엔비디아 CEO 젠슨 황은 2024년 GTC 기조연설에서 “AGI 시대가 5년 남았다”고 언급했다.(samsungsds.com.재인용) 여기서 AGI(Artificial General Intelligence), 한국어로 범용 인공지능은 현재의 특화된 AI와 달리 인간 수준의 범용 지능을 갖춘 인공지능을 의미한다.
2022년 OpenAI의 ChatGPT 등장으로 AGI 실현 가능성이 대두되었고, 이를 계기로 향후 3~5년 내 여러 산업에 구조적 변화가 예상된다. 따라서 이러한 흐름이 향후 미디어 플랫폼(콘텐츠 제작·유통), 광고기술(AdTech), UX/UI 디자인 등의 산업군에 어떤 영향이나 변화가 있을지를 미리 가볍게 알아보고자 한다.
우선, 현재의 AI 대부분은 특정 업무에 특화된 좁은 범위 인공지능(ANI, Narrow AI)이다. 반면 AGI는 인간처럼 다양한 분야의 과제를 하나의 시스템이 수행하는 범용 지능을 목표로 한다.(samsungsds.com.재인용)
| 구분 | 범용 인공지능 (AGI) | 특정 목적 인공지능 (Narrow AI) |
|---|---|---|
| 지능 수준 | 인간과 유사한 전반적 지능 구현 | 한정된 작업이나 분야에 특화된 지능 |
| 적용 범위 | 다양한 영역에서 유연하게 적용 가능 | 특정 분야 또는 과제에만 적용 |
| 자율성 | 인간 수준의 자율적 의사결정 능력 지향 | 사전 프로그래밍된 규칙 내에서만 결정 |
| 학습 능력 | 적은 데이터로도 일반화 및 새로운 상황 학습 가능 | 방대한 특정 데이터로 최적화 학습 |
| 창의성 | 새로운 문제를 창의적으로 해결 가능 | 주어진 범위 내에서만 제한적 창의성 |
| 사회적 영향 | 사회 전반에 걸친 광범위한 영향력 예상 | 영향 범위가 해당 분야에 국한됨 |
현재까지는 AGI의 명확한 정의나 구현 예시가 부족하지만, 연구와 개발이 가속화되고 있는 중이다. 딥러닝의 발전으로 언어, 시각, 추론 능력이 향상되었고, 이는 AGI에 한 걸음 다가선 것으로 평가되고 있다. 예를 들어 GPT-4와 같은 최신 생성형 AI 모델들은 일부 인간 수준의 인지 작업을 보여주며 AGI의 가능성을 시사하고 있다. 요약하면, AGI는 기존 AI와 달리 범용적인 지능과 자율성을 추구하며, 이를 통해 여러 산업 분야에서 인간의 역할과 시스템 구조를 근본적으로 바꾸는 잠재력을 가지고 있다는 것이다.(samsungsds.com재인용)
우선적으로, 미디어 콘텐츠 제작 및 소비 구조의 변화에서, AGI 및 생성형 AI의 발전으로 미디어 산업은 콘텐츠의 생산부터 유통, 소비까지 전방위적인 혁신을 겪을 전망이다. AI는 이미 뉴스 작성, 영상 편집, 콘텐츠 추천 등에 활용되며 효율성과 창의성을 동시에 높이고 있다.(ganjilife.com.재인용) 아마도 3~5년 내 AGI 수준의 능력이 현실화되면 여러 가지의 변화가 일어날 것이 예상된다.
예를 들어 이미 일부 언론사는 AI로 금융시장 뉴스를 자동 작성해 인간 기자보다 빠르고 정확하게 속보를 전하는 데 활용하고 있고, 영상 분야에서도 AI가 필요한 장면을 자동 편집하고 자막을 생성하여 제작 시간을 획기적으로 단축하고 있다.
