한국일보 애틀랜타 전자신문

2026년 7월 13일 (월요일) D4 여론속 여론 2026년7월4일토요일 대화형AI는이미일상 도구로자리 잡았다.이번조사에서챗GPT, 제미나 이 ( Gemini ) , 코파일럿 ( Copilot ) , 클 로바X 등 대형언어모델 기반 대화형 AI 서비스에대해 ‘들어본 적있다’는 응답은 79%,실제‘사용해본경험이있 다’는응답은 58%이다.국민10명중 6 명은이미대화형AI를한번이상써본 셈이다. 다만 ‘정치·사회이슈와 관련된주제 로 AI에질문해본경험’은 AI 사용자 중 34%이다. 응답자전체기준으로는 20%,즉 5명중 1명만이정치·사회주제 로 AI에물어본적있다는 것이다. AI 활용에서일상적정보나 학업·업무 지 원에비해정치영역은여전히생소한영 역임을보여준다. 먼저응답자들이AI에대한편향안 내를받기전,AI를어느정도신뢰하고 있었는지확인했다. AI가제공하는정 보를 ‘신뢰한다 ( 매우+대체로 ) ’는응답 이37%,‘보통이다’가 51%,‘신뢰하지않 는다 ( 전혀+별로 ) ’가 12%이다. 강하게 의심하지도, 적극적으로 믿지도 않는 ‘조심스러운수용’이출발점이다. 이 출발점에서응답자를 무작위로 두집단으로 나눠실험집단 ( 498명 ) 에 는 ‘AI가정치적으로편향되어있을수 있다’는안내문과AI대화예시를,통제 집단 ( 502명 ) 에는 ‘AI가비교적정치적 으로 중립적이다’는안내문과 대화예 시를제시했다.그직후측정한AI에대 한 편향인식은 확연히갈린다.‘AI 답 변이정치적으로편향되어있다’에동의 하는비율은실험집단 38%, 통제집단 20%로 18%포인트벌어진다.‘AI는특 정이념이나정치적입장에기울어진방 식으로설명한다’ ( 38%vs 18% ) ,‘AI는 서로다른관점을균형있게다루지않 는다’ ( 39% vs 19% ) ,‘AI는 사실전달 보다평가·판단을섞어답한다’ ( 41%vs 27% ) 등모든문항에서실험집단의편 향인식이10~20%포인트높다.짧은안 내문과대화예시노출만으로AI 편향 에대한인식을두배가까이끌어올린 것이다. 핵심질문은 AI 편향에대한안내를 받은 뒤신뢰가 실제로 흔들렸는가이 다. 동일 응답자 1,000명의안내전후 를 비교하면 답은 분명하다. 안내전 AI에대한전반적신뢰도는 37%였으 나,안내후‘AI 답변은신뢰할수있다’ 에동의한비율은 26%로떨어졌다.안 내문 하나가 편향에대한인식뿐아니 라신뢰까지끌어내린것이다. 