인공지능이 전자상거래를 혁신하고 있습니다. 강력한 AI 시스템은 재고를 관리하고, 주문을 처리하며, 상품 설명을 작성하고, 이메일을 발송하며, 고객 서비스를 제공합니다. AI 기술은 심지어 판매할 제품을 설계하고 제작하기도 합니다.
그렇다면 AI가 전자상거래 사업자의 일상에 순전히 긍정적인 기여만 할까요? 그렇지 않습니다. AI 시스템의 잠재적 이점만큼이나 심각한 위험도 존재합니다. 악의적인 사용자는 AI를 데이터 도용에 악용할 수 있고, AI 편향성이 고객과 직원을 차별할 수 있으며, 초기 단계의 AI 기술이 사업의 방향성과 맞지 않는 문제를 초래할 수 있습니다.
AI 알고리즘을 활용해 운영을 체계화할수록 AI의 위험성을 충분히 고려하고 적절한 예방 조치를 취하는 것이 중요합니다. 아래에서 꼭 알아야 할 핵심 사항들을 살펴보겠습니다.
인공지능이란 무엇인가?
인공지능(AI)은 기계가 인간의 지능을 모방하도록 만드는 컴퓨터 과학 분야입니다. 인류 역사 대부분에서 기계는 사람이 조작하는 수동적 도구였습니다. AI 도구가 인간처럼 "생각"할 수는 없지만, 사고 과정을 시뮬레이션합니다. 예를 들어, AI 의사결정은 데이터를 수집하고 분석하며, 과거 사례를 고려하며, 성공 가능성이 높은 선택지를 예측하여 선택하는 방식으로 이루어집니다. 이는 인간이 판단할 할 때 거치는 과정과 매우 유사합니다.
AI의 급속한 발전으로 인해 이제 기계는 거의 또는 전혀 인간의 개입이 없이도 경제의 여러 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어,
- 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 생성형 AI 도구는 텍스트를 생성할 수 있어 상품 설명 작성에도 사용됩니다.
- AI 기반 수출 통제 시스템은 상품, 소프트웨어, 서비스의 국제 수출을 관리할 수 있습니다.
- AI 기반 자동차가 완전 자율주행이 가능합니다.
- AI 기술이 기후 변화, 기아 문제, 교통 체증과 같은 글로벌 이슈를 분석합니다.
- AI 기술은 전장에도 도입되어, 드론과 같은 자율 무기가 스스로 목표 지점까지 이동할 수 있습니다.
AI 사용을 규제하는 법규가 부족한 상황에서, 인간은 AI 개발이 안전하고 윤리적으로 이루어지도록 주의를 기울여야 합니다.
전자상거래에서 AI의 7가지 위험
전자상거래에서의 AI 위험은 다른 산업에서 발생할 수 있는 수준만큼 심각하지 않을 수 있습니다. 대부분의 전자상거래 업체는 군수업체처럼 드론 전쟁, 잠수함, 화학 무기 같은 문제를 걱정할 필요는 없습니다.
하지만 Shopify 사이트에서 향수를 판매하든 eBay에서 컬렉터 수집품을 판매하든, AI가 잠재적으로 위험하게 만들 수 있는 요소를 이해하고 인공지능과 관련된 위험한 상황을 피하는 것은 중요합니다. 다음은 AI 안전이 중요한 대표적인 몇 가지 영역입니다.
1. 데이터 프라이버시 침해
AI 시스템은 종종 개인의 금융 및 의료 정보 등 민감한 데이터를 포함한 개인 정보를 수집하여 학습에 활용하는 경우가 있어, 프라이버시와 데이터 보안 문제가 발생할 수 있습니다.
전자상거래 판매자는 고객의 이름, 주소, 구매 이력, 금융 정보 등 방대한 고객 데이터를 보유합니다. 이러한 정보를 안전하게 보호하는 것은 법적 책임입니다. 보안이 충분하지 않거나 AI 시스템이 무단으로 접근할 수 있다면, 귀사의 평판에 큰 손해가 발생할 수 있습니다.
2. 기술적 오류
모든 기계와 마찬가지로 AI 시스템도 기술적 결함과 오류에 취약합니다. 이는 운영 중단, 매출 손실, 브랜드 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.
AI를 핵심 시스템에 도입하는 초기 단계에서는 반드시 백업 계획을 마련해 두세요.
3. 높은 도입 비용
AI 기술 개발은 소프트웨어 회사에 비용이 많이 들며, 많은 회사들이 이러한 개발 비용을 가격에 반영합니다.
예를 들어, 자연어 처리(NLP)는 기계가 인간과 유사한 텍스트를 작성하도록 합니다. 많은 NLP 시스템은 스탠퍼드대학교 컴퓨터 과학자들이 개발한 Stanford NLP(Stanford Natural Language Processing)에 뿌리를 두고 있습니다. 해당 플랫폼을 사용하는 업체는 라이선스 비용을 부담해야 하며, 이는 고객에게 전가됩니다.
4. 윤리적 문제
많은 신기술과 마찬가지로 AI는 사회 기반 구조에 심각한 위협을 초래할 수 있습니다. 일부 AI 알고리즘은 저작권이 있는 인간의 콘텐츠를 무단으로 사용한다는 비난을 받기도 합니다. 또한 AI는 가짜 뉴스 기사나 딥페이크를 빠르게 생성하여, 실제로 하지 않은 말을 특정 인물이 한 것처럼 보이게 만들 수 있습니다.
AI를 어떤 방식으로 사용하든, 이러한 잠재적 위험을 염두에 두세요. 현재와 미래 세대 모두가 AI 기술 배치에 대한 윤리적 기준을 수립해야 합니다.
