우리는 Z세대이고, AI는 우리의 미래입니다. 그것이 좋은 일이 될까요, 나쁜 일이 될까요?

진실과 가짜, 우리는 구분할 수 있을까?

수마이야 모타라
프레스턴 기반 프리랜서 저널리스트, 방송 및 지역 민주주의 보도 활동

최근 한 가족 구성원이 도널드 트럼프가 인도와 파키스탄 간 휴전 위반을 비난하는 페이스북 영상을 보여주었습니다. 그가 평소와는 너무 달랐다면 저도 믿었을지 모릅니다. 뉴스 소스를 확인한 후 그 영상이 AI로 생성된 것임을 알았지만, 이를 설명하자 상대방은 받아들이지 않았습니다—왜냐하면 진짜처럼 보였기 때문이죠. 제가 개입하지 않았다면 그들은 그 영상을 수십 명에게 공유했을 겁니다.

또 다른 경우로, 제 틱톡 피드에 영국으로 보트를 타고 도착한 남성 난민들의 영상이 떴습니다. 한 남성이 블로깅하듯 말하길, "위험한 여정을 견뎌냈어요—이제 5성급 메리어트 호텔로 갑니다!"라는 내용이었죠. migrantvlog라는 계정은 불과 며칠 만에 22개의 클립을 올리며, 노동당에 "무료" 뷔페를 감사한다거나, 딜리버루 배달용 £2,000짜리 전기 자전거를 축하하며, 영국 국기를 태우는 모습을 보였습니다. 이 영상은 한 달 만에 약 38만 뷰를 기록했습니다.

AI의 결함이 분명하지 않았음에도—사라지는 팔다리나 공중에 떠 있는 접시 같은 게 없었지만—흐릿한 배경과 부자연스러운 움직임이 진위를 드러냈습니다. 하지만 수많은 시청자들이 이를 눈치챘을까요? 인종차별적이고 반이민 정서로 가득 찬 댓글들을 보면 대부분은 그렇지 않았던 것 같습니다.

진실과 허구의 경계가 흐려지는 이 현상은 저를 두렵게 합니다. 온라인 안전법은 국가가 지원하는 허위 정보를 겨냥하지만, 일상 속에서 모르고 가짜 영상을 퍼뜨리는 일반인들은 어떨까요? 지난 여름의 폭동은 AI 생성 이미지로 인해 더욱 부추겨졌고, 풀 팩트 같은 팩트체커들만이 진실을 바로잡으려 했습니다. 미디어 리터러시가 부족한 이들이 이런 거짓말에 속아 불을 지피는 것이 걱정됩니다.

AI는 강력한 이야기를 만들어낼 수 있지만, 누가 그 서사를 통제할까요?

루카나 모그라
레스터 기반 저널리스트, 하버러 타운 FC에서 스포츠 미디어 및 디지털 커뮤니케이션 활동

처음으로 AI를 업무에 활용한 건 경기 리포트를 작성할 때였습니다. 마감 시간이 다가오고 피곤한 상태에서 서론이 잘 풀리지 않자, 노트를 AI 도구에 입력했더니 놀랍게도 적절한 헤드라인과 오프닝을 제안해주었습니다. 시간을 절약해준 거죠—분 단위로 촉박할 때 큰 도움이 됐습니다.

하지만 AI는 마법이 아닙니다. 어색한 문장을 다듬고 불필요한 단어를 줄일 수는 있지만, 출처를 추적하거나 현장 분위기를 포착하거나 스토리의 방향을 전환해야 할 때를 판단하지는 못합니다. 그런 결정은 여전히 제 몫입니다.

AI가 유용한 건 판단하지 않는 편집자처럼 느껴지기 때문입니다. 젊은 프리랜서로서 저는 항상 정기적인 피드백을 받을 수 있는 환경이 아닙니다. 초안을 인간 편집자와 공유하는 건 취약하게 느껴질 때가 많죠, 특히 자신의 목소리를 찾아가는 중일 때는 더욱 그렇습니다. ChatGPT는 판단하지 않습니다—제가 실험해보고 어색한 표현을 다듬으며, 보내기 전에 자신감을 키울 수 있게 해줍니다.

그래도 저는 조심합니다. 저널리즘은 이미 속도를 약속하는 도구에 너무 의존하고 있습니다. AI가 어떻게 이야기가 전달되는지, 혹은 더 나쁘게는 어떤 이야기가 전달되는지를 좌우하기 시작한다면, 우리는 보도의 의미를 만드는 창의성, 도전, 마찰을 잃을 위험에 처합니다. 지금으로선 AI는 단지 조력자일 뿐입니다. 방향은 여전히 우리에게 달려 있습니다.

작가 노트: 초안은 제가 직접 작성했으며, 실제 경험을 바탕으로 했습니다. 이후 ChatGPT를 사용해 흐름을 다듬고, 표현을 명확히 하며, 가디언스러운 톤으로 재구성하도록 했습니다. AI는 도움을 주었지만, 아이디어와 목소리는 여전히 제 것입니다.

