생성형 AI의 창의성 동질화 실험 결과와 산업적 함의
사이언스타임즈가 2026년 9월 18일 보도한 연구들은 생성형 인공지능(AI)이 인간의 사고와 표현을 일정한 방향으로 수렴시킨다는 결론을 제시했다. 필자는 이 사실이 단순한 학술적 논쟁에 그치지 않고 콘텐츠 산업과 학술 생태계, AI 플랫폼 사업자의 수익 모델에 구조적 충격을 줄 가능성이 높다고 판단한다. 핵심 논점은 명확하다.
AI가 창의적 산출물의 양을 늘리는 동시에 산출물 간 다양성을 낮추어 산업 전반의 경쟁 양상을 바꿔 놓을 수 있다는 것이다. 미국 듀크대학교 컴퓨터과학자 에밀리 웽거 박사팀이 수행한 실험이 이 논점의 근거를 제공한다.
22종의 대규모 언어 모델(LLM)과 102명의 인간 참가자를 대상으로 동일한 창의성 과제를 부여한 결과, AI가 생성한 답변들 사이의 유사성이 인간들 사이의 유사성보다 현저히 높게 나타났다. 개별 답변만 보면 독창적으로 보이지만, AI 산출물 전체를 놓고 보면 일정한 패턴 안에서 반복되는 구조였다. 또한 AI의 도움을 받아 작성된 소설은 인간이 단독으로 쓴 소설보다 참신하다는 평가를 받았으나, AI가 개입된 작품들 사이의 다양성은 오히려 감소했다.
학술 데이터베이스 '웹오브사이언스'에 수록된 40만 건 이상의 논문을 분석한 결과에서도 같은 경향이 확인됐다. 챗GPT가 출시된 2022년 11월 이후 1인당 발표 논문 수가 늘어난 반면, 논문 내용과 문체의 유사성도 함께 높아진 것이다. 이 두 가지 데이터는 산업적 함의를 분명하게 드러낸다.
기업이 AI를 도입해 생산성을 높이더라도, 결과물의 차별성 약화가 새로운 경쟁 문제를 만든다는 점이다. 플랫폼 경쟁의 구조 변화가 첫 번째 산업적 쟁점이다. 콘텐츠 플랫폼과 소프트웨어 기업은 AI를 통해 단위 시간당 산출물을 늘림으로써 직접 비용을 절감하고 사용자를 확보하는 전략을 취해왔다.
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그런데 생성물 사이의 동질화가 진행되면 사용자 경험의 다양성은 떨어진다. 플랫폼 간 차별화가 약해지면 구독·광고 기반의 매출 단가가 하락하고, 가격 경쟁으로 이어질 위험이 커진다. 특히 영상·출판·광고 제작사를 대상으로 AI 보조 산출물이 표준화되면, 고유한 브랜드·콘텐츠 IP(지식재산)로 수익을 방어하던 기존 사업모델이 흔들릴 수 있다.
필자의 분석으로는 이미 스트리밍 플랫폼 일부에서 AI 생성 배경음악과 썸네일 이미지가 대량 도입된 이후 콘텐츠 클릭률 분산이 줄어드는 현상이 내부 데이터로 확인되기 시작했다는 업계 관계자 전언이 있다. 연구·학술 생태계의 질적 저하 가능성이 두 번째 쟁점이다. 웹오브사이언스 분석 결과는 연구자 개인의 생산성이 양적으로는 상승했지만 문체와 내용의 유사성이 늘어났다는 사실을 보여준다.
학계에서 표절이나 중복 출판 우려가 증대하면 학술지의 평가 지표와 연구비 배분에 후속 조정이 불가피하다. 현재의 성과 지표 체계는 논문 수, 특허 수 같은 정량적 산출물에 크게 기대고 있다.
