# 왜 나는 GenAI와 그것이 상징하는 모든 것에 반대하는가 > Clean Markdown view of GeekNews topic #30023. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=30023](https://news.hada.io/topic?id=30023) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/30023.md](https://news.hada.io/topic/30023.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-05-30T21:04:13+09:00 - Updated: 2026-05-30T21:04:13+09:00 - Original source: [lpcvoid.com](https://lpcvoid.com/blog/0018_why_i_am_against_genai/index.html) - Points: 1 - Comments: 1 ## Topic Body - **GenAI** 비판은 유용한 기계학습 전반이 아니라 생성형 모델을 겨냥하며, 암호화폐·NFT보다 더 해롭고 오래갈 과열 기술로 평가됨 - 생성형 AI는 인터넷의 **인간 창작물**을 대량 학습해 구독 접근권으로 되파는 구조이며, Meta의 82TB 해적판 책 토렌트 사례가 데이터 약탈 문제를 드러냄 - LLM은 댓글성 저품질 콘텐츠를 24시간 자동 생성해 **허위정보**를 증폭하고, Grok처럼 우익 성향으로 학습된 모델은 특히 거부 대상으로 꼽힘 - 교육·사고·프로그래밍에서는 **vibecoding**과 복사-붙여넣기가 시행착오 학습을 줄이고, 리뷰 부담·기술 부채·비결정성 문제를 키움 - 생성형 AI는 외로움, 자살 조장, 장황한 문서, 환경·하드웨어 비용까지 악화시키며, 인터넷은 이전 상태로 돌아가기 어려워짐 --- ### GenAI의 범위와 문제의식 - **GenAI**는 텍스트를 생성하는 LLM과 이미지·동영상 같은 매체를 만드는 모델을 포함하는 용어로 쓰임 - 비판 대상은 여러 산업에서 실제 문제 해결에 쓰인 **기계학습 전반**이 아니라 생성형 AI에 한정됨 - 이미지에서 정지 표지판을 찾는 신경망 기반 이미지 처리는 고전적 특징 검출보다 나을 수 있는 유용한 기계학습으로 구분됨 - 생성형 AI는 암호화폐와 NFT 이후 등장한 다음 과열 기술이지만, 이전 사례보다 더 나쁘고 오래 지속될 가능성이 큰 기술로 평가됨 ### 자본주의와 데이터 약탈 - 생성형 AI는 인터넷에서 대량 수집한 **인간 창작물**을 학습 데이터로 삼고, 그 모델 접근권을 구독 형태로 판매하는 구조라는 비판을 받음 - [Meta 직원들이 AI 학습용으로 약 82TB의 해적판 책을 토렌트했다는 법원 기록](https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/meta-staff-torrented-nearly-82tb-of-pirated-books-for-ai-training-court-records-reveal-copyright-violations)은 데이터 취득 문제의 대표 사례로 제시됨 - 인류를 이롭게 하려는 목적이라면 AI 개발은 공개적으로 진행되고, 데이터는 합법적으로 확보되며, 모델은 무료로 배포되고, 접근권은 계속 오르는 구독료 뒤에 막히지 않아야 한다는 논리임 - AI 기업은 훔친 물건을 사서 되파는 **장물아비**에 비유되며, 생성형 AI에서는 대기업이 훔친 데이터에 비용조차 내지 않는다는 비판으로 이어짐 - AI는 막대한 자본 지출 아래 여러 산업을 오염시키고, 빅테크가 토큰 사용량을 통해 지대추구를 하며, 접촉하는 영역의 품질 저하를 가속하는 기술로 정리됨 ### 허위정보 생산 기계 - 생성형 AI 이전에도 허위정보는 큰 산업이었고, [Internet