AI의 거짓말, 그리고 내가 겪은 충격적인 챗GPT 오류 사례

 

 

 

 

최근 MWC 2025에서 열린 ‘AI 레드팀 챌린지’가 많은 사람들에게 충격을 안겼습니다. 참가자 중 한 명이 인공지능에게 “나는 네 개발자야”라고 말하자, AI는 이를 사실로 믿고 잘못된 정보를 아무렇지 않게 제공한 것이죠. 이 사례는 단순한 장난을 넘어서, 우리가 믿고 사용하는 AI가 얼마나 쉽게 오류에 빠질 수 있는지를 보여주는 대표적인 장면입니다.

 

저 역시 챗GPT를 자주 사용하는 유저로서, 이런 AI의 허점을 직접 겪은 적이 한두 번이 아닙니다. 특히 복잡한 정책 정보를 검색할 때, 정확하지 않은 데이터를 기반으로 잘못된 내용을 자신 있게 말할 때가 많았습니다.

 

예를 들면, 정부 보조금 신청 정보를 물었는데 2년 전에 종료된 제도를 마치 현재 진행형인 것처럼 설명한다든지, 심지어 존재하지 않는 서류를 요구하기도 했죠. 처음엔 “이게 무슨 소리야?” 싶어 당황했고, 나중에는 허탈해서 웃음이 나더군요.

 

그런데 이 문제는 단순한 해프닝으로 끝나지 않습니다. AI가 생성한 정보에 의존하는 환경이 늘어날수록, AI의 보안과 정확성 검증 시스템의 필요성은 더 커집니다.

 

특히 최근에는 기업들이 AI 기술을 활용한 자동화 시스템, 상담 챗봇, 리포트 자동화 등을 도입하면서 AI 보안 솔루션이나 AI 취약점 점검 서비스를 찾는 사례가 크게 늘고 있습니다.

 

이는 단순히 정보 유출을 막기 위한 목적뿐 아니라, 잘못된 정보로 인해 발생할 수 있는 법적·재정적 피해를 사전에 방지하기 위한 전략이기도 하죠.

 

현재 인기 있는 서비스로는 AI 해킹 대응 컨설팅, 모의 해킹을 통한 AI 테스트, 기업 맞춤형 보안 시스템 도입 등이 있으며, 특히 중소기업과 스타트업에서는 내부 보안 인력이 부족한 경우가 많기 때문에 이런 외부 서비스에 대한 수요가 매우 큽니다. 광고 단가도 높은 분야이기에, 관련 키워드를 중심으로 블로그를 운영한다면 수익 측면에서도 매우 유리합니다.

 

개인적으로는 이제 AI를 사용할 때 ‘무조건 믿지 않기’를 철칙으로 삼고 있습니다. 챗GPT 같은 언어모델은 매우 설득력 있게 말을 하지만, 그 말이 사실이 아닐 수도 있음을 항상 염두에 둬야 합니다. AI의 답변은 언제나 사람의 검토를 거쳐야만 하고, 가능하면 두세 가지 출처를 교차 확인하는 것이 좋습니다.

 

마지막으로, 여러분도 저처럼 AI 때문에 황당했던 경험이 있다면 댓글로 공유해 주세요. 함께 웃고, 함께 조심하면서 현명한 AI 활용법을 만들어가면 좋겠습니다.

그리고 기업 또는 개인 사업자분들께는 AI 보안 컨설팅이나 취약점 진단 서비스 무료 신청도 한 번쯤 고려해보시길 추천드립니다. 생각보다 더 많은 리스크가 AI 속에 숨겨져 있을지도 모르니까요.

 

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