AI 기술이 정교화되고 발전할수록 긍정적인 부분만 있을 순 없다. 언제나 기술로 이득을 보는 부분이 있다면 그것을 이용하여 사람들을 혼란시키고 선동시켜 속이는 수법이 항상 같이 성장하게 된다.
현재 큰 문제로 떠오르고 있는 가짜 뉴스와 딥페이크는 단순히 한번하고 끝나는 온라인상에서의 장난이 아니라 사회와 경제 시스템 전체를 흔들 수 있는 리스크 요인으로 자리 잡았다. 과거에는 허위 정보가 퍼지는 데 시간이 어느정도 걸렸지만, 지금은 AI가 자동으로 글·영상·음성을 대량 생산하여 순식간에 확산된다. 이는 금융시장, 기업, 정부, 개인에 이르기까지 광범위한 경제적 비용을 발생시킨다. 이 글에서는 AI 기반 허위 정보가 실제 경제에 어떤 영향을 미치는지 설명한다.
1. 허위 정보가 금융시장 변동성과 자금조달 비용을 높이는 이유
AI가 만든 가짜 뉴스는 금융시장에서 초단기적으로 변동성을 폭발적으로 증가시킨다. 금융시장은 뉴스와 여러 정보에 따라 가격이 즉시 반영되어 움직이는 구조인데, AI가 생성한 허위 정보는 허술하지 않고 전문적인 사람도 속을정도로 사실처럼 보이기 때문에 순간적으로 시장 참가자를 속인다.
기업 입장에서는 이런 변동성이 점점 잦아질수록 자금조달 비용이 높일 수 밖에 없다. 왜냐하면 투자자들은 위험이 높은 기업에 더 높은 금리를 요구하기 때문이다. 특히 신생 스타트업이나 IT 기업처럼 데이터와 정보에 민감한 산업일수록 허위 정보의 타격이 클 수 밖에 없다. 실제로 일부 기업은 악성 루머가 돌자 단기적으로 주가가 흔들려 신규 투자 유치가 지연되어 큰 피해를 받는 사례도 있다. 결국 AI 기반 허위 정보는 금융시장의 신뢰도를 떨어뜨리고, 그 불확실성은 기업의 비용 증가로 전가된다.
2. 딥페이크로 인한 브랜드 가치 훼손이 매출에 미치는 영향
딥페이크는 기업의 브랜드 자산에 직접적인 경제적 손실을 준다. 단순히 “이미지 타격”이 아니라 실제 매출 감소·소비자 이탈·법무 및 홍보 비용 증가로 이어진다. 예를 들어 어떤 식품 브랜드에 대해 “공장에서 비위생적 장면이 찍혔다”는 악의적인 조작 영상(딥페이크)이 퍼진다고 가정해보자. 영상은 매우 정교해서 전문가가 보아도 이영상이 가짜인지 진짜인지 구별하기 어렵다. 소비자들은 이러한 영상을 접하면 과학적 근거와 사실의 여부보다 감정적인 거부감을 우선 느끼기 때문에 즉시 구매를 피한다.
기업은 이를 해명하기 위해 수억 원대의 PR 캠페인을 진행해야 하며, 해명을 한다고 하더라도 사람들의 마음을 쉽게 돌리기 힘들어 진다. 법적으로 허위 정보를 만든 사람을 추적하기 위한 비용도 추가로 발생하게 되지만 잡기 쉽지않다. 특히 한번 무너진 소비자 신뢰가 회복되기까지는 수개월에서 수년이 걸릴 수 있어 장기적인 매출 손실이 이어진다. 특히 해외로 판매하는 기업은 국가별 규제가 달라 대응이 더 복잡해지고, 그 과정에서 비용이 기하급수적으로 증가한다. 이런 이유로 딥페이크는 단순한 인터넷 문제를 넘어 기업 가치 전체를 흔드는 경제적 리스크가 된다.
3. 국가적 규제·감시 비용 증가와 사회적 신뢰 붕괴의 비용
AI 기반 허위 정보는 국가 차원에서의 비용도 급격히 증가시킨다. 정부는 이를 막기 위해 AI 감시 시스템 구축, 대응팀 운영, 법제도 개편, 플랫폼과의 협력 강화 등 다양한 조치를 취해야 한다. 예를 들어 유럽연합(EU)은 ‘AI 허위정보 신속 대응 센터’를 구축하며 막대한 예산을 투입하고 있다. 이는 단순한 행정비용이 아니라 민주주의·경제안정·국민 안전을 유지하기 위한 필수적 지출이다.
또한 허위 정보는 특정 정책, 예를들어 부동산·금리·지원금 관련 정보가 왜곡되어 전달되면 국민들의 소비·투자 판단이 흔들려 실물 경제에도 큰 충격을 준다.
쉽게말해 “정부가 곧 대규모 부동산 세금 인상을 발표한다”는 가짜 뉴스가 퍼지고 퍼지면, 실제로 그런 계획이 없더라도 이미 혼란스러워진 시장에서 매물이 쏟아져 가격이 불안정해질 수 있다. 정부는 이를 진정시키기 위해 추가 홍보·정책 조정·브리핑을 해야 하고, 이는 모두 사회적 비용으로 돌아온다. 결국 딥페이크가 심해질수록 국가와 국민이 함께 부담하는 유지비용이 증가하는 것이다.
4. 기업·개인의 보안 비용 증가와 생산성 하락
AI 기반 딥페이크 범죄는 기업과 개인의 보안 비용을 폭발적으로 증가시키고 있다. 최근에는 기업의 CEO의 목소리를 AI 딥페이크로 합성해 재무팀 직원에게 돈을 송금하도록 유도하는 사례가 실제로 발생했다. 어느 기업에서는 가짜 CEO의 음성 지시에 속아 50억 원 규모의 자금이 해외로 송금된 사건도 있다. 기업은 이러한 위협을 막기 위해 음성 검증 AI, 영상 진위 분석 솔루션, 다중 인증 시스템 등을 추가 도입해야 하며, 이는 연간 수억~수십억 원에 달하는 비용을 추가로 발생시킨다.
딥페이크는 여전히 많은 범죄에 이용되며 2023년에는 테일러스위프트의 얼굴과 나체를 합성하여 SNS에 확산시키며 미국에게 딥페이크의 경각심을 심어준만큼 심각한 문제이다. 또한 각종 음란물에 연예인,주변 지인을 합성하여 사회적으로 큰 피해를 끼치는 등의 범죄도 수없이 일어나고 있다.
이에 각 국가마다 딥페이크 규제가 강화되고 법률이 생기는 가운데있다.
개인 소비자 역시 금융 사기 예방을 위해 보안 앱, 본인 인증 서비스, 개인정보 보호 서비스를 사용하는 등 추가 비용 및 절차를 부담하게 된다. 더 큰 문제는 보안 절차가 강화되면서 기업의 업무 프로세스가 복잡해지고, 직원들은 더 많은 확인 단계를 거쳐야 한다는 점이다. 이는 결과적으로 생산성 저하라는 숨은 비용을 만든다. 즉 딥페이크의 확산은 단순한 기술 문제가 아니라 경제 전반의 효율성을 떨어뜨리는 구조적 리스크이다.