- Title: The Generative AI Paradox GenAI and the Erosion of Trust, the Corrosion of Information Verification, and the Demise of Truth
- ArXiv ID: 2601.00306
- 발행일: 2026-01-01
- 저자: Emilio Ferrara
📝 초록
생성 인공지능(GenAI)은 이제 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 대규모로 그리고 거의 무시할 수 있는 추가비용으로 인식상 납득 가능한 결과물을 생산하고 있습니다. 공론장에서는 이러한 관련 피해를 주로 "딥페이크"나 증언 및 사기의 점진적 확장을 통한 것으로 다루는 경우가 많으나, 이 관점은 더 넓은 사회기술 변화를 놓치고 있습니다: GenAI는 합성 현실을 가능하게 합니다; 내용, 정체성, 그리고 사회 상호작용이 공동으로 제조되고 상호 보완적인 일관되고 상호 작용 가능한 정보 환경입니다. 본 논문은 단지 고립된 합성 제품의 생산에 그치는 것이 아니라, 합성 콘텐츠, 합성 정체성, 그리고 합성 상호작용이 생성하기 쉬우며 심사가 어려워짐으로써 공유 지식 기반과 제도적 검증 실천이 점진적으로 훼손되는 것이 가장 중대한 위험이라는 입장을 주장합니다. 이 논문은 (i) 합성 현실을 층叠的堆栈（内容、身份、互动、机构），(ii) 扩展涵盖个人、经济、信息和社技风险的GenAI危害分类，(iii) 阐述由GenAI引入的定性转变（成本崩溃、吞吐量、定制化、微细分、出处缺口和信任侵蚀），以及(iv) 将近期风险实现（2023-2025年）综合成一个紧凑案例库，说明这些机制如何在欺诈、选举、骚扰、文件编制和供应链妥协中表现。然后我们提出了一种缓解堆栈，将来源基础设施、平台治理、机构工作流程重新设计以及公共复原力视为互补而非替代的，并概述了一个专注于衡量知识安全的研究议程。我们以生成式人工智能悖论结束：随着合成媒体变得无处不在，社会可能合理地完全忽视数字证据。
请允许我纠正并完成韩语翻译：
(ii) 개인, 경제, 정보, 사회기술적 위험을 포괄하는 GenAI 해악 분류를 확장하고, (iii) 제네레이티브 AI가 도입한 정성적인 변화(비용 붕괴, 처리량, 맞춤화, 미세 세분화, 출처 격차, 신뢰 침식)를 설명하며, (iv) 사기, 선거, 괴롭힘, 문서 작성, 공급망 해킹에서 이러한 메커니즘이 어떻게 나타나는지 보여주는 2023-2025년의 최근 위험 실현을 간결한 사례 은행으로 종합합니다. 그런 다음 우리 주장은 입증 인프라, 플랫폼 통치력, 기관 워크플로 리디자인, 공공 복원력을 대체가 아닌 보완적인 것으로 취급하는 완화 스택을 제안하고, 지식 안전성 측정에 초점을 맞춘 연구 계획을 개략합니다. 우리는 생성 AI 패러독스를 결론으로 내립니다: 합성 미디어가 보편화됨에 따라 사회는 합리적으로 디지털 증거를 완전히 할인할 수 있습니다.
💡 논문 해설
1. 합성 현실의 개념을 명확히 합니다: 합성 현실은 콘텐츠, 신원, 상호작용, 기관이라는 여러 계층으로 구성되어 있습니다.
2. GenAI 위험과 피해를 분류하고, 이러한 합성 미디어가 어떻게 체계적인 인식 취약점이 되는지 설명합니다.
3. 전통적인 속임수 기술(예: Photoshop)에 비해 GenAI의 질적 변화를 설명하며, 이와 관련된 현대 위험을 연결합니다.
📄 논문 발췌 (ArXiv Source)
**키워드:** 인공지능; 생성 AI; 정보 확인; 지식 안전
(상단 왼쪽) 2024년 1월, Reddit의 r/StableDiffusion 커뮤니티는 가짜 신분 증명을 생성하는 작업 흐름을 시연했습니다. (하단 왼쪽) 실제에 없는 사건을 사실과 같은 이미지로 표현합니다 (MJv5 프롬프트: “바이든 대통령과 이란 최고지도자가 악수”). (상단 오른쪽) 생성 AI는 실제로 일어나지 않은 사건을 사실처럼 묘사할 수 있습니다. (하단 오른쪽) 생성된 콘텐츠에 잠재적인 메시지를 삽입할 수 있습니다 (광학적 환각이 "OBEY"라는 글자를 읽힙니다).
