최근 애틀랜틱(The Atlantic)은 생성형 인공지능(AI) 기술의 현재 상태를 '공학적 재앙(Engineering Disaster)'이라고 강하게 비판하며, 이 기술이 가진 근본적인 문제점들을 지적했습니다. 이는 단순히 초기 기술의 시행착오가 아니라, AI가 사회에 미치는 영향과 지속 가능성 측면에서 심각한 우려를 제기하는 목소리입니다.
애틀랜틱은 생성형 AI가 가진 주요 문제점으로 환각(hallucination) 현상, 즉 AI가 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 지어내는 경향을 꼽았습니다. 또한, 인터넷에서 수집된 방대한 데이터에 내재된 편향(bias)이 AI 모델에 그대로 학습되어 차별적이고 불공정한 결과물을 생성할 수 있다는 점, 그리고 대규모 언어모델(LLM) 학습과 추론(inference) 과정에서 막대한 양의 전력과 컴퓨팅 자원이 소모된다는 환경적 문제도 함께 제기했습니다. 이러한 문제들은 현재의 기술 발전 속도만으로는 해결하기 어려운 구조적인 한계로 인식되고 있습니다.
이러한 비판은 생성형 AI가 단순한 도구를 넘어 사회 전반에 깊이 침투하고 있는 상황에서, 기술의 윤리적 책임과 지속 가능성에 대한 중요한 논의를 촉발합니다. AI 개발자와 기업들은 단기적인 성능 개선을 넘어, 환각, 편향, 에너지 소비와 같은 근본적인 문제들을 해결하기 위한 장기적인 연구와 투자를 병행해야 할 것입니다. 그렇지 않으면 생성형 AI는 인류에게 이로운 기술이 아닌, 예측 불가능한 부작용을 초래하는 '재앙'으로 인식될 수 있다는 경고로 해석됩니다.