AI가 "비대칭 확성기"가 되는 날 ― AI는 무기 그 자체가 아니다. 하지만 "무기화"는 놀라울 정도로 쉬워졌다

AI의 민주화가 넘겨준 "비대칭 확성기"

2025년 12월 14일자 MarketBeat에 게재된 기사(AP 제공)는 과격파 조직이 AI를 "시험하기 시작한" 단계에 있지만, 앞으로의 위험이 확대될 가능성을 강하게 시사했다. 포인트는 간단하다. AI가 "강한 조직을 더 강하게" 할 뿐만 아니라, "약한 쪽도 어느 정도 영향력을 가질 수 있게" 작용한다는 점이다. 금전과 인력이 제한된 집단이 생성 AI로 "보기 좋은 콘텐츠"와 "다국어·대량 발신"을 손에 넣으면, 프로파간다는 "제작 능력"이 아니라 "확산의 설계"로 승부할 수 있게 된다. 마켓비트

AP 기사에서는 친 IS계 온라인 공간에서 "AI를 활동에 통합하라"는 게시물이 있었다는 점도 언급하고 있다. 여기서 무서운 것은 AI가 "고도의 군사 기술"로서가 아니라, 스마트폰 감각의 "도구"로서 이야기되고 있다는 점이다. 즉, 진입 장벽의 하락이 위협의 범위를 넓힌다. AP News

현재 일어나고 있는 "실험": 딥페이크, 번역, 그리고 사이버

기사가 제기하는 중심적인 우려는 생성 AI가 "그럴듯한 이미지·영상·음성을" 대량으로 생산하고, 모집이나 혼란에 사용될 수 있다는 것이다. 실제로 과거의 분쟁이나 테러 사건의 맥락에서 AI 생성 콘텐츠가 분노와 분열을 부추기고, 현실의 비극을 덮어버리듯 유통된 사례가 지적되고 있다. 여기서 중요한 것은 가짜가 "완전히 믿을 수 있는 품질"일 필요는 없다는 점이다. 타임라인의 초기에 시야를 가득 채우고, "첫인상"을 빼앗기만 해도 충분히 효과가 나타난다. AP News

더욱이, 과격파가 AI로 음성을 합성하거나, 메시지를 다국어로 빠르게 번역하고 있다는 지적도 있다. 번역은 눈에 띄지 않지만 효과적이다. "언어의 장벽"이라는 자연스러운 마찰이 사라지면, 선전은 국경을 넘어 동시에 발생할 수 있다. AP News

그리고 사이버 측면. 기사는 생성 AI가 피싱(사칭)이나 악성 코드 작성의 일부 자동화를 촉진할 수 있다는 점도 언급하고 있다. 생성 AI는 "공격의 숙련"을 단축하고, 작업의 수고를 줄인다. 특히 합성 음성·합성 영상을 사용한 "본인 같음"은 조직 내 승인 프로세스를 무너뜨리는 데 사용되기 쉽다. AP News

"아직 세련되지 않았다"—그럼에도 불구하고 위험이 증가하는 이유

AP 기사 내에서는 이러한 AI 이용이 현 시점에서는 국가급 행위자(중국, 러시아, 이란 등)만큼 고도화되지 않았고, "더 세련된 용도는 당분간 'aspirational(열망·지향적)'"이라는 견해도 제시되고 있다. 그러나 동시에, AI가 저렴하고 강력해지면, 위험은 무시할 수 없는 수준으로 증가한다고도 언급된다. AP News

이 "이중 구조"가 현실적이다. 오늘의 위협이 "미숙"해 보이더라도, 내일의 위협은 "운용이 능숙"할지도 모른다. AI는 무기 그 자체라기보다는 확산·설득·자동화의 엔진이다. 일단 운용 노하우가 공유되고 템플릿화되면, 모방은 급속히 가속된다.

실제로 연구 커뮤니티에서는 이전부터 생성 AI가 폭력적 과격주의에 악용될 가능성(선전, 훈련, 계획 지원 등)과 모델에 대한 "빠져나갈 구멍"의 문제가 논의되어 왔다. AP가 보도한 움직임은 그 연장선상에서 "현실의 운용"에 가까워지고 있는 신호로 읽을 수 있다. Combating Terrorism Center at West Point

한편, 플랫폼 측의 관측에서는 "AI는 편리하지만 '결정적 게임 체인저'는 아니다"라는 평가도 있다. 예를 들어 Google의 위협 인텔리전스는 국가계 위협 행위자의 AI 이용을 분석하면서, AI가 유용한 장면은 있지만 과장도 피해야 한다고 시사하고 있다. 그렇기 때문에, 공포로 부추기기보다는 "효과적인 곳에 대비하는" 발상이 필요하다. Google Cloud

