요약

● 본고에서는 BERTopic 기법*을 이용하여 생성형AI의 주요 전환점을 기준으로 시기별 뉴스 데이터에 나타난 생성형AI의 텍스트 트렌드의 변화를 분석하였음
※ ‘인공지능’은 보편화된 키워드로 변화의 양상을 구체적으로 식별하기 어려운 반면, ‘생성형AI’는 최근 급격히 확산되며 기술·산업 전반의 관심 변화를 보다 명확히 보여주는 키워드로 판단
* 2018년 구글이 개발한 문맥 이해 기반 자연어 모델인 BERT를 기반으로, 문서 간 의미적 유사성을 분석하고 대규모 텍스트에서 해석 가능한 주제를 자동으로 도출하는 토픽 모델링 기법
● 분석 결과, 생성형AI 담론은 ‘기술적 충격과 새로운 서비스 경험(P1)’ 중심에서 ‘산업화·제도화(P2)’를 거쳐 ‘효율성과 거버넌스(P3)’ 중심으로 전환된 것으로 나타남
※ P1~P3 시기의 구분은 GPT-3.5, GPT-4, Gemini 출시 등 생성형AI 기술 발전의 주요 전환점을 기준으로 설정하였으며, 각 시기별 언론 담론의 구조적 변화를 비교·분석하기 위해 구분하였음
- P1(2022년 11월~2023년 2월) 시기는 GPT-3.5 공개를 계기로 기술적 혁신과 서비스 경험에 대한 사회적 관심이 급증한 시기로, 생성형AI 기술의 성능·체험·반응이 하나의 큰 주제군으로 통합된 단일 중심형 구조를 보임
- P2(2023년 3월~2023년 11월)는 GPT-4 출시 이후 산업 전반으로 도입이 확산되며, 기술뿐만 아니라 산업·제도 등 다양한 영역에서 담론이 병렬적으로 형성되고 기업의 상용화·인프라 경쟁이 가속화된 것으로 보임
- P3(2023년 12월~2025년 7월)에 이르러서는 딥시크 등 혁신적 모델의 등장으로 경쟁 패러다임이 고성능 중심에서 효율성·거버넌스 중심으로 이동하며, 토픽 구조가 세분화·분화된 형태를 띄며 생성형AI가 사회·경제 전반에 구조적으로 내재화된 양상을 보임
● 종합하면, 생성형AI 담론은 초기의 “기술 중심적 관심(P1)”을 넘어 “산업적 활용과 제도적 장착(P2)”, 그리고 “효율적 운영과 생태계 조율(P3)”로 이어지는 구조적 진화 과정을 보임
- 생성형AI는 단일 기술을 넘어 사회·경제 전반을 재편하는 구조적 인프라이자 운영체계로 인식되기 시작하였으며, 기술 발전을 넘어 산업 구조와 정책·거버넌스 체계 전반을 변화시키는 핵심 기반 기술로 자리 잡았음을 시사

※ [시기별 대표 토픽 및 핵심 키워드]는 본문 요약(p.2)에서 확인 가능