AI 콘텐츠가 책, 소송, 논문, 앱, 음악을 한꺼번에 밀어올리는 중

AI가 콘텐츠 공급량을 진짜로 밀어올리고 있음

• AI가 ‘누구나 창작자’가 되게 해준다는 말은 이제 홍보 문구가 아니라, 숫자로 보이는 변화가 됨.

  • 이코노미스트는 AI 영향이 커 보이는 다섯 분야를 봤음. 책, 민사소송, 학술논문, 앱 개발, 음악임.
  • 공통점은 명확함. 만들기 쉬워졌고, 그래서 엄청 많이 쏟아지고 있음.

• 출판 쪽에서는 챗GPT 3.5 출시 이후 전자책 출간량이 확 뛰었음.

  • 코넬대 임케 라이머스 교수와 미네소타대 조엘 월드포겔 교수는 2022년 11월 챗GPT 3.5 출시 이후 아마존 전자책 수가 급증한 걸 확인함.
  • 2025년 말에는 매달 약 30만 권의 책이 출간됐는데, 챗GPT 3.5 이전에는 약 10만 권 수준이었음.
  • 연구자들은 AI 탐지도구로 책들을 분석했고, 증가의 주요 원인이 챗봇이라고 봄.

• 법원도 영향을 받고 있음. 변호사 없이 AI 도움을 받아 직접 소송하는 사람이 늘어난 것임.

  • MIT의 아난드 샤 교수와 사우스캐롤라이나대 조슈아 레비 교수는 2023년부터 2025년 사이 미국에서 변호사 없이 제기된 민사소송이 2배 늘어 4만1000건에 달했다고 분석함.
  • 연구자들은 더 많은 사람들이 변호사비를 내는 대신 AI의 도움을 받아 직접 소송을 제기한다고 봄.
  • 1600건의 소송 사례를 분석한 결과, 2026년에 제기된 소송 중 18%에는 AI가 생성한 것으로 보이는 문장이 포함돼 있었음.
  • 흥미로운 건 이런 자가 소송의 승소 비율이 챗봇 도입 이전과 비슷했다는 점임. AI가 최소한 ‘문턱’을 낮춘 건 맞아 보임.

학술논문과 앱 개발도 예외가 아님

• 학술 논문 쪽은 생산 속도와 심사 부담이 같이 올라가는 중임.

  • 오픈 액세스 사전 공개 서버인 ArXiv에는 원래도 논문이 꾸준히 늘어왔음.
  • 그런데 2023년 초 이후 논문 게재 거절률이 2배 이상 증가함.
  • 최근 연구에 따르면 2025년 발표 논문의 57%에는 AI 영향을 받은 것으로 보이는 표현이 포함돼 있었음. 2023년에는 이 비율이 12%였음.

• AI 도구는 연구자가 아이디어를 더 빨리 쓰고 공유하게 해주지만, 동시에 심사 시스템을 압박함.

  • 낮은 품질의 논문이나 의미 없는 논문이 더 많이 제출될 수 있기 때문임.
  • 결국 병목은 작성이 아니라 검토와 신뢰 쪽으로 이동함.

• 개발자들이 특히 볼 대목은 앱스토어 숫자임. 바이브 코딩이 앱 공급량을 밀어올리고 있음.

  • 바이브 코딩은 프로그래밍 문법을 몰라도 자연어로 원하는 기능과 느낌을 설명하면 AI가 코드를 작성하고 배포까지 도와주는 방식임.
  • 애플 iOS 앱스토어에 매달 출시되는 앱 수는 2025년 이후 급증했는데, 시점이 앤스로픽의 클로드 코드와 오픈AI의 코덱스 같은 코딩 에이전트 출시와 맞물림.
  • 현재 앱스토어에는 매달 10만 개 이상의 앱이 추가되고 있음. 지난해 5월에는 5만 개 미만이었음.

• 이건 꽤 큰 신호임. 개발 지식이 부족한 사람도 앱을 만들 수 있게 되면, 앱 생태계의 문제는 ‘누가 만들 수 있나’에서 ‘뭘 믿고 설치하나’로 옮겨감.

  • 앱 심사, 보안, 개인정보 처리, 스토어 검색 품질이 더 중요해짐.
  • 개발자 입장에서도 단순 구현 능력보다 문제 정의, 품질 관리, 운영 책임이 더 차별화 포인트가 될 가능성이 큼.

음악은 이미 플랫폼 단위로 AI 홍수에 들어감

• 음악 산업에서는 숫자가 더 세게 나옴.

  • 스트리밍 서비스 디저는 AI 생성 노래가 매일 약 7만5000곡씩 업로드된다고 추산함.
  • 2025년 1월에는 하루 약 1만 곡 수준이었으니 증가 속도가 꽤 가파름.
  • 현재 AI 음악은 디저에 업로드되는 모든 신규 트랙의 44%를 차지함.

• 사람들은 AI 음악을 잘 구분하지도 못함.

  • 디저 설문조사에서 응답자의 97%가 AI 음악과 사람이 만든 음악의 차이를 구분하지 못했다고 함.
  • 일부 AI 트랙은 수백만 회 스트리밍을 기록하기도 했음.

• 하지만 ‘구분 못 한다’가 곧 ‘좋다’는 뜻은 아님.

  • 블라인드 테스트에서는 사람들이 종종 인간이 쓴 글보다 AI 생성 텍스트를 더 좋아하기도 함.
  • 반면 AI가 쓴 것으로 보이는 책들은 아마존에서 리뷰 수가 적고 평점도 낮았음.
  • 사람들은 품질만이 아니라 인간의 손길, 맥락, 신뢰 같은 요소도 같이 보는 셈임.

• 결론은 좀 씁쓸함. AI는 필요한 기술과 노력을 줄여주지만, 모든 콘텐츠의 가치를 떨어뜨릴 수도 있음.

  • 변호사 없는 소송 증가는 법원을 마비시킬 수 있음.
  • 학술지 투고 증가는 동료심사 시스템에 과부하를 줄 수 있음.
  • 책, 앱, 음악이 너무 많이 쏟아지면 좋은 것을 찾는 비용이 사용자와 플랫폼으로 넘어감.

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기술 맥락

• 이 기사에서 중요한 기술적 변화는 생성이 쉬워졌다는 것보다, 생성 이후의 시스템이 버티기 어려워졌다는 점이에요. 책, 논문, 앱, 음악 모두 만드는 비용은 내려갔지만 검토와 검색, 추천, 심사의 비용은 오히려 올라가고 있어요.

• 바이브 코딩은 개발 쪽에서 이 변화를 가장 직접적으로 보여줘요. 코드를 몰라도 앱을 만들 수 있으면 좋은 아이디어가 빠르게 제품이 될 수 있지만, 동시에 보안 검토나 개인정보 처리, 유지보수 책임이 흐려질 수 있어요.

• 학술논문과 법원 사례도 같은 구조예요. AI가 문서를 그럴듯하게 만들어주면 제출은 쉬워지지만, 그 문서가 맞는지 판단하는 사람과 기관의 부담은 줄지 않아요. 그래서 생산성 향상이 곧 생태계 효율 향상으로 이어진다고 단정하긴 어려워요.

• 플랫폼 입장에서는 AI Detection만으로 해결하기도 애매해요. 사람이 만든 저품질 콘텐츠도 있고, AI가 도운 고품질 콘텐츠도 있거든요. 결국 출처, 책임 주체, 검수 이력, 사용자 반응 같은 신뢰 신호를 같이 설계해야 해요.