TL;DR

  • 미국 젊은 성인 약 10만 명을 분석한 연구에서 건강 질문에 생성형 인공지능(AI)을 활용한 사람은 임상적으로 유의한 불안 선별 양성 가능성이 52%, 우울 선별 양성 가능성이 46% 더 높음.
  • 건강 질문에 AI를 사용한 집단의 불안 선별 양성 비율은 약 52%, 사용하지 않은 집단은 약 43%이며, 우울은 각각 약 47%와 38%임.
  • 연령, 인종·민족, 생물학적 성별, 사회경제적 지위를 고려한 뒤에도 연관성이 유지됨.
  • 연구 결과는 연관성을 보여줄 뿐, AI 사용이 불안이나 우울을 유발하거나 불안·우울이 있는 사람이 반드시 건강 질문에 AI를 더 많이 사용한다는 인과관계를 입증하지 않음.
  • 반복적인 안심 요청이 반추나 건강 불안을 강화할 가능성이 제기되며, 젊은 성인의 AI 활용 방식과 AI 리터러시를 추가로 살펴볼 필요가 있음.

연구 결과와 범위

  • University of Florida 연구자 Yusen Zhai가 이끈 연구는 젊은 성인 약 10만 명의 자료를 분석한 미국 내 초기 대규모 연구 중 하나임.
  • ChatGPT나 Claude 같은 생성형 AI 도구에 건강 관련 질문을 했다고 응답한 사람은 그렇지 않은 사람보다 임상적으로 유의한 불안 및 우울 선별 검사에서 양성일 가능성이 각각 52%, 46% 더 높음.
  • 건강 질문에 AI를 사용한 집단에서는 약 52%가 불안 선별 양성이었으며, 사용하지 않은 집단에서는 약 43%였음. 우울 선별 양성 비율은 두 집단에서 각각 약 47%, 38%임.
  • 연령, 인종·민족, 생물학적 성별, 사회경제적 지위 등의 요인을 고려한 뒤에도 두 행동 사이의 연관성이 유지됨.
  • 결과만으로 생성형 AI 사용이 불안이나 우울을 일으킨다고 볼 수 없으며, 불안이나 우울을 겪는 사람이 건강 질문에 AI를 사용할 가능성이 반드시 더 높다고 결론 내릴 수도 없음.

반복적인 질문과 AI 응답의 특성

  • 건강 증상에 대한 불확실성을 느낀 사람이 AI에 안심을 구하고 답변을 받은 뒤 추가 질문이나 불확실성을 느끼면서 질문과 답변을 반복하는 양상이 가능함.
  • 이런 반복 순환은 일부 이용자에게 반추, 건강 불안 또는 다른 심리적 고통을 강화할 가능성이 있음.
  • 검색 엔진은 대체로 정보 링크를 제공하지만, 생성형 AI는 정보를 종합하고 후속 질문에 직접 답하는 대화형 상호작용을 제공함.
  • AI 답변은 대화체이며 자신감 있게 표현되는 경우가 많아 설득력 있게 느껴질 수 있지만, 정보가 불완전하거나 부정확하거나 오해를 일으킬 수도 있음.
  • 그럴듯한 답변에 잘못된 정보가 섞여 있을 때 젊은 이용자가 이를 식별하기 어려울 수 있다는 우려가 제기됨.

초기 자료와 가능한 관계의 방향

  • 연구 자료는 생성형 AI가 널리 확산되기 시작한 비교적 초기인 2023~2024년에 수집됨. 설문 당시에는 AI 챗봇이 막 더 폭넓게 이용되기 시작한 시점이었음.
  • 이후 생성형 AI 사용이 확대된 만큼 건강 정보를 얻기 위한 AI 활용이 더 흔해졌을 가능성이 있으며, 이번 결과는 현재의 이용 양상을 완전히 보여주는 자료라기보다 초기 단서에 해당함.
  • 불안이나 우울을 겪는 젊은이가 정보나 지원을 구하는 첫 단계로 AI를 찾을 가능성이 있으며, 반대로 AI에 반복적으로 안심을 구하는 행동이 일부 이용자의 걱정을 강화할 가능성도 있음.

AI 리터러시와 지원 방안

  • AI를 일률적으로 나쁘거나 잘못된 도구로 볼 수는 없으며, 학생이 도움을 구하는 수단이 될 가능성도 있음.
  • 건강 질문에 AI를 사용한 뒤 자신의 기분이 어떻게 달라지는지 살펴볼 필요가 있음. 상호작용으로 정보를 더 잘 이해하고 건설적인 다음 단계를 취할 수 있게 되는 경우와 같은 질문을 반복하고 싶은 충동을 느끼는 경우를 구분하는 일이 AI 리터러시의 일부임.
  • 정신건강 전문가가 내담자의 생성형 AI 사용 방식을 물어보고, AI에서 얻은 정보를 평가하도록 돕는 방안이 제시됨.
  • 대학은 신뢰할 수 있는 건강 정보를 식별하고 AI 생성 답변의 한계를 이해하도록 돕는 내용을 광범위한 AI 리터러시 활동에 포함할 수 있음.
  • 핵심 쟁점은 생성형 AI 자체가 아니라 사람들이 그 기술을 사용하는 방식임.