AI 기반 개인 맞춤형 추천 시스템은 한층 정교해져서 사용자 개개인의 취향과 실시간 컨텍스트를 반영한 초개인화 콘텐츠 제공이 일반화될 터인데, 넷플릭스와 유튜브 등은 이미 AI 추천 엔진으로 큰 성공을 거두고 있으며, 사용자가 원하는 콘텐츠를 빠르게 찾아주어 시청 시간을 극대화하고 있다. (ganjilife.com.재인용)
또한, AGI의 언어 및 음성 능력이 인간 수준에 가까워지면서, 콘텐츠의 언어 장벽이 낮아지는 가운데, 음성 합성을 통해 해외 언론사의 뉴스를 곧바로 한국어 등 여러 언어로 동시 제공하는 것이 가능해진다면, 글로벌 미디어가 현지 언어로 손쉽게 진출하여 국내 플랫폼 독점에 도전할 수도 있을 것이다. (idailynews.co.kr.재인용)
실제로도 “AI 음성 복제 기술을 활용한 다국어 지원”은 해외 메이저 언론의 한국 시장 공략이 가속화되고 있어, 네이버 등 국내 포털의 기존 지위에도 도전장이 되고 있다. 나아가 개인 크리에이터들도 AI 도구를 활용해 글로벌 시장을 겨냥한 다언어 콘텐츠를 생산함으로써 콘텐츠 유통의 경계가 희미해지고 경쟁 범위가 세계적으로 확대될 것으로 보여진다.
아울러, AI 도입으로 전통 매체와 신흥 디지털 플랫폼 간 경계가 허물어지고 새로운 시장이 형성되고 있기에, AI로 무장한 테크 기업이나 스타트업이 콘텐츠 제작부터 배포까지 자체 생태계를 구축하게 된다면, 기존 방송사·출판사 등의 입지가 흔들릴 수 있다는 현실도 이해해야 한다. 물론 이러한 흐름은 전통 미디어도 AI를 적극 활용해 데이터 분석 기반의 기획과 콘텐츠 생산으로 경쟁력을 유지하려 할 것은 분명할 것이다.
이어서, 이용자는 AI를 통해 원하는 방식으로 콘텐츠를 소비하면서 만족감을 얻을 것이다. 예를 들어 AGI 기반 서비스는 긴 기사나 영상을 개인 맞춤 요약본으로 제공하거나, 인터랙티브 스토리를 즉석 생성해 주는 등 수용자 주도형 소비를 가능케 해주는데, 이를테면 개인 AI 비서에게 “내 관심사를 반영해 오늘 뉴스를 요약해 줘”라고 요청하면 AGI가 수많은 콘텐츠를 걸러 요약/재구성하여 제공하는 방식이다. 결국 이러한 변화 속에서 수동적 소비는 줄고 능동적·대화형 소비가 늘어날 것은 당연할 것이다.
이러한 미디어의 변화는 광고기술(AdTech)의 자동화와 타기팅 변화, 에이전트 기반 소비구조의 광고 산업 역시 AGI로 인해 캠페인 기획부터 크리에이티브 제작, 타기팅 및 집행까지 전 과정의 자동화와 패러다임 변화가 일어날 것은 당연하다. 이미 생성형 AI는 마케팅 영역에서 대규모 개인화와 의사결정 자동화를 구현하며 “맞는 시간에 맞는 고객에게 맞는 메시지”를 전달하는 것을 가능케 하고 있다.
향후 3~5년 사이 나타날 주요 변화는, AGI가 광고 아이디어 구상부터 매체 플래닝, 광고물 제작, 최적화까지 한 번에 수행하는 것이다. 현재도 생성형 AI가 광고 카피를 여러 버전으로 생성하고, 이미지까지 첨부하여 다양한 크리에이티브 소재를 자동 생산하는 것이 가능해졌다. (databricks.com.재인용) 인간이 일일이 기획했던 타깃 세분화, A/B 테스트 등도 AI가 실시간 데이터에 기반해 캠페인을 자동으로 조정·최적화해 준다.
