생성형 인공지능

Generative AI

생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 모델을 통칭하는 말이다. 기존의 판별형(Discriminative) AI가 입력 데이터를 분류·예측하는 데 초점을 맞췄다면, 생성형 AI는 학습한 데이터의 패턴을 바탕으로 새로운 결과물을 만들어낸다.

생성형 AI의 기반이 되는 신경망 연구는 1980~90년대부터 시작되었다. 초기에는 단순한 패턴 생성 수준에 불과했으나, 2014년 Ian Goodfellow가 GAN(Generative Adversarial Network)[1]을 발표하면서 본격적인 발전이 시작되었다.

2017년, Google이 발표한 논문 "Attention Is All You Need"[2]에서 트랜스포머 아키텍처가 제안되었다. 이 구조는 현재 대부분의 대형 언어 모델의 근간이다.

2022년 11월, OpenAI가 ChatGPT를 공개하면서 생성형 AI는 일반 대중에게 널리 알려지기 시작했다. 출시 5일 만에 사용자 100만 명을 돌파하며 역대 가장 빠르게 성장한 소비자 애플리케이션 중 하나로 기록되었다.[3]


이후 2026년 현재, ChatGPT 외에도 Claude, Gemini, Grok 외에도 수많은 인공지능 모델이 출시되었으며, OpenClaw의 출시로 실제로 인공지능이 컴퓨터를 조작할 수 있는 단계에까지 접어들었다.

생성형 AI는 크게 다음과 같은 방식으로 동작한다.

생성형 AI 모델 학습을 위한 데이터 수집 과정에서 AI 크롤링 봇이 웹사이트에 과도한 트래픽을 유발한다는 문제가 심각하게 대두되고 있다. 오픈소스 소셜 네트워크 diaspora 프로젝트의 경우, 60일간 발생한 전체 요청의 70% 이상이 LLM 관련 크롤링 봇에서 발생했으며, 특정 시점에는 초당 10건 이상의 요청이 집중되어 데이터베이스 서버에 반복적으로 과부하가 발생했다.

Anthropic의 ClaudeBot은 수리 정보 사이트 iFixit에 하루에만 약 100만 건에 달하는 요청을 보내 서버 경보 시스템을 작동시켜 운영팀이 긴급 출동한 적도 있다.[6] Akamai의 분석에 따르면 2025년 7~8월 기간 동안 커머스 업계에서만 250억 건 이상의 AI 봇 요청이 관찰되었다.[7]

심지어 일부 AI 개발사들은 공식적으로 등록되지 않은 크롤러를 운용하거나, User Agent 문자열을 임의로 변경해 차단을 우회하고 있다. Cloudflare에 따르면 AI 크롤링 활동의 30~40%는 신원을 공개하지 않는 미신고 크롤러에서 발생하는 것으로 추정된고 한다.[8] 웹사이트 운영자는 robots.txt로 크롤링을 거부해도 막대한 대역폭 비용을 부담하게 되는 반면, 실질적인 이득은 전혀 얻지 못하는 구조적 피해를 입고 있다.[9]

이처럼 AI 봇 트래픽이 실제 사람의 트래픽을 넘어서는 역전 현상으로 인해 사이트 소유자들은 본인의 서버비를 납부해가며 본인의 것도 아닌 AI 모델을 학습시켜 주고 있다.

코딩애플 - AI봇의 습격과 의적 딥길동

학습 데이터에 저작권이 있는 콘텐츠가 포함되어 있다는 이유로 다수의 소송이 제기되고 있다. 대표적으로 뉴욕타임즈가 OpenAI와 Microsoft를 상대로 소송을 제기한 사례가 있다. #

  자세한 내용은 인공지능 환각 문서 참고하십시오.

딥페이크, 허위정보 생성, 피싱/스팸 메일 자동화 등에 악용될 수 있다는 우려가 지속적으로 제기되고 있다. 이미 OpenClaw의 등장으로 이 우려는 현실이 될 가능성이 기정사실화됐으며, 동영상 생성 AI로 만들어진 저질 광고를 YouTube 등에서 쉽게 볼 수 있게 된 지 오래다.