더주목할점은신뢰도 하락의크기 가집단에따라달랐다는것이다.AI에 대한 신뢰도는 편향을 안내한 실험집 단에서14%포인트 떨어진 반면, 중립 을안내한 통제집단에서는 8%포인트 떨어지는데그쳤다.안내전AI에대한 신뢰도는 오히려실험집단 ( 39% ) 이통 제집단 ( 35% ) 보다소폭높았으나,안내 를받은뒤역전되었다. 편향가능성에 대한안내가신뢰도하락을분명히부 추긴것이다. 다만신뢰도하락은AI를쓰는모든 상황에서똑같이나타나지는않는다. 안내후 측정한 상황별 AI 신뢰도를 보면, ‘기본적일상정보 검색’ ( 58% ) 과 ‘학습·업무 관련기본 검색’ ( 57% ) 에서 는오히려안내전전반적신뢰도 ( 37% ) 보다 높은 수준이다. 반면, ‘정 책 비교 평가’ ( 25% ) 와 ‘정치적 쟁 점설명’ ( 20% ) 은 가장 낮 은 수준이다. 무 엇 을 위해 AI를사용하는지에따라신뢰도는크 게갈린것이다. 특히정치영역의신뢰 도는안내와 무관하게이미바 닥 에가 까 웠 다. AI 편향가능성에대한안내후흔들 린것은신뢰뿐만아니라 사용의향도 마찬 가지다.AI 사용경험이 없 는응답 자 424명을 기준으로안내전후 향후 AI 사용의향을비교했다. 그 결 과안 내전향후사용의향은 75%였으나,안 내후 ‘AI가 편향되어있을 수있어도 사용하 겠냐 ’는질문에 63%만이‘그 렇 다’고답해12%포인트 낮 아졌다.편향 가능성을전제했을 때 ,아직AI를써보 지않은 응답자들의사용의향이분명 히위 축 된것이다. 이위 축 은 AI를 써본 적 없 는 응답 자 군 에서더두 드 러진다. 편향을전제 한 계 속사용의향은AI 사용경험자에 서76%로미경험자 ( 63% ) 대비13%포 인트높다. AI에 익숙 하지않은사 람 일 수 록 편향경고에더민 감 하게반응한 셈이다. 신뢰와 의향이 낮 아졌다고 해서AI 를 떠 나는 것은 아니다. 편향 가능성 을전제했을 때 도전체응답자의70% 는여전히‘ 계 속사용할의향이있다’고 답했다. 신뢰는 낮 아졌어도이용 자체 를포기하지는않은것이다.그이 유 중 한가지는사용자들이AI의편향을스 스로검 증 한다는것이다.대화형AI 사 용자의 75%가 ‘AI 답변을 다른 정보 나출 처 를통해비교해본다’고답했고, 74%가 ‘추가상 호 작용을통해내용을 보 완 · 개선 한다’, 69%가 ‘출 처 나 근거 를 재 질문한다’고답했다.특히정치·사 회이슈에AI를사용해본경험자 ( 200 명 ) 는 출 처 비교 81%, 추가 상 호 작용 을통한보 완 82%,출 처 나 근거재 질문 77%로 검 증 에대한 적극성이더 뚜렷 하게나타 났 다. 