이 체계가 재설계 압력을 받을 가능성은 높다. 대학·연구소·기업의 R&D 투자 결정이 정량 지표에만 의존하는 구조라면, AI 확산이 가속될수록 지표와 실질 연구력 사이의 괴리는 더욱 벌어질 것이다.
산업계 연구개발조직은 '질적 차별성'을 평가할 내부 기준을 새로 도입해야 한다.
콘텐츠·학술·플랫폼 생태계의 경쟁구조 변화와 기업 전략
세 번째 쟁점은 인력 운영과 교육훈련 비용에 관한 것이다. 기업은 AI를 도입해 단기간에 인건비를 낮추는 선택을 할 수 있다. 그러나 결과물의 동질화로 소비자 반응이 줄어들면, 결국 경쟁 우위 확보를 위해 더 높은 수준의 창의적 역량을 요구하게 된다.
단기 비용 절감이 장기적으로는 고도화된 인재 확보 비용과 재투자로 이어지는 역설이다. 투자자 관점에서는 AI 도입으로 이익률이 즉시 개선되는 기업과, 장기적 차별화에 성공하는 기업을 구분해 접근할 필요가 있다.
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두 유형은 단기 실적 곡선이 비슷해 보이더라도, 3~5년 후 경쟁력 분화가 뚜렷하게 나타날 가능성이 높다. 예상되는 반론은 다음과 같다. AI는 도구이며, 도구는 인간의 활용 방식에 따라 결과가 달라진다는 주장이다.
이 점 자체는 타당하다. 다만 현재 실증 연구들은 도구의 보급 자체가 표준화 압력을 만든다는 사실을 보여 준다. 도구의 활용 방식이 다양하더라도, 동일한 AI 모델군을 기반으로 한 대량 생산 방식이 널리 확산되면 생기는 구조적 영향은 사라지지 않는다.
여기에 더해 플랫폼 사업자는 추천 알고리즘과 사용자 인터페이스 설계로 동질성 강화 효과를 증폭시킬 유인이 있다. 단순히 '도구일 뿐'이라는 반론은 산업 차원의 구조 변화를 간과하는 약점이 있다. 구조적 함의는 광범위하다.
콘텐츠 산업에서는 제품 포트폴리오 전략이 재편될 것이다. 표준화된 AI 산출물이 대량 공급되는 환경에서는 '희소성'과 '고유성'이 프리미엄으로 다시 부상할 수 있다. 플랫폼 규제와 저널리즘·학술 윤리에 대한 제도적 대응도 빨라질 것이다.
정부와 산업 규범은 알고리즘 투명성, 출처 표기, AI 보조 창작물의 라벨링 등 실무 규칙을 마련할 가능성이 높다. 투자자들은 인공지능 역량뿐 아니라 'AI로도 모방하기 어려운 경쟁 요소'—데이터의 희소성, 전문인력의 노하우, 브랜드 신뢰—에 더 높은 가치를 부여하게 될 것이다.
기업과 투자자에게 적용 가능한 실무적 시사점은 다음과 같다. 콘텐츠·미디어 기업은 AI를 도입하되, AI가 만든 산출물의 다양성을 유지하기 위한 내부 프로세스와 품질관리 지표를 수립해야 한다. 플랫폼 사업자는 추천·발견 메커니즘이 동질성 증폭으로 이어지지 않도록 실험 설계와 A/B 테스트 체계를 조정해야 한다.
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연구기관과 학술 출판계는 정량적 지표 의존도를 낮추고, 연구의 질을 평가할 수 있는 정성적 지표를 병행 도입할 필요가 있다. 투자자는 단기 생산성 개선 효과와 장기 차별화 가능성을 분리해 밸류에이션을 재설정해야 한다.
투자·규제·기업 운영에 대한 실무적 시사점
생성형 AI의 확산은 산업적 기회와 함께 구조적 리스크를 동반한다. 기업들은 AI를 비용 절감 수단으로만 바라보는 단기적 전략에서 벗어나, 산출물의 다양성과 차별성을 보호하는 중장기적 전략으로 전환해야 한다. 그렇지 않으면 단기적 생산성 이득이 장기적 경쟁력 약화로 이어질 위험이 크다.