정책과 기업 연계: 따라잡아야 할 것은 "기술"보다 "운용"

AP 기사에서는 미 의회에서의 제안으로, 국토안보당국에 의한 연례 평가를 의무화하는 법안이나, AI 개발 기업이 "악용의 징후"를 공유하기 쉽게 하는 틀의 필요성이 이야기되고 있다. 요컨대, "AI 모델을 똑똑하게 하는" 것만이 아니라, 악용의 신호를 포착하고, 연계하여 막는 제도 설계가 초점이 되고 있다. AP News

여기서 어려운 점은, 언론·표현의 자유, 감시 강화에 대한 우려, 기업 비밀, 국제적인 법역의 차이가 얽혀 있다는 것이다. 그래서 "만능의 규제"는 만들기 어렵다. 현실적인 해결책은 아마 다음의 조합이 될 것이다.

• 합성 콘텐츠의 검출·표시(라벨링)를 UI/UX로 구현

• 대규모 악용 패턴(대량 생성·대량 게시·봇 연계)을 행동 기반으로 억제

• 연구자·기업·정부 간에 악용의 관측 데이터를 공유할 수 있는 회로를 늘린다

• 무엇보다 "위기 시의 검증(verification)"을 빠르게 돌리는 시스템을 만든다
  
  
  

SNS의 반응: LinkedIn의 댓글란에서 두드러진 논점

이 기사가 공유된 SNS 공간에서는, "AI의 위험성"이라는 큰 주어보다도, **"마찰이 사라지는 부분"**에 주목이 모이고 있는 것이 인상적이었다.

• 번역이 과소평가되고 있다
  "언어의 장벽이라는 자연스러운 마찰이 사라지면, 과격화의 속도가 변한다"는 취지의 댓글이 보였다. 기술적으로는 눈에 띄지 않지만, 사회적으로는 효과적이라는 직감이다. LinkedIn

• 취약성은 모델 성능보다 "거버넌스의 지연"
  "능력 그 자체보다, 운용·통치가 따라잡지 못하는 것이 위험"이라는 반응이 여러 개 있었다. 확산의 속도가 "정확성"을 이기는 순간을 어떻게 막을 것인가, 라는 문제의식. LinkedIn

• 위기의 한가운데서 "차분한 말투의 가짜"가 통한다
  혼란 시에, 그럴듯한 내레이션이 사람을 유도하는 무서움을 지적하는 목소리도 있었다. 영상이나 목소리가 "권위 있는 듯한" 순간, 검증보다 감정이 먼저 움직인다. LinkedIn

여기서 강조하고 싶은 것은, SNS의 많은 반응이 "AI가 전부 나쁘다"가 아니라, **"검증과 표시의 설계"와"위기 시의 정보 유통의 방식"**으로 논의를 모으고 있다는 점이다. 공포보다, 대책의 구체에 가깝다.

개인이 할 수 있는 것: 확산 시대의 "피해 최소화" 체크리스트

마지막으로, 독자 측에서 효과적인 대책을 정리해 둔다. 화려하지는 않지만, 위기 시일수록 효과적이다.

• 속보로 돌아다니는 이미지·영상은, 처음 5분은 믿지 않는다(일단 보류)

• "일차 정보는 어디인가?"를 찾는다(공식 발표, 여러 신뢰 매체)

• 잘라낸 영상은, 앞뒤 맥락이 빠져 있는 전제로 본다

• "그럴듯한 목소리"일수록 의심한다(합성 음성의 비용은 낮아지고 있다) AP News

• 분노·공포를 부추기는 게시물일수록, 확산 전에 심호흡(감정은 확산의 연료)
  
  
  

요약: AI의 "악용"은 기술 문제이자 동시에 사회 운용의 문제

MarketBeat/AP 기사가 보여준 것은, "과격파가 AI로 갑자기 슈퍼 파워를 얻는다"는 단순한 이야기가 아니다. 오히려, AI에 의해 수고가 줄어들고, 확산이 가속화되며, 검증이 뒤처지는 정보 환경의 왜곡이 위험하다는 이야기다. AP News

그리고 그 왜곡을 바로잡는 열쇠는, 모델의 성능 경쟁뿐만 아니라, 라벨링, 공유, 검증, 교육 같은 "눈에 띄지 않는 운용"에 있다. AI가 사회에 깊이 들어간 이상, "선의만을 전제로 하지 않는 설계"로 이동할 수 있는지 여부. 그것이 2026년 이후의 갈림길이 될 것이라고 생각한다. Comb