AI 홍수시대, AI와 'AI 워싱'을 구분하세요.

최근 몇 년 사이, AI는 산업 전반을 뒤흔드는 혁신 기술로 자리 잡았다. 기업들은 앞다투어 AI 기술을 도입하고 있으며, ‘AI 기반’, ‘AI 혁신’ 등의 단어는 이제 마케팅에서 빠지지 않는 키워드가 되었다. 온라인상에서는 우리는 수많은 AI 제품을 쉽게 접할 수 있다.  과연 모든 기업이 진짜 AI 기술을 활용하고 있을까?

 AI를 표방하는 많은 기업이 실제로는 AI를 제대로 적용하지 않거나, 단순한 자동화 기술을 AI로 포장하는 경우가 많다고 합니다. 즉, ‘AI 워싱(AI Washing)’이 만연하고 있는 것이다. 마치 환경 보호를 강조하지만 실상은 그렇지 않은 ‘그린워싱(Greenwashing)’처럼,  AI 워싱은 기업이 인공지능 기술을 과대 포장하여 소비자와 투자자를 현혹하는 마케팅 전략 중 하나로 사용을 하고 있습니다. 

그렇다면  어떻게 AI 워싱을 구별할 수 있을까? 기업들의 AI 마케팅이 진짜인지 가짜인지 판단하는 기준은 무엇일까? 이번 블로그에서는 AI 워싱의 개념과 실제 사례를 살펴보고, 소비자와 기업이 이를 현명하게 구별하는 방법을 살펴보고자 한다.

(본 글은 한국소비자 보호원의 'AI워싱, 소비자를 기만하는 인공지능 마케팅' 자료를 기반으로 작성했다) 

" Let's get it "

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AI 전성시대, 우리는 진짜 AI, 가짜 AI 를 구별해 한다.

 

AI 워싱은, 자사의 제품이나 서비스가 실제로 AI(Artificial Intelligence, 인공지능) 기술과 무관하거나 크게 관련이 없음에도 불구하고 마치 최첨단 AI 기술을 기반으로 한 제품이나 서비스인 것처럼 주장하는 기업의 부정직한 행위를 일컫는다. (출처: 네이버 지식 백과)

 

왜 기업은 AI 워싱을 하는가? 

이유는 간단하다. 기업 서비스에 AI를 도입하거나 활용한 제품으로 시장에서 경쟁 우위를 확보하고자 함이다. 소비자는 이런 AI를 도입한 기업을 혁신적이고 첨단 기술을 활용하는 기업으로 인식하기에  투자자와 소비자들로부터 긍정적인 평가와 인식을 받기 쉽기 때문이다. 

AI 기술이 빠르게 확산되면서 기업들은 경쟁력을 강조하기 위해 ‘AI 기반’이라는 용어를 적극적으로 활용하고 있다. 하지만 실제로는 AI를 제대로 활용하지 않거나 단순한 기술을 AI로 포장하는 경우가 많다. 이러한 AI 워싱의 대표적인 유형과 사례를 살펴보자.

단순 자동화를 AI로 둔갑

사례 1. 단순 데이터 분석 도구를 ‘AI 기반 예측 모델’로 포장

일반적인 통계 분석이나 데이터 처리 툴을 AI 기술로 포장하는 경우다. 예를 들어, 기존의 엑셀 매크로 수준의 데이터 분석 기능을 ‘AI 기반 예측 모델’이라고 홍보하거나, 단순한 규칙 기반 추천 시스템을 ‘AI 추천 엔진’으로 광고하는 사례가 있다.

사례 2. 기존 자동화 시스템을 ‘머신러닝 기반 최적화’로 과장

공장에서 오래전부터 사용하던 자동화 시스템이나 일반적인 최적화 알고리즘을 ‘머신러닝을 활용한 최적화 시스템’, ‘딥러닝을 통한 자동화 개선’ 등으로 포장하는 사례가 많다. 실제로는 기존의 단순한 로직 기반 자동화일 뿐인데도 AI의 혁신성을 강조하려는 의도다.