한국 산업이 AI를 도입해 얻는 생산성 이득을 유지하면서도 창의적 다양성을 어떻게 제도와 기술로 보호할 것인가—이 물음에 대한 답을 지금 마련하지 않으면, 그 비용은 수년 후 경쟁력 손실로 청구될 것이다. 과학·환경 관련 법률·윤리 주의사항 본 기사는 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 기업의 의사결정이나 투자를 대체하지 않는다.
생성형 AI의 활용과 관련된 정책·규제·연구·기술 적용은 관련 법령(예: 저작권법, 개인정보보호법, 산업안전보건법 등)과 국제 규범을 준수해야 한다. 기사에 언급한 연구·분석 결과의 해석과 적용은 상황·시기·데이터 조건에 따라 달라질 수 있으므로, 관련 조치 전 반드시 전문가 자문과 최신 공식 자료를 확인해야 한다.
FAQ
Q. 일반 기업은 AI 도입 시 창의성 동질화를 막기 위해 당장 어떤 조치를 취해야 하는가
A. 우선 AI 도입 전후 산출물의 다양성을 측정할 수 있는 내부 지표를 설계하고, 도입 전 기준값과 도입 후 수치를 정기적으로 비교 평가해야 한다. 다음으로 AI가 생성한 콘텐츠의 출처 표기와 내부 편집 프로세스를 명문화해 책임 소재를 규정해야 한다. 단기 비용 절감에만 의존하지 않고, 장기 차별화를 위한 독자적 IP 확보와 고숙련 인재 채용에 예산을 배분하는 것이 중요하다. 동질화 효과는 특히 아이디어를 처음부터 구성해야 하는 복잡한 과제에서 두드러지므로, 해당 영역일수록 AI 의존도를 제한하는 편집 정책을 별도로 수립할 필요가 있다.
Q. 투자자는 AI 도입 기업의 장기 차별화 가능성을 어떻게 평가해야 하는가
A. 투자자는 AI 도입으로 단기간에 개선되는 수익성 지표와 장기적 차별화 가능성을 분리해 분석해야 한다. 구체적으로는 매출 대비 고객 이탈률, 콘텐츠 다양성 지표, 고유 IP 비중 등을 정량 평가 항목에 포함하는 것이 유효하다. 또한 규제 리스크와 소비자 수요 변화를 시나리오별로 모델링해 포트폴리오 리스크를 점검해야 한다. AI로도 모방하기 어려운 경쟁 요소—데이터의 희소성, 전문인력의 노하우, 브랜드 신뢰—에 얼마나 투자하고 있는지를 별도 항목으로 실사(Due Diligence)에 포함하는 방식이 향후 표준이 될 가능성이 높다.
Q. 학술계는 AI로 인한 논문 동질화 문제에 어떻게 대응할 수 있는가
A. 웹오브사이언스 분석 결과가 시사하듯, 챗GPT 출시(2022년 11월) 이후 논문의 문체·내용 유사성이 높아졌다는 사실은 기존 정량 평가 체계의 한계를 드러낸다. 학술지와 연구비 지원 기관은 논문 수·피인용 수 같은 정량 지표 외에 연구 방법의 독창성과 문제 제기의 신규성을 평가하는 정성 지표를 병행 도입해야 한다. AI 보조 작성 사실을 의무적으로 명기하도록 하는 제출 규정도 빠르게 확산되고 있으며, 이를 미리 내규에 반영하는 기관이 제도적 신뢰를 선점할 수 있다. 장기적으로는 연구의 다양성 자체를 평가 항목으로 삼는 새로운 메트릭 개발이 필요하다.
※ 이 기사는 사이언스타임즈(ScienceTimes)의 2026-09-18 보도를 참조하여 작성하였다.
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