대화형AI의정치영역 활용이‘무비판적수용’이아니라 ‘검 증 ’ 을전제로활용되고있다는점은 희망 적이다. 사용 빈 도별로도 같은 맥 락이확인 된다. AI를 ‘ 거 의매일사용’하는집단 은 ‘AI는 사실전달보다 평가·판단을 섞어답한다’에 33%가 동의해편향을 뚜렷 이인식하면서도, 사용 빈 도가 낮 은집단보다 AI 신뢰도 ( ‘중 요 한 판단 에 참 고할의향이있다’ 46%,전반적신 뢰도 56% ) 는 높은 특성을 보인다. AI 를 많 이쓰는사 람 일수 록 AI의한 계 와 동시에 효 용도인정하는것이다. 이번조사의 결 론은 세 가지다. 첫째 , ‘편향 될 수 있다’는 짧은 안내만으로 대중의AI 편향 ‘인식’은 두 배가까이 벌어졌다. 둘째 , 편향안내후 AI에대 한신뢰와 사용의향은동일인기준으 로 분명히 낮 아졌으 며 , 편향을안내한 집단일수 록 그하락이 컸 다. 셋째 ,그 럼 에도 다수는 AI를 떠 나지않고, 다른 출 처 와 비교하고 근거 를 재 질문하 며 검 증 하는방식으로 계 속사용한다. 이는 ‘국가 AI 모델 논 의’에중 요 한 시사점을준다.‘AI가편향 될 수있다’ 는경고는대중의신뢰를 낮 추는 효 과 는있지만, 그 렇 다고이용을 멈 추게하 지는 못 한다.반대로‘AI는중립적’이라 는 보 증 만으로 신뢰가 회 복 되지도않 는다.신뢰가 낮 아 져 도대중은AI를 계 속사용할것이다. 공공AI모델설 계 의 초 점은AI의편 향 유 무를보 증 하는데있지않다.핵심 은사용자가스스로AI의답변을검 증 할수있게하는일이다.답변의 근거및 출 처표 시, 반대관점의 병 기, 사용자가 쉽 게 재 질의할 수 있는 인 터페 이스를 설 계규범 으로 세 우고, 이를 외 부에서 검 증 할수있는체 계 를 갖춰야 한다.이 미스스로검 증 하 며 AI를사용하고있 는사용자에게,제대로된검 증 도구를 쥐 여주는것이 남 은과제다. 김정민한국리서치책임연구원 엄기홍경북대사회과학기초자료연구소장 대화형AI 신뢰도 39%$“정치편향가능성”안내하자 25%로↓ 대화형AI “사용경험있다” 58% 정치^사회이슈질문경험은 20% 일상정보^학업^업무보다사용적어 전체절반에“편향가능성”안내 ‘중립’안내집단에비해신뢰도뚝 미경험자사용의향 75%→ 63% 75%“다른정보^출처통해비교” 74%“추가상호작용통해보완” 무비판수용보다‘검증’활용많아 미국에서는대화형AI가정치적으로편향된답변을내놓는다는논쟁이활발하다.같은사안이라도 AI 모델마다특정정당을두둔하는정도가다르거나, 심지어사용자가질문하는정치성향에따라 답변이달라진다는분석까지나와있다.