예를 들어 AI 마케팅 플랫폼인 Albert.ai와 같은 솔루션은 다수 채널의 캠페인을 알아서 운영하며, 광고주의 KPI에 맞춰 예산 배분과 입찰가 조정까지 수행하는 등 “자동 운용 광고” 트렌드는 AGI 도입으로 정교해져, 광고주는 전략 설정만 하고 실행은 AI 에이전트가 담당하는 형태로 진화할 수 있는 이점도 있다. 실제로 한 광고회사 실험에서 AI 활용으로 캠페인 실행 속도가50% 빨라지고(iapp.org,재인용) 수백 가지의 광고 콘텐츠 버전을 자동 생성해 테스트할 수 있었다는 보고도 있다. 이러한 대규모 개인화는 AGI의 추론 능력과 결합되어 “사용자 의도 예측 광고”로 발전할 전망이다.
미국의 AI 스타트업 Perplexity 경영진은 “머지않아 광고 캠페인을 인간이 아닌 사용자의 AI 에이전트를 겨냥해 만드는 시대가 올 것”이라고 전망했다. 즉 광고 크리에이티브도 결국 AI가 이해할 수 있는 스펙 형식으로 최적화되는 방향으로 진화하게 될 것이다. 그래서 최근 AI 에이전트 간 상호작용은 새로운 마케팅 채널의 주요한 방향이 되고 있으며, AI 주도 환경에서는 기존 광고 플랫폼(예: 검색엔진, SNS 피드)의 형태도 변할 것이다.
예를 들어 구글은 AI 챗봇 형태의 검색 결과인 생성 AI 검색 요약(SGE)에 광고를 삽입하는 실험을 시작했고 챗GPT 같은 대화형 AI에도 스폰서 답변이 도입될 수 있는 부분을 논의 (searchengineland.com, 재인용) 중인데, 이는 기업이 AI의 답변 상위에 자사 제품을 노출시키는 새로운 SEO/SEM 전략도 요구하게 될 가능성이 높아진다.
한국 시장에서도 프롬프트 기반 검색 시장의 부상으로 키워드 광고 중심의 디지털 마케팅에 큰 변혁이 예상된다. 즉 글로벌 빅테크가 이 분야를 주도함에 따라 국내 광고 산업 구조에도 영향을 미칠 것(idailynews.co.kr.재인용)이고, 또한 기업들은 자사 AI 챗봇이나 에이전트를 만들어 직접 소비자와 소통하거나, 외부 AI 에이전트와의 제휴/통합(API 제공 등)을 통해 에이전트 경제에 참여해야 할 것이다. 또한 광고 수익 모델도 AI가 구매 대행까지 해주는 환경에서는 단순 노출이나 클릭당 과금에서, 성과 기반 수수료나 에이전트 제공 서비스 수익 등 새로운 모델로 변화할 수 있다. 결국 이러한 변화에 대응하여 많은 기업들이 이미 AI 마케팅 도구를 도입하고 있다.
다만 이러한 완전한 광고 자동화에도 몇 가지 도전 과제가 있다. 우선 AI 윤리 및 규제 측면에서, AI가 생성한 광고 내용의 저작권 문제나 편향성, 허위 과장 등에 대한 통제가 필요하다. 실제로 미국 FTC는 2024년 “Operation AI Comply”를 개시해 AI를 활용한 기만적 마케팅 행위를 단속하겠다고 밝히는 등(iapp.orgiapp.org, 재인용)규제가 뒤따르고 있다. 또한 AI간 담합이나 에이전트 대상 광고의 효과 측정 등 새로운 이슈가 등장할 수 있어, 광고업계는 인공지능 거버넌스와 투명성 확보에도 힘써야 할 것이다.
마지막으로 앞서 AGI에 의한 미디어, 광고기술은 결국 UX/UI 디자인의 역할 변화와 AI 협업 디자인 트렌드에도 영향을 주게 되어있다. AI는 디자인에서 반복적이고 시간 소요가 큰 작업들을 자동화하여 디자이너의 생산성을 높여주는데, 예를 들어 디자인 툴에 “로그인 페이지 만들어줘”라고 텍스트 명령을 입력하면 순식간에 그럴듯한 UI 초안을 생성해 주는 수준에 이르렀다. (designdb.com.재인용) 실제로 Galileo AI 등의 텍스트-투-UI 도구는 텍스트 명세만으로 완성도 높은 인터페이스 시안을 즉각 생성해주며, 디자이너는 이를 바탕으로 세부 수정을 하는 방식으로 프로토타이핑 속도를 혁신하고 있다. 또한 이미지→UI 자동 변환 기능을 통해 손으로 그린 스케치를 업로드하면 AI가 대응하는 디지털 화면 디자인을 만들어주는 등(gapsystudio.com재인용) 디자인 구현 단계에서의 노동을 대폭 줄이는 기술들이 확산되고 있다. 이러한 AI 협업 도구의 도입으로 시안 제작, 컴포넌트 배치, 색상 조합 등의 작업이 빨라져, 전체 디자인 주기가 획기적으로 단축될 것으로 기대되는 것 또한 현실이 되고 있다.