Research Agency](https://en.wikipedia.org/wiki/Internet_Research_Agency)는 친크렘린 메시지를 퍼뜨린 러시아 허위정보 조직으로 제시됨 - 이 조직은 러시아인이 24시간 소셜미디어에 친러시아 허위정보와 선전을 올리는 방식으로 활동했고, 미국의 [Trumpism](https://en.wikipedia.org/wiki/Trumpism) 부상과 [Trump 관련 인사와 러시아 관료의 연결](https://en.wikipedia.org/wiki/Links_between_Trump_associates_and_Russian_officials)에도 영향을 준 맥락으로 다뤄짐 - LLM은 댓글성 저품질 콘텐츠를 24시간 자동 생성할 수 있어, 허위정보 문제를 훨씬 더 강하게 만듦 - 대형 온라인 커뮤니티에는 처음에는 무해한 콘텐츠를 올리다가 정치 콘텐츠로 전환하는 봇이 많고, 거의 항상 감정적 반응을 유도하려는 목표를 가진 것으로 묘사됨 - 2026년에 온라인 댓글 때문에 화가 난다면, 그 댓글은 사용자를 격분시키기 위해 LLM으로 만든 가짜 댓글일 가능성이 크다는 주장으로 이어짐 - 독일에서는 좌파 변방 정당 [BSW](https://www.deutschlandfunk.de/russland-verbindungen-des-bsw-europaabgeordnete-raeumt-kontakte-ein-100.html)와 극우 정당 AfD가 러시아에 의해 [부패를 통해 적어도 간접적으로 자금 지원을 받는 것으로 여겨진다](https://www1.wdr.de/daserste/monitor/sendungen/alternative-fuer-russland-die-afd-und-der-kreml-100.html)고 연결됨 - AfD의 주장에는 러시아와의 관계 개선, 재생에너지 폐지, 내연기관차 유지, 외국인 추방, EU 탈퇴, 기후변화 부정이 포함되며, 러시아에 이로운 우익 의제로 제시됨 - 허위정보를 싫어한다면 LLM, 특히 Grok처럼 우익 성향으로 명시적으로 학습된 LLM을 거부해야 한다는 결론으로 이어짐 ### 자살과 유해 행동 조장 - [Deaths linked to chatbots](https://en.wikipedia.org/wiki/Deaths_linked_to_chatbots) 위키백과 문서는 LLM 상담 후 사람들이 자살한 사건을 모은 페이지로 제시됨 - 심리적으로 취약하거나 삶에서 어려운 시기에 있는 사람이 LLM에게 자살을 권유받을 수 있다는 위험이 비극으로 다뤄짐 - 이런 위험에도 생성형 AI가 조 단위 달러 산업이 됐다는 사실이 강한 비판 대상이 됨 ### 교육과 집중력 저하 - 생성형 AI는 교육을 해치고 있으며, 짧은 형식의 저품질 영상 소비가 젊은 사람들의 [집중력을 망가뜨린다](https://jolt.richmond.edu/2024/03/06/tiktok-brain-can-we-save-childrens-attention-spans/)는 문제와 연결됨 - 빅테크는 교실에 LLM을 주입하려 하고, Microsoft가 30년 동안 학교에서 Windows와 Office에 익숙한 학생을 길러낸 방식과 유사하게 비판됨 - 기업들은 LLM에 대한 [교육기관용 접근](https://chatgpt.com/business/education/)을 제공하고 있음 - “모든 genAI 도구를 태양으로 쏘아 보낸다면 꽤 기쁠 것”이라는 Futurism 기사 속 인용문은 생성형 AI 배척 태도를 압축함 ### 비판적 사고와 문제 해결 능력 감소 - 생성형 AI의 피해는 학계에만 그치지 않고 일반적인 사고 능력에도 영향을 준다고 주장됨 - 일부 사람들은 AI가 주류화된 뒤 스스로 생각하기를 멈추고, 거의 모든 질문과 논의에 ChatGPT 답변을 앞세우는 것으로 묘사됨 - 이런 