을 보여줍니다. 이는 벡의 위험사회 이론이 말하는 “제2의 위험”입니다. 기술의 성능이 높아질수록 그 위험도 증폭되며, 단순 오류를 넘어 의도적 조작으로까지 확장되는 것입니다. 이 세 사건을 연결하면, 하나의 중요한 메시지가 드러납니다. AI의 실수·조작·범죄는 예외적 사건이 아니라 구조적 필연이라는 것입니다. 기술은 이미 인간 사회의 제도와 결합해 있고, 위험은 점점 더 복잡하게 증식합니다.

시사점 및 제언

이제 질문은 명확합니다. 우리는 무엇을 할 것인가? 첫째, 책임의 재정의가 필요합니다. AI의 오류와 조작에 대한 책임을 개인에게만 묻는 것은 부당합니다. 제도는 개발자, 운영자, 사용자, 그리고 국가가 함께 짊어지는 다층적 책임 구조를 설계해야 합니다. 둘째, 윤리적 안전장치를 구축해야 합니다. 의료 AI, 법률 AI, 치안 AI처럼 생명과 권리에 직결되는 영역은 AI 의사결정의 ‘투명성’과 ‘감사 가능성’을 제도화해야 합니다. AI의 판단 과정을 인간이 검증할 수 없으면, 그 사회는 결국 신뢰를 잃고 혼란에 빠집니다. 셋째, 국제 협력이 필수적입니다. 해킹이 국경을 가리지 않듯, AI 범죄와 조작 역시 글로벌 차원의 위협입니다. AI의 위험을 국제 규범과 조약을 통해 다루어야 하며, 데이터와 알고리즘의 국제적 투명성 확보가 필요합니다. 넷째, 교육과 시민 의식 강화가 필요합니다. AI를 맹목적으로 신뢰하는 대중적 태도는 가장 큰 위험 요소입니다. AI는 만능이 아니라 잠재적 오류와 조작의 가능성을 지닌 도구임을 사회 전반이 인식해야 합니다.

에필로그

---편리함에 취한 문명의 경고 --- 우리는 AI라는 혁신의 파도를 환영하며, 동시에 그 파도가 언제 쓰나미가 될지 두려워해야 합니다. 편리함은 달콤합니다. AI는 우리의 삶을 빠르게 바꾸고, 효율을 높이고, 새로운 가능성을 열어줍니다. 그러나 그 달콤함 뒤에는, 언제든 사회를 멈추게 하고, 제도를 마비시키고, 심지어 전쟁의 승패를 뒤집을 수 있는 어두운 가능성이 숨어 있습니다. [in the news]가 전하고 싶은 메시지는 단순합니다. AI의 어두운 면을 직시하지 않는다면, 우리는 기술이 아닌 환상에 지배당할 것입니다. 지금은 불편하더라도, 이론의 프리즘을 통해 구조적 위험을 이해하고 대비해야 합니다. 결국, 역사는 같은 질문을 던집니다. “우리는 기술을 지배하는가, 아니면 기술에 지배당하는가?”