서론
생성 AI(GenAI) 기술은 우리의 세계와 현실 인식을 재구성하는 데 있어 이전에 없는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 기술은 사회-기술적 맥락에서 인간 중심의 능력, 예를 들어 창의성과 복잡한 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있습니다. 인공지능과 인간이 협업할 때 GenAI는 생산성을 증가시키고, 장애와 문화 간의 의사소통 장벽을 해체하며, 전 세계적으로 혁신을 이끌 수 있습니다. 그러나 전문가들과 대중들은 이러한 기술의 결과에 대해 크게 의견이 분분합니다. 한편에서는 교육, 의료, 접근성, 창조적인 노동 등에서 혁신적인 이점을 강조하지만 다른 한편에서는 같은 생성 능력이 거짓 정보, 사기, 괴롭힘, 조작 등을 사회적 규모로 무장할 수 있다는 경고를 보냅니다. 과거 기술 혁명 때와 마찬가지로 중요한 문제는 해가 “새로운” 것이 아니라, 불리한 행동의 비용, 속도, 개인화, 도달 범위가 신뢰와 사기 사이의 균형을 바꾼다는 것입니다.
이 논문은 덜 두드러지는, 그러나 잠재적으로 더 위험한 위험을 강조합니다: GenAI 시스템은 개인의 선호도, 취약성 및 기존 지식에 맞게 조정된 “개인화된 합성 현실"을 가능하게 하여 공유되는 현실의 본질을 바꿀 수 있습니다. 설득력 있는 합성 콘텐츠가 상호작용 시스템(챗봇, 개인화 피드, 다중 에이전트 시뮬라크라)에 내장될 때 개인은 단순히 거짓말을 소비하는 것이 아니라 일관되고 감정적으로 공감하고 사회적 지지를 받는 진위를 확인하기 어려운 이야기에 살게 될 수 있습니다. 장기적인 위험은 (i) 공유 증거가 희박해지고, (ii) 기관들이 검증 비용이 상승하며, (iii) 각각의 측면이 서로 충돌하는 “신뢰할 수 있는” 합성 문서를 제시하면서 인식적으로 해결되지 않는 불일치가 생기는 사회입니다.
이 변화를 구체화하기 위해,
그림 1은 문제의 세 가지 보완적인 측면을 설명합니다: (i) 합성 신분 (신분 증명 생성을 위한 작업 흐름), (ii) 실제로 일어나지 않은 정치 사건을 묘사하는 합성 콘텐츠, 그리고 (iii) 생성 이미지에 내장되거나 잠재적인 조종 신호가 포함될 수 있는 가능성. 이러한 예는 이 논문의 주요 주장인 GenAI 위험은 고립된 가짜 아티팩트를 넘어서 개인화되고 일관성 있으며 상호작용 가능한 합성 현실을 가능하게 한다는 것을 동기 부여합니다.
기여와 범위
이 기사는 네 가지 기여를 제공합니다. 첫째, 콘텐츠, 신원, 상호작용, 기관의 계층적 스택인 합성 현실 개념을 명확히 합니다. 둘째, 합성 미디어가 체계적인 인식 취약점이 되는 경로를 강조하는 GenAI 위험과 피해에 대한 분류를 확장합니다. 셋째, 이전 속임수 기술(예: Photoshop)과 비교하여 무엇이 질적으로 바뀌었는지 설명하고 이러한 변화를 현대적 위험 실현과 연결합니다. 넷째, 측정, 출처, 그리고 제도 재설계에 초점을 맞춘 완화 스택 및 연구 계획을 제안합니다.
GenAI 위험과 피해의 분류
이러한 우려의 핵심에는 최근 제안된 GenAI 위험과 피해의 분류가 포함되어 있습니다. 이 분류는 공통적인 부적절 사용 벡터(예: 선전, 속임수)를 식별하고 그들이 생성할 수 있는 해를 맵핑합니다.
개인의 손실
이 범주는 개개인에 대한 피해를 포함하며, 비동의 합성 이미지, 위장, 표적 괴롭힘, 명예훼손, 사생활 침해 및 심리적 스트레스가 포함됩니다. GenAI는 이러한 피해를 (i) 설득력 있는 개인 공격을 생성하기 위한 기술 장벽을 낮추고, (ii) 공격자가 콘텐츠에 대해 더 빠르게 반복할 수 있게 하며, (iii) 지속적인 개인화(예: 대상의 신원, 관계 및 트리거에 맞게 조정된 콘텐츠 생성). 급성 발작을 넘어 실제 위조물에 대한 반복적 노출은 만연한 불신, 사회적 이탈, 그리고 “현실 피로"를 유발할 수 있습니다.