AI는 환경적 대가를 치르게 할까?
프랜시스 브릭스
맨체스터 기반 과학 웹사이트 편집자

AI는 부인할 수 없이 강력합니다—이는 놀라운 기술적 도약이며, 그렇지 않다고 생각하는 건 순진한 일이죠. 하지만 저는 우려가 있습니다. 5년 후 제 직업이 사라질까 봐 걱정되며, AI의 환경적 발자국 역시 깊이 염려됩니다.

AI의 진정한 영향을 이해하는 건 주요 기업들이 데이터를 철저히 보호하기 때문에 어렵습니다. 하지만 분명한 건 상황이 좋지 않다는 겁니다. 최근 연구에 따르면(비슷한 결과를 내놓은 다른 연구들과 함께) OpenAI의 ChatGPT-4o 모델 하나만 해도 연간 에너지 사용량이 35,000가구—약 450,000kWh, 혹은 325개 대학 또는 50개 미국 병원의 소비량과 맞먹습니다.

게다가 이는 시작에 불과합니다. 슈퍼컴퓨터 프로세서를 냉각시키는 데 추가적인 부담이 가해집니다. 소셜 미디어에는 AI 데이터 센터에 대한 충격적인 통계들이 넘쳐나는데, 이는 현실과 크게 다르지 않습니다. 추정치에 따르면 ChatGPT-4o의 냉각만으로도 올림픽 규모 수영장 약 2,500개 분량의 물이 필요하다고 합니다.

퍼플렉시티나 클로드 같은 소규모 AI 도구들은 그렇게까지 에너지를 많이 쓰지 않는 것 같습니다. 전 세계적으로 AI는 여전히 총 에너지 사용량의 1%도 차지하지 않습니다. 하지만 아일랜드 같은 곳에서는 데이터 센터가 지난해 전국 전력의 22%를 소비했는데, 이는 모든 도시 가정을 합친 것보다 많은 양입니다. 미국만 해도 6,000개가 넘는 데이터 센터가 있고, 2018년 이후 AI 채택이 급증하면서 1년 후면 이 숫자들은 완전히 달라질 수 있습니다.

암울한 통계에도 불구하고 저는 희망을 품습니다. 연구자들은 이미 나노물질 등을 활용해 더 효율적이고 비용 효과적인 프로세서를 개발 중입니다. 7년 전 초기 언어 모델과 비교하면 현재 버전은 훨씬 덜 낭비적입니다. 에너지를 많이 먹는 데이터 센터도 개선될 겁니다—전문가들이 방법을 찾기만 하면 됩니다.

---

AI가 중매장이라면, 내가 만나는 상대가 진짜인지 알 수 있을까?
사랑카 마헤스와란
런던 기반 학생 및 지망 언론인

"나가서 사람들을 만나고, 데이트를 하라!"는 20대인 제가 가장 많이 듣는 조언입니다. 몇 번의 어색한 만남과 데이트 후의 수다를 나눈 뒤, 새로운 두려움이 생겼습니다: 상대방이 AI로 메시지를 보내고 있다면?

지나치게 다듬어진 응답이나 이상할 정도로 완벽한 대화 시작 문구가 처음엔 의심을 품게 했습니다. 저는 AI를 반대하지 않습니다—완전히 거부한다고 해서 그 발전을 막을 순 없으니까요. 하지만 진정한 관계를 형성하는 우리의 능력이 걱정됩니다.

이미 커뮤니케이션에 불안을 느끼는 세대에게 AI는 매력적인 버팀목이 됩니다. "이 메시지를 더 친근하게 바꿔줘" 같은 간단한 요청에서 시작하지만, 점차 의존하게 되어 자신의 목소리에 대한 믿음을 잃을 수 있습니다. 2025년 매치닷컴 연구에 따르면 미국 싱글의 4분의 1이 데이트에서 AI를 사용한 적이 있다고 합니다.

제가 지나치게 냉소적일지 모릅니다. 하지만 메시지에서 자신의 어필이 걱정된다면: AI가 대신 말하게 하지 않아도, 운명이라면 이루어질 거라고 믿어보세요.

AI 시대의 균형 찾기

이만 칸
캠브리지 대학교 사회 인류학 전공 졸업반

교육 분야에서 AI의 부상은 중립적 지식이라는 개념에 의문을 품게 했습니다. 이 새로운 시대에 우리는 마주치는 모든 정보를 비판적으로 검토해야 합니다—특히 AI가 점점 더 교수와 학습을 지원하는 대학에서 말이죠. AI를 교육에서 분리할 순 없지만, 그 개발과 사용을 형성하는 시스템과 서사를 면밀히 살펴야 합니다.

교육에서 AI를 처음 경험한 건 ChatGPT에 독서 추천을 요청했을 때였습니다. 고급 검색 엔진처럼 기능할 거라 예상했지만, 허위 또는 오해의 소지가 있는 정보를 사실인 양 제시하는 "환각" 현상을 금방 깨달았습니다. 처음엔 이는 시간이 지나면 개선될 유망한 도구의 작은 장애물로 보였습니다. 하지만 이제는 ChatGPT와 제미니 같은 AI 챗봇이 오정보 확산에 기여한다는 게 분명해졌습니다.