한국도사정이다르지않다.국가AI 모델구축이정책 과제로떠오른지금, AI가정치적으로편향되어있고시민들이정치·사회문제를AI에묻고판단을 맡긴다면,민주적여론형성의토대자체가흔들릴수있다. 이런문제의식에서경북대학교사회과학기초자료연구소 (소장엄기홍) 와한국리서치<여론속의 여론>팀은2월27일~ 3월3일전국만18세이상남녀1,000명을대상으로대화형AI의정치적 편향인식에대한실험조사를실시했다.응답자를무작위로두집단으로나눠한집단 (이하 실험집단) 에는 ‘AI의정치적편향가능성’에대한안내를,다른집단 (이하통제집단) 에는 ‘AI의정치적 중립성’에대한안내를제시하고, 제시전과후AI에대한신뢰도와사용의향을측정하였다.결과는 분명했다. AI의편향가능성을인식한후신뢰도와사용의향은통계적으로유의미하게 하락했고, 그하락은편향을전제한실험집단에서더크게나타났다. ೉〝⿞ v ᩵⁲ چ ⾡ ೉〝⿞ v ⅁⎉ v⅁⎉㍠᩵⁲㍠⇞⠡Ὴᾶ〥⁲ ⇞⠡㍠᩵さℽ᱑ ۉ ᇱ᩵⁲ چ ⾡ 79 % 58 % 20 % vᲩቹඍᚉ〝 ⇍♽ Ჭ⾡⎚ಱ ㏖ⶁ⽮⇍⇥㍘㋋㋐㋏ᑎ㏗ ⭾⇥⎚ಱ ㏖⋚ᎆ⇍⇥㍘㋌㋇㋉ᑎ㏗㜬 ⶁ⽮׉౮᫺ἑ੽⇍㏖⇍ᗡ⇊Ჩቹඍ㏗㜬 ⶁ⽮׉౮᫺ἑ੽ろ㏖ಾᚉᲩቹඍ㏗㋊㋎㚜㋉㋍㚜㋊㋐㋉㋌㋊㋌㋉㋎ ߁ ᅡ⼆ מ ⋉ܵ߹⅙ v⇥ ھ ⇞ᚽᲩቹඍ ㋊㋎㚜㋌㋈㚜㋈㋈㚜 Ჩቹ ⼥ಭ Ჩቹ ἓౝಭ ᚽ⭾ ㍶ᗡ῵ᎅ⼥ᯡ⠡ሥ㋈㋇㋇ℽૡ ع ੡ ᑱ⅙ᅍᯡ⅑ℕ ⼢᱾㍠ᾎᓽ ߹ᛁ ى ᪒ ⼢᱾㍠ᾎᓽ ᔁ⇥⼽ ٹ ⇍ᔁ⇊᩵Ჭ⇞ᚽ ㏖⭾ ڍ ㍠⇥ඍ㏗ ⇍ᔁ⇊ ⅅ᪊⇞ᚽ ㏖ ߑ ⃾㍠ מؽ ㏗ ⇞☎᠍ ܙ ⶒ׉ ⇞⠡⇊↊⇙ ᫭ᑎ ߹ᛁⅅ᪊⇞ᚽ ㏖੩ự㍠Ꭴ⎚㏗ ᪊〲ᚍ vಾᚉᲩቹඍ 㜬 ⇍♽ 㜬 Ჭ⾡⎚ಱ ㏖ⶁ⽮⇍⇥㍘㋋㋐㋏ᑎ㏗㜬 ⭾⇥⎚ಱ ㏖⋚ᎆ⇍⇥㍘㋌㋇㋉ᑎ㏗㋌㋏㚜㋌㋏㚜㋌㋎㋌㋎㋌㋎㋌㋏㚜㋌㋇㋌㋈㋋㋏㋋㋍㋋㋏㋋㋌㋋㋍㋋㋐㋋㋊㋉㋌㋉㋍㋉㋋㋉㋇㋈㋐㋉㋈ v᩵⁲⅙℡ ⶁ⽮ ߂ ᚾᲥඍ ಭፁ⇞ᚽ㍠ ❥♡ሥ ᠍ ܙ ❝׉ ᪊、⅚⁲℅ሥ ᚽ‍㍠ ץ ᫩ ❥♡㍠ ع߅ ፅ ⅵ⎑ᔁ ᩵⁲߹ሦ ᓽᲥ⼡ ک ಾᚉ⁝ܵ 㜬 v᩵⁲⅙ 㜬 ⇞⠡㍠᩵さℽ᱑ v᩵⁲ چ ⾡⅙ ㋏㋈㚜㋎㋌㚜㋎㋋㋏㋉㋍㋐㋎㋎㋋㋋㋌㋊ vಾᚉ℡⇞⠡⇊ⶁ⽮⅁Ღ ⇞⠡⇊℅ሥⶁ⽮෡ώ ⅑ಭ Ⲃ⇞ℽଙ㍠⇞⠡ ⅎⅮᾙ߹₁ώ⎍ᗲᲦ ಭፁ ۉ ⇙ℍީ⿞ ⅑ٕಭ኱⎉ἓౝಭ ᩵Ჭᚽಭⶒ׉㍠ⳙಱℍ ᫧ώಾ⼥ಭ vಾᚉ℉⋚ᎆ⇊ℽಭ 㜬 Ჭ⾡⎚ಱ ㏖ⶁ⽮⇍⇥㍘㋋㋐㋏ᑎ㏗㜬 ⭾⇥⎚ಱ ㏖⋚ᎆ⇍⇥㍘㋌㋇㋉ᑎ㏗㋉㋇㚜㋊㋏㚜㋊㋏㋈㋏㋊㋐㋈㋐㋋㋈㋉㋎㋉㋇㋊㋈ <실험집단> v᫥᠍ᱭፅ ᩵⁲⼩℡⽮⅑ಭ vಾᚉℽ⇞⠡⇊℅ሥ ⶁ⽮෩׉౮᫺ℽ⅑ഝᅅඍ㍘ ڍ ᭖᩵⁲⼩℡⽮⅑ಭ vᗁ᩵⁲⅙℡᩵⁲℡⽮ᚉ〝 75 % v 63 % v