재정 및 경제적 손해
GenAI는 전통적인 사기를 확장하고 고위험 거래에서 실제 음성/비디오 위장 등 더 높은 확신도의 속임수를 가능하게 함으로써 경제적 위협을 강화합니다. 또한 새로운 비용이 발생합니다: 기업들은 검증, 준수, 출처, 및 사건 대응에 투자해야 하며, 뉴스룸은 더 짧은 시간 내에서 콘텐츠를 인증해야 합니다. 일상적인 거래는 디지털 증거의 기본 신뢰성이 약화되면서 마찰이 생깁니다. 이러한 효과는 “인식 세금"을 상업과 통치에 부과합니다.
정보 조작
GenAI는 사실적이지만 설득력 있는 이야기를 작성하고, 증거를 허위로 만들며, 플ausible 콘텐츠로 정보 경로를 넘쳐나게 함으로써 주의와 편집 능력을 압도할 수 있습니다. 핵심은 조작이 더 이상 아티팩트 생성에 한정되지 않으며 실시간으로 개인의 신념과 감정 상태에 맞게 조정되는 상호작용을 통해 전달될 수 있다는 점입니다. 이것은 정보의 진실성 위협을 “콘텐츠 인증"에서 “신념 형성 보안"으로 바꾸어 공론, 저널리즘, 민주적 논의에 대한 우려를 증가시킵니다.
사회-기술 및 인프라 위험
마지막으로, GenAI는 기관에 대한 신뢰를 해치고 플랫폼 특성을 대규모로 활용하여 조정된 영향력 작전을 가능하게 함으로써 사회-기술 시스템을 불안정화시킬 수 있습니다. 이러한 피해에는 기관의 탈권위화, 극단주의, 통치 마비와 함께 모델 공급 체인 침해(독소, 백도어), 안전하지 않은 배포 및 중요 작업 흐름에서 생성 도구의 부적절 사용이 포함됩니다. 극한 사례에서는 합성 현실이 독재 통제 도구가 될 수 있습니다: 증거, 증언, 그리고 “공동 의식"을 원하는 대로 제작할 능력.
지식과 기관의 정직성
우리는 인식적 정직성을 교차 카테고리로서 명시적으로 만드는 것을 제안합니다. 합성 콘텐츠가 보편화되고 검증이 비싸지면, 사회는 두 가지 실패 모드 중 하나로 흐를 수 있습니다: (i) 믿음(증거가 설득력 있으면 믿기), 또는 (ii) 회의적 사고(진실을 포함하여 아무것도 믿지 않기). 이러한 결과 모두 책임성을 약화시키며 혼란, 지연, 또는 합리적인 부인 가능성에 대한 전략적 행동자가 혜택을 볼 수 있습니다. 이 차원은 분류를 기관 설계와 연결시킵니다: 법원, 선거, 저널리즘, 금융 등은 진위성과 검증 가능성을 가정하는 증거 체계에 의존합니다.
합성 미디어에서 합성 현실로
GenAI 위험에 대한 논의는 종종 합성 미디어를 중심으로 이루어집니다: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 인간이 제작한 아티팩트를 모방하는 출력입니다. 우리는 더 중요한 변화가 합성 현실로 이동한다는 주장을 합니다: 합성이 부분적으로 기계 생성되고 상호 보완적이며 그 안에서 신뢰할 수 있는 환경으로 경험될 수 있습니다. 다시 말해, 개별 콘텐츠 항목이 위조될 수 있다는 위험이 아니라, 완전한 신념의 맥락을 제작하는 것이 핵심적인 위험입니다: 누가 존재하고, 어떤 증거가 있으며, 어떤 주장이 유포되고, 어떻게 사회적으로 검증되는지. 그림 2에 보여진 바와 같이, 우리는 합성 현실을 콘텐츠, 신원, 상호작용, 기관의 계층적 스택으로 정의하며 각각이 서로 다른 공격 표면과 방어 수단에 자연스럽게 매핑됩니다.
합성 현실: 계층적 스택.