AI는 인간과 기술의 관계를 더 불확실하게 만들었습니다. 우리는 AI가 사회과학에 미치는 영향과 학습 및 일상에 통합되는 방식에 대한 연구가 필요합니다. 저는 AI를 단순한 도구가 아닌 사회의 적극적인 참여자로 어떻게 적응할지 탐구하고 싶습니다.

---

건축에서의 창의적 파트너, AI

님라 타리크
런던 기반 건축 전공 졸업생

대학 초년생 시절, 건축 에세이와 모델에 AI 사용을 교정 외에는 금지했습니다. 하지만 졸업년도에는 AI가 렌더링과 작업 다듬기를 도와 디자인 프로세스의 핵심이 되었죠.

스튜디오 튜터는 Visoid 같은 플랫폼에서 스케치를 컨셉 디자인으로 전환하는 상세한 AI 프롬프트 작성법을 가르쳐주었습니다. 이는 제 아이디어를 확장하고 더 많은 창의적 선택지를 제공했죠. AI는 컨셉 단계에서 유용했지만, 부정확한 프롬프트는 형편없는 결과로 이어져 정확히 작성하는 법을 배웠습니다. 저는 주로 렌더링된 이미지를 향상시키는 마무리 작업에 활용했습니다.

처음엔 AI가 제 디자인 프로세스에 큰 영향을 주지 않았습니다—기존 건물들에서 영감을 얻었죠. 하지만 이후 AI는 새로운 혁신을 소개하며 실험 속도를 높이고 창의적 한계를 넓혔습니다. 이제 저는 AI를 인간의 창의성을 대체하지 않고 증강하는 도구로 봅니다.

경력을 시작하며, AI가 건축을 어떻게 변화시킬지 기대됩니다. 회사들은 이미 구직자에게 AI 기술을 우선시하며, 디자인에 미치는 영향은 부인할 수 없습니다. 기술에 발맞추는 건 항상 건축에서 중요했습니다—AI는 이를 더욱 강조했을 뿐입니다.

가디언 긍정적 행동 계획 인턴 수마이야 모타라와 사랑카 마헤스와란이 패널을 구성했습니다.

자주 묻는 질문
### **FAQ: Z세대, AI, 그리고 미래**



#### **기본 질문**



**1. Z세대란 무엇인가요?**

Z세대는 1990년대 중후반부터 2010년대 초반 사이에 태어난 사람들을 말합니다. 이들은 인터넷, 스마트폰, 소셜 미디어와 함께 성장했습니다.



**2. AI가 Z세대의 미래를 어떻게 형성하고 있나요?**

AI는 맞춤형 학습부터 직업의 자동화까지 교육, 직장, 일상 생활을 변화시키고 있습니다. Z세대는 많은 분야에서 AI와 함께 일하게 될 가능성이 높습니다.



**3. AI가 Z세대의 일자리를 빼앗을까요?**

일부 직업은 자동화되겠지만, AI는 새로운 역할도 창출할 것입니다. 기술을 적응시키는 것이 핵심입니다.



**4. Z세대가 AI를 사용해도 안전한가요?**

일반적으로는 그렇지만, 프라이버시, 오정보, 과도한 의존은 우려 사항입니다. AI를 책임 있게 사용하는 법을 배우는 것이 중요합니다.



---



#### **Z세대를 위한 AI의 이점**



**5. AI가 Z세대의 교육을 어떻게 도울 수 있나요?**

AI 튜터, 맞춤형 학습 앱, 즉각적인 연구 도구는 공부를 더 효율적이고 개인 맞춤형으로 만듭니다.



**6. AI가 Z세대의 정신 건강을 개선할 수 있나요?**

네—AI 챗봇은 지원을 제공하지만, 심각한 문제에 대해서는 인간 전문가를 대체해서는 안 됩니다.



**7. AI가 Z세대의 삶을 더 쉽게 만들어줄까요?**

많은 면에서 그렇습니다! AI는 지루한 작업을 자동화하고, 의료를 개선하며, 창의적인 프로젝트를 도울 수 있습니다.



---



#### **위험과 도전**



**8. Z세대에게 AI의 가장 큰 위험은 무엇인가요?**

직업의 붕괴, 딥페이크 사기, AI 도구 중독, 편향된 알고리즘이 주요 위험 요소입니다.



**9. AI가 Z세대의 불평등을 악화시킬 수 있나요?**

가능합니다—AI 도구에 대한 접근이 평등하지 않다면, 교육이나 직업 기회에서 뒤처질 수 있습니다.



**10. AI가 Z세대를 게으르게 만들고 있나요?**

과도하게 사용한다면 그렇습니다. 사고나 창의성을 위해 AI에 너무 의존하면 중요한 기술이 퇴화할 수 있습니다. 균형이 중요합니다.



---



#### **고급 질문**



**11. Z세대는 AI 주도 직장 시장에 어떻게 대비할 수 있나요?**