2024년 미국 대선에서 생성형 AI를 활용할 수 있을까?

2012년과 2016년 미국 대선 캠페인에서 AI 기반 데이터 분석의 힘은 명백해졌다. 2012년, 오바마의 팀은 AI와 빅데이터를 사용하여 유권자 타겟팅을 혁신적으로 발전시켰다. 2016년, 트럼프의 팀은 특정 유권자 세그먼트를 식별하고 아웃리치 전략을 조정하기 위해 이를 사용했다.

이전에는 AI가 개인화된 캠페인 메시지와 이메일을 작성하는 데 사용되었다. 그러나 AI의 빠른 발전으로 인해 생성형 AI 도구가 2024년 미국 대선에서 두드러진 역할을 할 것으로 예상된다. 이는 예측 분석, 자동 아웃리치, 개인화된 광고 등 정치당과 후보자에게 여러 가지 이점을 제공할 수 있다. 그리고 우리는 이미 이러한 영향력을 목격하고 있다.

AI 생성 콘텐츠의 유연성, 비용 효율성, 속도는 정치당이 이를 활용하여 영향력 있는 캠페인 자료를 개발하고 생성하도록 동기를 부여할 것이다. 예를 들어, AI 기반 딥페이크와 오디오 생성 모델은 경쟁자를 풍자, 비꼬기, 선전을 통해 비판하는 데 사용될 수 있다.

미국 의원인 예벳 클라크(Yvette Clarke)에 따르면, 생성형 AI는 대선에 큰 영향을 미칠 것이다. 그녀는 최근에 말했다,”미국 역사상 처음으로 2024년 대선에서 캠페인, 정당, 슈퍼 PAC가 정치 광고에서 AI 생성 콘텐츠를 사용할 것이다. 대규모로 사람들을 조작하고 속일 수 있는 AI 생성 콘텐츠는 우리의 국가 안보와 선거 보안에 대해 치명적인 결과를 초래할 수 있다.”

2024년 미국 대선에서 생성형 AI가 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 살펴보자.

1. AI 생성 캠페인

현재,共和당과 민주당의 정치 공학자들은 최신 AI 도구를 활용하여 경쟁에서 우위를 점하기 위해 경쟁 중이다.

최근, 공화당 전국위원회(RNC)는 AI 아트 생성기를 사용하여 바이든의 약한 리더십 아래에 있는 미래를 보여주는 광고를 만들었다.

이것은 정치 단체가 시간과 자원을 효율적으로 사용하여 효과적으로 자신의 이야기를 전달할 수 있는 방법을 보여준다.

정치 캠페인에서 생성형 AI는 반복적인 작업에서 정치 노동자를 해방시켜 캠페인의 더 중요한 측면에 집중할 수 있도록 할 것이다. 그러나 악의적인 행위자는 선거에 간섭하기 위해 동일한 도구를 사용하여 잘못된 정보를 생성할 수 있다.

2. 정교한 대상 타겟팅

선거 캠페인은 특히 유권자들의 관심을 끌기 위해 설계되어 있으며, 선거 결과를 방해하지 않도록 하기 위해 유권자들을 설득해야 한다.

2023년 4월 조사에 따르면, 6%의 유권자가 결정하지 못했으며, 43%가 바이든을 지지했고, 41%가 트럼프를 지지했으며, 10%가 다른 후보를 지지했다. 따라서 2024년 미국 대선에서 결정하지 못한 유권자들이 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.

AI 기반 대상 타겟팅은 개인의 선호도, 행동, 신념의 세부 정보를 활용하여 유권자 참여를 최대화할 수 있다.

최근, 민주당은 AI를 테스트하여 특정 대상에게 자금 모금 메시지를 생성하는 데 사용했다. 놀랍게도, 이러한 초안은 인간이 단독으로 작성한 것보다 훨씬 더 좋은 결과를 보여주었다.

그러나 유권자들의 취약점을 활용하고 정치적 성향을 영향력을 미치는 AI 기반 설득 기술의 사용은 일반 대중 사이에서 우려를 불러일으킨다.

3. AI 기반 챗봇

AI 기반 챗봇, 특히 대규모 학습 모델(LLM)을 사용하여 구축된 챗봇은 현재 매우 인기가 있다. 이러한 챗봇은 여러 가지 유용한 정치적 응용 프로그램을 가질 수 있다. 예를 들어, 미국 대선에서 AI 기반 챗봇은 유권자들의 질문에 정확하게 답변하여 캠페인 직원을大量으로 시간을 절약할 수 있다.

정치 챗봇은 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 사용하여 실시간으로 텍스트를 이해할 수 있다. 따라서, 24/7 동안 캠페인 내러티브를 손상시키지 않고 정확하고 개인화된 답변을 제공할 수 있다.