5. 편향과 차별
AI 알고리즘은 검색 엔진이든 챗봇 구동을 하든 학습 데이터를 그대로 반영합니다. 사회가 이미 편향되어 있다면, AI 학습 모델도 연령, 인종, 성별, 국적 등에 따라 차별하는 데이터를 포함할 수 있습니다. 이는 인사나 고객 관리와 같은 기능에서 AI를 사용할 때 특히 문제가 됩니다.
편향된 알고리즘은 특히 채용, 대출, 형사 사법 등 개인의 삶에 깊은 영향을 미치는 영역에서 차별적 결과를 초래할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 과학자는 알고리즘 설계와 학습 시스템 훈련에 사용하는 데이터의 출처에 세심한 주의를 기울여야 합니다.
6. 일자리 대체
AI 기반 기계의 효율성이 높아지면서 가까운 미래에 기계가 대량의 인간 근로자를 대체할 것이라는 우려가 있습니다. 일자리 대체에 대한 우려는 산업혁명 시대부터 있었던 걱정이지만, AI의 급속한 발전 속도로 인해 버스 운전이나 카피라이팅 같은 직업도 곧 기계가 담당하게 될 것이라고 믿는 사람들이 있습니다.
전자상거래 분야에서는 고객 서비스, 마케팅, 콘텐츠 제작 분야에서 일자리 감소가 일어날 수 있습니다.
7. 투명성과 책임 부족
딥러닝과 신경망을 기반으로 하는 AI 알고리즘은 복잡하고 불투명하여, 특정 결론이나 추천이 어떻게 도출되는지 이해하기 어려울 수 있습니다.
이러한 투명성 부족은 의료, 금융처럼 신뢰가 중요한 응용 분야뿐 아니라 투명성과 책임성이 중요한 전자상거래에서도 AI 시스템에 대한 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다.
AI 리스크 관리 방법
야심 찬 목표를 달성하기 위한 AI 적용은 합리적인 비즈니스 결정입니다. 또한 AI 도입이 직원과 고객에게 잠재적 피해를 줄 수 있다는 우려도 있습니다. AI를 안전하고 윤리적으로 사용하려면 다음 네 가지 핵심 지침을 준수하세요.
1. 강력한 데이터 보안 및 프라이버시 조치 적용
AI 시스템이 사용하는 모든 데이터가 안전하게 저장되고 전송되도록 해야 합니다. 암호화와 정기적인 보안 감사로 민감한 고객 정보를 보호하고, 팀원이 컴퓨터로 민감한 정보를 다룰 때 다른 사용자가 볼 수 없도록 접근 제어를 사용하세요.
정기적으로 소프트웨어 보안 패치를 배포하는 AI 공급업체를 선택하세요. 이는 해커보다 한발 앞서 나가게 하고 AI 기반 데이터 관리 취약점을 줄일 수 있습니다.
2. AI 알고리즘의 잠재적 편향 해결
편향을 줄이면 직원과 고객에게 공정한 대우를 보장하고, 사내 분위기를 높이며, 부정적인 여론과 법적 리스크를 피하는 데 도움이 됩니다.
대표성 있는 다양한 학습 데이터를 사용하고 알고리즘 편향을 점검하고 테스트할 수 있습니다.
3. AI 시스템의 투명성과 설명 가능성 확보
직원들은 회사에서 AI를 어떻게 사용하는지 알 권리가 있습니다. 불투명한 운영은 직원들을 혼란스럽게 하여 감시 문제부터 일자리 대체까지 여러 우려를 불러일으킬 수 있습니다. 회사에서 AI를 어떻게 도입했는지 명확히 알려야 합니다.
고객에게도 투명성을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 스토어에서 AI 기반 추천 엔진을 사용한다면, 알고리즘이 어떤 정보를 활용하는지, 어떤 정보는 사용하지 않는지 설명할 수 있습니다.
4. AI 활용 과정에서 인간의 감독 유지
인간의 감독은 오류를 포착하고, 편향을 방지하며, 콘텐츠에서 브랜드 목소리와 가치가 유지되도록 도와줍니다. 자동화된 결정을 모니터링하고 편집 가능하며, 필요시 언제든 사람이 개입하여 조정할 수 있도록 해야 합니다.
일부 AI 기반 기계는 실제로 전원 켜기/끄기 버튼이 있습니다. 비상 상황에서는 즉시 AI를 차단하고 사람이 인수할 수 있습니다.
AI 위험성 FAQ
AI의 장점은 무엇인가요?
AI의 장점에는 효율성 증대, 의사결정 개선, 문제 해결 능력 강화 등이 포함되며, 이 모든 것은 빠른 데이터 분석과 패턴 인식을 통해 가능합니다.
AI는 위험한가요?
인간의 지능과 통제를 넘어설 가능성을 포함한 AI의 잠재적 위험은 스티븐 호킹과 같은 전문가들 사이에서 우려를 불러일으켰습니다. 그는 완전한 인공지능의 개발이 인류의 종말을 초래할 수 있다고 경고했습니다.
AI의 가장 큰 위험은 무엇인가요?
AI의 가장 큰 잠재적 위험은 이 기술이 글로벌 군비 경쟁에 사용될 가능성입니다. 인간의 가치 기준이 없다면 AI는 화학 또는 생물학적 무기의 사용을 확산시킬 수 있습니다. 예를 들어, 기계 알고리즘이 자연 발생 팬데믹을 연구해 이를 무기로 사용할 수 있는 인공 팬데믹을 만들 수도 있습니다. 이러한 특성 때문에, 도덕적 기준이 없는 AI 모델은 가장 권위적인 정권보다 더 큰 글로벌 위험을 초래할 수 있습니다.