사례 3. AI 기술이 일부만 적용된 제품을 ‘AI 기업’으로 홍보

일부 기능만 AI 기술을 사용했음에도 기업 전체가 AI 기반 기업인 것처럼 과장하는 경우다. 예를 들어, 신발 공장에서 제품 견적서 발급 과정에 AI를 일부 도입했다고 해서, 회사 전체를 ‘AI 기반 제조 기업’으로 홍보하는 식이다. 실제로는 제조 공정 대부분이 기존 방식 그대로 운영되지만, AI를 마케팅 도구로 활용하는 사례다.

사례 4. 단순 음성 인식을 ‘AI 비서’로 홍보

기본적인 음성 명령 기능(예: "불 켜줘", "날씨 알려줘")을 제공하는 제품을 AI 비서라고 광고하는 사례도 있다. 하지만 이러한 기술은 단순한 음성 인식과 사전 정의된 명령어 처리 방식일 뿐이며, 진정한 AI 기반 대화형 시스템과는 거리가 멀다.

사례 5. 챗봇을 고도화된 AI 시스템으로 포장

기업 고객센터나 쇼핑몰에서 제공하는 챗봇이 단순한 규칙 기반 답변 시스템임에도 불구하고, ‘AI 기반 맞춤형 고객 응대 서비스’라고 과대 홍보하는 경우다. 일부 챗봇은 실제 머신러닝을 활용하기도 하지만, 여전히 정해진 응답 패턴에서 벗어나지 못하는 경우가 많다.

사례 6. 클라우드 서버 활용을 AI로 포장

데이터를 단순히 클라우드 서버에서 저장하고 처리하는 것만으로도 ‘AI 기술을 적용한 클라우드 솔루션’이라고 포장하는 사례가 있다. 하지만 클라우드 기반 기술과 AI는 별개의 개념이며, 데이터 저장 방식이 AI라고 할 수는 없다.

AI 워싱 부작용 

AI 워싱은 투자 자원의 적절한 배분을 저해하고, 소비자의 신뢰를 저하시켜 AI 기술에 대한 부정적 인식을 초래하며, 기업의 자원을 낭비하게 만들어 혁신을 지체시킬 수 있습니다.

1. 적절한 자원 배분 저해

AI 워싱 기업에 투자 자원이 집중되면 실제 혁신 기술을 보유한 기업에 자금 공급이 어려워질 수 있습니다.

2. 소비자 신뢰 저하

과장된 AI 주장이 반복되면 소비자는 AI 기술에 대한 신뢰를 잃고, 이는 AI 제품과 서비스의 구매 기피로 이어질 수 있습니다.

3. 기업의 자원 낭비

AI 워싱으로 인해 기업이 비현실적인 목표를 설정하면 프로젝트 실패와 혁신 지체 등의 부정적 결과를 초래할 수 있습니다.

AI워싱 방지를 의해 기업, 소비자, 정부 모두의 노력이 필요 

AI 에 대한 정의가 광범위하고 느슨하게 사용되고 있다는 점도 AI 워싱의 등장 배경 중 하나이다. 따라서 AI에기술에 대한 정의가 재정립이 되어야 한다. 이외, 기업은 AI 기술의 실제 기능과 한계를 명확히 설명해야 합니다. 이를 통해 소비자와 투자자는 기술의 실제 성능을 이해하고, 과도한 기대를 가지지 않게 됩니다. 또한, 공개된 AI 기술에 대한 외부 독립적 기관에서 검증하고 이 결과를 소비자에게 공표하는 제도적 장치도 필요합니다. 

아침에 눈을 뜨면 AI 기술 발전에 대한 뉴스를 접하고 있습니다. 정말 눈 뜨면 코를 베이는 변화가 빠른 시대에 살고 있습니다. AI 제품 광고를 접할 때 한번쯤은 생각해 봐야 할 것 같습니다.  어쩌면 멀지 않은 미래에 AI 워싱을 감별하는 AI 기술이 나올 것 같습니다. 

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" life is good "