생성 시스템은 먼저 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 합성 콘텐츠를 생성하고 이를 통해 위장/인물 제작을 가능하게 하는 합성 신분과 상호작용(적응형, 사회적으로 존재하는 대화)을 만들 수 있습니다. 이러한 계층은 서로 보완되며 신뢰도와 설득력을 증가시키면서 기관에 검증 부담을 전가합니다.
계층 1: 합성 콘텐츠
이 계층에는 생성 또는 편집된 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오가 포함됩니다. 그 특징은 높은 사실성, 신속한 생산, 그리고 낮은 마진 비용을 포함하며, 반복적 변형 (많은 가능성이 있는 대안)과 분리 편집(특정 세부 사항을 타겟팅 및 수정하면서 전반적인 가능성성을 유지하는 능력). 이 계층 자체로는 익숙한 피해(위조, 명예훼손, 선전)를 지원하지만 신원과 상호작용과 결합될 때 훨씬 더 강력해집니다. 그림 1 (상단 오른쪽)은 이러한 기본 능력을 시연합니다: 실제로 일어나지 않은 사건에 대한 신뢰할 수 있는 표면적인 묘사의 저렴한 생성. 더 미묘하게, 합성 콘텐츠는 거짓말을 묘사하는 데만 최적화되지 않으며 주의와 해석을 조종하는 (그림 1, 하단 오른쪽), 설득과 인식의 경계를 흐리게 합니다.
계층 2: 합성 신분
합성 현실은 대상자가 단순히 콘텐츠가 아닌 실제 사람을 설득력 있게 표현할 수 있을 때 확장됩니다. 그림 1 (왼쪽)에 보여진 바와 같이, GenAI는 신분과 연결된 아티팩트 및 “증거"를 생성하고 인증과 근원지 확인의 기반을 공격할 수 있습니다. 신분 합성에는 음성을 복제하는 것, 얼굴 재연, 문서 제작, 그리고 설득력 있는 소셜 미디어 프로필이 포함됩니다. 주요 위험은 “신뢰할 수 있는 증인"의 제조입니다: 시간과 플랫폼, 모달리티에 걸쳐 일관된 계정. 이는 현대 보안 및 신뢰성을 뒷받침하는 자격증 생태계(예: 출입 허가, 신원 확인 및 인증 워크플로)를 직접적으로 압박합니다.
계층 3: 합성 상호작용
상호작용 시스템은 대화와 사회적 존재감을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이는 설득력을 개인에게 맞게 조정하고 사회적 증거를 생성하며 장기적으로 꾸준한 조종 관계를 유지하는 것을 가능하게 합니다(예: 로맨스 사기, 극단주의 경로, 강제 괴롭힘). 합성 상호작용이 중요한 이유는 신념 형성이 단순히 아티팩트의 수동 함수가 아니라는 점입니다. 대화, 피드백 및 사회적 증강에 의해 모양을 띠게 됩니다. 정적인 오해와 비교할 때 상호작용 에이전트는 (i) 불확실성을 탐색하고, (ii) 인자와 감정 프레임워크를 개인화하며, (iii) 시간이 지남에 따라 헌신을 증가시킵니다. 이 측면에서 합성 상호작용은 합성 콘텐츠와 신원을 생활 경험으로 구현하고 고립된 아티팩트를 일관되고 사회적, 감정적으로 검증받는 이야기로 만듭니다.
계층 4: 합성 기관
기관 수준에서는 합성 콘텐츠와 신분이 증거 및 출처에 의존하는 프로세스(선거, 법원, 금융, 저널리즘)를 방해합니다. 핵심 문제는 많은 기관 워크플로가 특정 증명물을 조작하기 위해 비싸라는 가정을 최적화했기 때문에 정보입니다. 합성 현실은 이러한 가정을 약화시켜 고확신도의 아티팩트를 저렴하고 풍부하게 만듭니다. 구체적으로, 인식적 신호(“음성을 알아차림”), 문서(“서류가 진짜처럼 보임”), 주의력(“인간이 중요한 항목을 검토할 수 있음”), 공유 노출로 수정(“거짓말이라면 반박은 같은 대상에게 도달한다”). 합성 현실은 따라서 단순한 미디어 문제보다는 기관적 탄력성 문제입니다. 이러한 계층들은 합성 현실이 시스템 위험으로 처리되어야 하는 이유를 명확히 합니다: 콘텐츠의 사실성만이 시작점이며 신원과 상호작용은 신뢰도와 추진력을 제공하며 기관은 검증을 시간 압박과 적응적 대응 하에 수행해야 할 외부효과를 부담합니다.
