AI가 ‘초인간적 설득력’으로 선거까지 좌지우지할 거라는 공포가 한때 무섭게 번졌죠. 샘 올트먼이 그렇게 예측했으니까요. 그런데 막상 8만 명을 상대로 실험을 해보니, 이야기가 좀 다르더라고요. 제가 마케팅을 하면서 배운 건, ‘공포 마케팅’보다 ‘데이터’가 더 중요하다는 거였어요. 이 연구 결과는 그걸 다시 한번 확인시켜 줍니다.
결론부터 말씀드릴게요. GPT-4나 그록-3 같은 초대형 AI도 작은 모델에 비해 설득력이 ‘약간’ 더 좋을 뿐이었어요. 오히려 중요한 변수는 ‘사후 훈련’ 방식이었죠. 성공한 설득 대화 데이터를 학습시켜 그 패턴을 모방하게 한 모델이 훨씬 더 효과적이었어요. 연구진은 노트북으로 훈련한 작은 모델로 GPT-4o 수준의 설득 성능을 뽑아냈다고 해요. 이건 정말 중요한 인사이트예요.
투자 관점에서 보면, 이 결과는 ‘규모의 경제’ 신화에 일침을 놓는 거예요. 단순히 모델을 크게 키우고 컴퓨팅 파워를 늘리는 데 모든 자원을 쏟는 전략보다, 정교한 훈련 방법론에 투자하는 기업의 가치를 재평가해야 한다는 신호로 읽힙니다. 기술 트렌드를 쫓을 때, ‘더 크다’는 것이 반드시 ‘더 낫다’는 것을 의미하지는 않는다는 교훈이죠.
또 하나 흥미로운 점은 ‘개인정보’의 힘이 과대평가됐을 수 있다는 거예요. 연구에 따르면, AI가 상대방의 성별이나 나이 같은 기본 정보를 알고 있더라도 설득력에는 별다른 영향이 없었다고 합니다. 마케팅에서 타겟팅이 중요하다는 상식과는 조금 다른 결과인데, 아마도 정치적 신념 같은 깊은 가치는 표면적 데이터만으로는 쉽게 바꾸기 어려운 게 아닐까 싶어요.
그렇다고 AI가 전혀 영향력이 없다는 건 절대 아니에요. 평균적으로 AI와의 짧은 대화 후 참가자들의 입장 점수가 약 4점(100점 만점) 정도 변했으니까요. 미묘하지만 분명한 영향력이 있는 거죠. 문제는 이 기술이 악의적으로 사용될 경우, 소규모지만 집중적인 변화를 유도해 선거 결과와 같은 중요한 장면을 뒤흔들 수도 있다는 점이에요.
실전 투자자로서 제가 이 연구에서 얻은 가장 큰 통찰은 ‘뉴스의 프레임과 실제 데이터의 괴리’를 항상 의심해야 한다는 거예요. ‘AI가 세상을 지배한다’는 선정적 헤드라인보다, 이렇게 체계적인 실험 결과가 훨씬 더 가치 있는 정보예요. 시장이 과열된 기대나 공포에 휩쓸릴 때, 차분하게 데이터를 들여다보는 습관이야말로 가장 강력한 투자 무기인 것 같아요.
—
원문: [Ars Technica](https://arstechnica.com/science/2025/12/researchers-find-what-makes-ai-chatbots-politically-persuasive/)