이처럼 디자이너 역할의 전략적·창의적 영역으로의 이동에 따라 반복 제작 업무를 AI가 맡게 되면서, 디자이너의 핵심 역할은 “무엇을 디자인할 것인가”로 옮아가고 있다(designdb.com.재인용). 즉 툴이 제시한 디자인 결과물에 대해 “왜 이 디자인이 적합한가?”를 묻고 답하는 기획자·전략가로서의 역할이 더욱 중요해진 것이다. AI가 버튼의 위치나 색상을 추천해 줄 수는 있지만, 그 선택의 이유와 맥락 – 예컨대 해당 디자인이 사용자의 목표 달성에 어떻게 기여하는지, 비즈니스 목표에 부합하는지 – 를 판단하고 설명하는 것은 여전히 사람의 몫이다.
이는 디자인 작업의 본질이 단순한 시각적 결과물이 아니라 문제 해결이라는 점을 이해해야만 하는 부분이기도 하다. 실제 현업 디자이너들은 데이터를 분석해 사용자 니즈를 파악하고, 이해관계자와 소통하며 합의를 이끌어내고, 디자인 관점에서 새로운 기능과 개선 방향을 제안하는 등 멀티 역할을 수행하고 있는데 이러한 고차원적 능력(공감, 설득, 문제정의)은 AI로 대체하기 어렵기 때문에 앞으로 더 가치가 부각될 것이다. 한마디로 “디자이너는 이제 전략가가 되어야 한다”는 주장처럼, AI 시대의 디자이너는 사용자 경험의 근본 목표를 설정하고, AI가 만들어낸 옵션 중 최선의 해결책을 선택·조율하는 결정자의 역할을 담당하게 된다. (designdb.com,재인용)
UX가 사용자의 경험을 기반으로 하듯이, AI는 사용자의 감정이나 상태를 실시간 파악해 UI를 동적으로 변화시키는 감성 UX가 가능해지게 되는데, 이는 디자인 에 대한 여러 접점이 바뀐다는 것이다. 예를 들면 사용자가 미숙한 사용으로 인해 좌절하고 있음을 카메라/마이크로 인지하면 인터페이스 난도를 낮추거나 도움 메시지를 띄우는 방식의 대화 메시지가 필요해지는 순간이 오게 되는데, 음성비서, 챗봇처럼 대화형 UI가 보편화되면서, 화면을 많이 누비지 않고 자연어 명령으로 서비스를 이용하는 UX가 중요해지는 상황을 UX디자이너는 확인해야 한다.
이것이 대화 디자인이다. 한편, AI가 UI 코드를 직접 수정/생성하는 프로그래머블 UX 시대가 오면, 같은 앱이라도 초보자에겐 간소한 메뉴를, 전문가에겐 고급 기능이 가시화된 메뉴를 AI가 알아서 구성해 주는 방식에서 궁극적으로 UX 디자이너가 사용자 컨텍스트를 설계 변수로 삼아야 함을 뜻하며, AI와 데이터 기반의 UX 설계 능력이 중요해지게 된다. (supernova.io.재인용) 정리하면, AGI 시대의 디자인 분야에서는 AI가 디자이너를 대체하는 것이 아니라, “AI는 디자인을 구현해 줄 수 있지만, 왜 그런 디자인이어야 하는지 판단하고 설득하는 일은 여전히 인간의 몫”이라는 것을 이해해야만 한다.