또한, 유권자들의 상호작용을 통해 선호도, 좋아요, 싫어요에 대한 정보를 수집할 수 있다. 이러한 정보는 관련 선거 문제에 대한 정책을 형성하고, 정치적 참여를 개발하며, 아웃리치를 개선하는 데 도움이 될 수 있다.

챗봇은 개인화된 자금 모금과 투명성을 보장하기 위해 후보자들을 위해 자금을 모금하는 데 도움이 될 수 있다. 또한, LLM을 사용하여 마이크로 폴링과 메시지 테스트를 수행할 수 있다. 후보자들은 정치적 청중으로부터의 관점과 증언을 수집하여 자신의 정책과 비전이 대다수의 사람들의 기대와 일치하는지 확인할 수 있다.

챗봇은 유권자 등록 지원과 선거 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 힐러리 클린턴의 2016년 선거 캠페인에서 보고된 바와 같이, 사용자에게 정치적 이데올로기와 정책에 대한 심도 있는 대화를 제공할 수 있다.

그러나 캠페인 부정확성을 제거하기 위한 주의 깊은 모니터링이 필요하다. 정치 봇은 내러티브 구축과 정보 흐름을 개선하고, 잘못된 정보를 방지할 수 있다.

4. AI 기반 정보 민주화

쉽게 사용할 수 있는 생성형 AI 도구로 인해, 사람들은 오디오/비디오 정보를 쉽게 생성하고 소비할 수 있다. AI 도구는 캠페인 자금이 제한된 후보자들에게 접근성을 향상시킬 수 있다. 또한, AI 민주화는 자원봉사자들이 유권자 감성, 상대방 연구, 메시지 개인화를 분석하기 위한 강력한 솔루션을 구축할 수 있도록 할 수 있다.

2019년, 인도 대선에서 NaMo라는 AI 기반 커뮤니케이션 플랫폼이 사용되었다. 이 플랫폼은 대중의 질문에 실시간으로 답변하기 위해 만들어졌다. 또한, AI 기반 홀로그래피 기술이 사용되었다. 이는 인도 전역의 여러 장소에서 동시에 여러 집회를 주소할 수 있는 주요한 예이다. 이것은 정보를 민주화하고, 모디가 많은 유권자에게 도달할 수 있도록 하는 AI의 대표적인 예이다.

그러나 AI 민주화는 암흑 AI의 위험을 초래할 수 있다. 이는 유권자들의 데이터를 손상시킬 수 있다. 또한, 정치 캠페인에서 투명성이 부족할 경우, 데이터에 대한 통제력을 잃을 수 있다. 누구든지 AI를 사용하여 잘못된 편향된 내러티브를 생성하고, 잘못된 정보를 퍼뜨릴 수 있다. 따라서, 정치에서 AI를 사용하는 데 대한 규제가 필요하다.

AI와 정치: 윤리적 영향과 제한

생성형 AI의 능력은 빠르게 발전하고 있다. 특히 미국 대선에서 AI의 영향은 아직 완전히 탐구되지 않았다. 따라서, 치명적인 결과를 방지하기 위해 윤리적 영향과 제한이 규제되어야 한다.

• 진짜와 가짜 뉴스를 구별하는 가이드라인이나 공개 요구 사항이 없으면, 대중을 혼란시키고, 2024년 미국 대선의完整성을 위협할 수 있다.
• 미국 입법은 후보자가 AI 생성 콘텐츠의 사용을 비공개로 유지할 수 있도록 허용한다. 이러한 모호함은 민주적 과정에 대한 신뢰를 손상시킬 수 있다. 따라서, 투명성을 촉진하고 미국 대통령 선거의完整성을 보호하는 강력한 규제 프레임워크가 필요하다.
• 또한, 정치에서 AI의 사용은 사용자들이 개인 정보 수집과 분석에 동의하지 않는 경우, 유권자들의 개인 정보 보호를 침해할 수 있다.
• AI는 후보자들에게 고급 AI 도구에 대한 접근성을 제공하여, 다른 후보자들보다 불공평한 이점을 제공할 수 있다. 또한, 알고리즘 편향은 의사 결정 과정을 공정하게 하지 못하게 하는 또 다른 AI의 단점이다.
• 마지막으로, 악의적인 행위자에 의한 딥페이크를 통해 잘못된 정보를 퍼뜨리는 것은 정치 풍경을 복잡하게 만들 수 있다.

생성형 AI는 독일, 인도, 프랑스, 캐나다 등 다른 국가의 정치 캠페인에서 주로 대상 유권자 그룹에 개인화된 메시지를 보내기 위해 사용되고 있다.

정치당은 이 기술을 활용할 수 있다. 그러나 그 결과는 여전히 불확실하다. AI 입법은 해결책이 될 수 있다. 그것은 정치 캠페인에서 AI의 윤리적인 사용을 보장할 수 있다. 그러나, AI를 정치에서 사용하는 데 대한 윤리와 규제를 논의하기 위한 노력이 필요하다.

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