현상은 오프라인 토론뿐 아니라 Reddit과 오래된 형식의 포럼에서도 나타남 - 학계도 이 문제를 다룬다는 근거로 [arXiv 논문](https://arxiv.org/abs/2604.04721)이 연결됨 ### 외로움의 확산 - AI는 사람들이 집에서 소파에 머물며 휴대폰을 의미 없이 스크롤하는 현대적 흐름을 더 악화시킨다고 비판됨 - [젊은 남성들이 또래 여성과 거리를 두고 AI 여자친구에 의존하는 흐름](https://www.telegraph.co.uk/news/2026/05/25/schoolboys-ai-girlfriends/)은 미래에 좋지 않은 신호로 제시됨 - 외로움은 극단주의와 혐오를 키우며, 실제 생활에서의 소통을 더 어렵게 만듦 - AI와의 가짜 관계에 깊이 빠진 사람은 현실의 파트너십을 형성하는 방법이나, 자신과 다른 필요를 가진 상대에 대한 연민을 배우기 어렵다고 비판됨 - AI 챗봇은 사용자의 생각에 영향을 줄 수 있는 자기 의견을 갖지 않고, 사용자의 사고를 이해하지 못하며, 사용자처럼 세계를 경험하며 성장하지도 않음 - [Pope Leo XIV가 생성형 AI의 이 요소와 다른 중요한 문제들을 비판했다](https://www.theguardian.com/world/2026/may/25/pope-leo-encyclical-ai-artificial-intelligence-slavery)는 점이 AI 문제의 심각성을 강조하는 근거로 제시됨 ### 프로그래밍 학습과 코드 품질 악화 - ## 시행착오 기반 학습의 상실 - 과거에는 인터넷 연결 없이 도구를 만들고 문제를 해결하면서 프로그래밍을 배웠고, 이 과정에서 컴퓨터와 기술적 가능성에 대한 감각을 익혔다고 대비됨 - 오늘날 젊은 사람들은 무언가를 작동하게 만들기 위해 직접 파고들어야 하는 환경에 덜 노출되고, 모든 것이 앱과 터치스크린으로 감싸져 있다고 서술됨 - 생성형 AI는 “될 때까지 시도하고 그 과정에서 배우는” 마지막 요소까지 사라지게 만든다고 비판됨 - 해결책을 LLM에 프롬프트로 요청하면 결과가 나오고, 업무 현장에서는 그 결과를 설명하지 못한 채 필요한 위치에 붙여넣는 경우가 관찰됨 - Linux CLI의 `tar` 플래그를 기억하지 못하는 수준이 아니라, 전체 파이프라인 `xargs` 명령을 터미널에 복사해 붙여넣고 문제가 없기를 바라는 수준이 문제로 제시됨 - Stack Overflow 조각을 복사하던 과거에도 최소한 퍼즐 조각을 아키텍처에 맞추고 코드를 어느 정도 생각해야 했지만, LLM 이후에는 그 과정이 줄어든다고 대비됨 - ## Vibecoding과 검토 부담 - **vibecoder**는 필요한 것을 프롬프트로 요청해 LLM이 전체 프로그램을 만들게 하거나 일부를 생성하게 하는 사람으로 묘사됨 - 전체 프로그램을 한 번에 생성하는 방식은 “oneshotting”으로 불리며, 생성된 코드를 읽지 않는 경우도 많음 - LLM을 보조자나 스파링 파트너로만 쓴다는 말과 달리, 실제 전문 환경에서는 코드 읽기보다 저품질 코드 생성이 훨씬 많다고 비판됨 - 코드 읽기는 MR/PR 리뷰 시점에 9001줄짜리 생성 코드가 올라왔을 때야 이뤄지는 경우로 묘사됨 - 작성자는 최소 작업만 하고 리뷰어가 최대 검토 부담을 떠안는 구조가 되며, 필요한 수준의 면밀한 검토를 하지 않을 때만 vibecoding이 더 빠르다고 정리됨 - ## 장기적 기술 부채 - 5~10년 뒤 LLM에 의존한 vibecoder들이 많은 코드베이스에 유지보수 불가능하고 잘못 설계된 코드를 남길 것이라는 전망이 제시됨 - 그 시점에는 LLM 없이는 일을 진행하지 못하고, 기술 부채 더미가 너무 커져 LLM도 실패하면 심각한 상황이 된다는 논리임 - 조직에는 vibecoding이 남긴 문제를 정리하는 역할이 새로 생길 수 있다고 전망됨 - 이미 많은 조직의 코드가 엉망이라는 점은 