그래서, UX/UI 디자인 분야에서 기술과 디자인 역량을 겸비한 T자형 인재 육성이 요구되고 있다. 디자이너들은 AI 툴 활용 스킬(예: 프롬프트 작성, 모델 파인튜닝)뿐 아니라 인문학적 통찰과 공감 능력을 함께 갖춰야 한다. 디자인 조직은 AI 활용 지침을 마련하고 정기 교육을 통해 전통적인 GUI 디자인 스킬뿐 아니라 대화형 UX, 데이터 해석 능력 등을 팀에 확산시켜야 하며, 도구 측면에서는 Figma의AI 플러그인, Adobe Firefly와 같이 상용화된 AI 디자인 툴을 워크플로우에 통합하고, 나아가 사내 디자인 시스템에 AI를 연결해 브랜드 가이드에 맞는 디자인 자동 생성이 가능하도록 투자할 수 있어야 한다.
또한 AI디자인 검증 과정에서 AI 시뮬레이션을 활용, 접근성 진단이나 UX 히트맵 예측 등을 자동화하여 품질을 높일 수 있는 프로세스를 실행하려면 디자이너 외에 AI 전문가와의 협업이 필수이므로, 팀 구성에도 변화가 필요하다. 이에, 일부 기업들은 디자인Ops 팀 내에 데이터 사이언티스트나 AI 엔지니어를 포함시키고 있다는 사실에서 이른바 협업 다학제 팀 구성이 하나의 방향이라고 볼 수 있다. 결국 UX/UI 업계는 “AI와 함께 일하는 법”을 숙지한 인재와 문화를 조성하고, AI를 통한 디자인 혁신을 내부적으로 장려하는 환경을 구축해야 지속적인 경쟁우위를 확보할 수 있을 것이다.
앞선 내용을 근거로 AGI의 본격화는 미디어, 광고, 디자인 각 산업군에 근본적인 구조 변혁을 예고하고 있다. 콘텐츠 생산과 소비 방식은 AI에 의해 재편되고, 마케팅과 커머스의 주체는 인간에서 AI 에이전트로 확장되고 있으며, 제품/서비스 설계는 인간 디자이너와 AI의 공동작업물이 되어가고 있다. 이러한 변화는 1990년대 인터넷, 2010년대 모바일 등장에 버금가는 패러다임 전환으로 평가되며(mckinsey.com재인용) 변화의 속도 또한 과거보다 훨씬 빠를 것으로 예상된다. 실제 한 조사에 따르면 AI 기반 검색을 한 번이라도 써본 이용자의 44%가 이를 주 검색수단으로 선호하게 되었다고 응답할 정도로 사용자 행동은 이미 새로운 기술에 맞춰 급변하고 있다. 이러한 맥락에서 기업과 종사자들은 선제적이고 능동적으로 대응해야 한다.
또한 윤리적 책임과 규제 준수 역시 간과할 수 없다. AGI의 강력한 능력은 득과 동시에 잠재적 위험을 수반하므로, 공동의 가이드라인과 사회적 합의를 바탕으로 기술을 활용해야 한다. 예를 들어 AI 콘텐츠 표기, 알고리즘 투명성, 데이터 프라이버시 보호 등의 이슈에 대해 산업 전반에서 표준을 마련하고 준수하는 노력이 필요한 순간이다.
마지막으로, AGI 시대에 더욱 중요해지는 것은 인간 고유의 역량이다. 창의성, 비판적 사고, 공감 능력, 윤리의식 등은 어떤 AI에도 내재하기 어려운 인간만의 강점이다. 미래 5년 내 기술이 발전해도 이 요소들은 가치가 퇴색하지 않을 것이 분명하다. 오히려 기술이 발전할수록 사람들은 인간적인 경험과 스토리에 갈증을 느낄 수도 있다. 따라서 조직과 개인은 AI를 익히되 인간다움을 잃지 말아야 한다. AGI 시대의 승자는 AI와 인간의 최상의 협업을 이뤄내는 쪽일 것이다.
Gil Park님의 브런치에 게재된 글을 모비인사이드가 한 번 더 소개합니다.