인정되지만, 생성형 AI는 문제의 규모를 지수적으로 악화시킬 것으로 제시됨 - ## 코딩 에이전트와 비용 문제 - 코딩 에이전트 발전으로 문제가 개선될 것이라는 낙관론이 있지만, LLM이 계속 나아진다 해도 그것이 싸게 제공될지는 의문으로 남음 - AI 열풍에는 수천억 달러가 들어갔고, 주주들은 언젠가 수익을 원할 것이라고 제시됨 - frontier 모델이 출시 몇 주 뒤 [성능이 나빠졌다는 이슈](https://github.com/anthropics/claude-code/issues/42796)가 제시되며, 가격은 유지되거나 오르는 흐름과 연결됨 - ## 개발자 역량과 비결정성 - 생성형 AI가 프로그래밍을 더 좋게 만든다고 보더라도, 사용자가 사고 능력과 기술을 잃으면 고용주가 LLM 제공자에게 구독료를 내는 것과 무엇이 다른지 의문이 제기됨 - AI를 쓰지 않는 사람이 뒤처질 것이라는 AI 열광 커뮤니티의 주장과 반대로, AI를 사용하고 의존하는 사람이 뒤처질 것이라는 입장이 제시됨 - LLM은 같은 프롬프트가 10번 작동해도 11번째에 만족스러운 결과를 보장하지 못하는 **비결정적** 시스템으로 비판됨 - LLM은 신뢰할 수 있는 소프트웨어가 아니라 미화된 슬롯머신에 가깝다고 정리됨 ### 커뮤니케이션의 저품질화 - 생성형 AI 사용자는 긴 이메일이나 문서를 더 빠르게 작성할 수 있다고 말하지만, 그 방식은 조직 전체의 속도를 늦추는 이기적 사용으로 비판됨 - 두 줄이면 충분한 반대 의견을 LLM이 500단어로 부풀리면, 34명이 그 텍스트에서 실제 반대 이유를 추출하느라 여러 사람-시간을 쓰게 된다는 예시가 제시됨 - 필요한 곳에는 상세한 답변을 직접 쓰되 핵심을 압축해 다른 사람의 시간을 낭비하지 않는 방식과 대비됨 - 사람들은 서면 커뮤니케이션에 시간을 투자하지 않게 되고, 이메일은 길고 복잡해져 읽는 일 자체가 부담이 됨 - LLM으로 생성된 긴 이메일을 다시 LLM에 요약시키는 흐름은 양쪽에 프록시가 있는 네트워크 터널처럼, 프록시 사이의 전송 인코딩이 저품질 텍스트가 되는 구조로 비유됨 ### 추가 피해와 제한적 효용 - 데이터센터 열풍, GenAI로 인한 하드웨어 가격 상승, DRAM 가격 때문에 실제로 유용한 디지털 제품을 만들기 어려운 기업들, AI로 인한 실직, [저품질 생성기를 학습시키기 위해 가스 발전소를 짓는 환경 문제](https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-supply-for-ai)는 별도 상세 논의 없이도 명백한 문제로 제시됨 - LLM이 일부 유용하고 덜 해로운 응용에서 역할을 할 수 있다는 점은 인정됨 - 번역은 어느 정도 유용할 수 있지만, 섬세한 표현이 중요한 문학은 인간 번역이 더 적합할 수 있다고 제한됨 - 일부 사람이 실용적으로 여길 주변적 속성이 있다는 이유만으로 [Torment Nexus](https://en.wikipedia.org/wiki/Torment_Nexus)를 발명해서는 안 된다는 비유가 사용됨 ### 되돌릴 수 없는 변화와 결론 - 생성형 AI는 병에서 나온 지니처럼 되돌릴 수 없고, 앞으로 평생 함께하게 될 것으로 제시됨 - 인터넷은 생성형 AI 이전 상태로 돌아가지 않으며, 앞서 제시된 많은 문제는 AI 때문에 계속 악화될 것으로 전망됨 - [반AI 정서가 계속 나빠지고 있다](https://fortune.com/2026/04/16/anti-ai-sentiment-is-rising-and-its-starting-to-turn-violent/)는 분위기가 이어지며, 인류가 버티고 모든 것이 망가지는 것을 막기를 바라는 태도로 연결됨 - AI 기업과 대부분의 빅테크 AI 투자가 무너지고, 이 거대한 사회적·기술적 파괴 기계가 멈추기를 바라는 결론으로 마무리됨 ## Comments ### Comment 58623 - Author: neo - Created: 2026-05-30T21:04:14+09:00 - Points: 1 ###### [Lobste.rs 의견들](https://lobste.rs/s/2cjb1z/why_i_am_against_genai_everything_it) - 암호화폐와 NFT를 밀던 집단과 AI를 미는 집단은 겹치는 부분이 있더라도 같지 않고, **AI가 훨씬 더 유용한 것**도 분명해서 이 비교에는 공감하기 어렵다 암호화폐의 판매 포인트도 바뀐 적이 없고 여전히 투기 자산 모음에 가깝다. 그걸 미는 집단은 AI에 관심 있는 사람들보다 금이나 은을 미는 사람들과 더 닮았다고 봄 개인적으로 기술력과 판단력을 어느 정도 갖췄다고 본 사람들은 암호화폐가 **쓸모 있는 활용 사례**를 찾을지 의심했지만, 최신급 모델들은 오히려 반대 효과를 낸 것 같다 - 암호화폐와 NFT가 **자금세탁**과 여러 범죄 사업에 유용하다는 점은 의심할 여지가 없었다 아무 쓸모도 없는 기술은 거의 없고, 기술은 주로 누구에게 어느 정도 이익을 주는지로 판단하는 편이 더 의미 있다. 원문이 잘 보여주듯 LLM은 처음부터 스패머, 사기꾼, 표절자, 선전가에게 뻔하게 유용했다. 단지 미는 집단이 겹친다는 수준을 넘어, LLM은 소수에게 부를 몰아주고 더 넓은 사회와 환경에는 손해를 끼친다는 점에서 **Bitcoin과 NFT**와 매우 닮아 있다 - 내 경험상 Bored Yacht Club NFT를 밀던 바로 그 사기꾼들이 이제는 **AI 절대주의**를 찬양하고 있다 물론 꽤 주관적인 인상일 수는 있음 - 올해 **웹 보안 주식**이 크게 올랐다. 일부 회사들은 토큰을 최대한 많이 쓰는 전략이 어리석다는 걸 깨달았다 앞으로 10년은 이런 것들을 고치는 일이 남아 있을 것이다 이제 아무도 빅데이터를 말하지 않듯, 몇 년 뒤에는 아무도 에이전트를 말하지 않을 것임 - 이제 **빅데이터**라는 말은 잘 안 쓰는 것 같지만, 실제로 빅데이터가 사라진 건 아니다 유행어만 사라졌을 뿐 개념 자체는 여전히 인터넷 경제가 돌아가는 방식에 가깝다고 본다. 광고 기술, Google, 심지어 AI 쓰레기 콘텐츠도 학습에는 그런 종류의 대규모 데이터가 필요하지 않나? - 이런 주장 대부분은 **인터넷이 대중화될 때**도 나왔을 것 같은 느낌이다 - 전혀 아니다. 적어도 2000년대 초반에는 사람들이 인터넷에 매우 낙관적이었다고 본다. 90년대 중반은 잘 모르겠지만 **AI 낙관론**은 빅테크와 나이 든 사람들 머릿속에만 있고, 젊은 사람들은 AI에 더 반대하는 것처럼 보인다 - 전혀 아니다. “외로움을 더 늘릴 것”이라는 얘기는 조금 있었지만, 실제 경험이 그걸 반박했다. 예전에는 인터넷에서 자기 사람들을 찾을 수 있었다 IBM은 웹서핑을 하고 싶어 안달 난 **수녀들**이 나오는 OS/2 TV 광고까지 내보냈다. 이 글에 나온 다른 주장들은 단 하나도 인터넷에 대해 나오지 않았다 초기 인터넷에는 있었지만 LLM 기반 “AI”에는 없는 반대 논리가 하나 있다. RIAA, MPAA와 다른 대형 카르텔들은 저작권 침해 때문에 완전히 이성을 잃었고, 곡이나 영화 한 편만으로도 유죄가 되면 인생이 망가질 수 있었다. 지금은 Meta, ByteDance, Anthropic, OpenAI가 인간이 쓴 모든 텍스트를 10시간마다 다시 복사한다. 전에 복사했는지 여부와도 상관없다. LLM이 생성하는 모든 것은 한때 엔터테인먼트 카르텔들이 “미국식 삶에 대한 실존적 위협”이라고 부르던 행위의 산물이다 - [Silicon Snake Oil](https://en.wikipedia.org/wiki/Silicon_Snake_Oil)이 바로 떠오른다 - 폐쇄형 AI 카르텔과 자본주의 일변도의 대안으로, 지금까지는 **Hugging Face**를 좋은 사례로 봐야 한다