SNS를 뒤덮는 AI 생성 ‘이상한 영상’…가짜와 노이즈의 시대

최근 국내외 SNS 플랫폼에서는 쉽게 ‘기괴하다’고 느껴질 만한 영상들이 연달아 확산되고 있다. 특정 세계관과 논리를 따라 만들어진 기존 밈 영상의 연장선상도 있지만, 이제는 저작권과 연관이 없는, 목적성도 불명확한 ‘AI 생성 영상’이 대거 유입되는 새로운 국면에 접어들었다. 단순 반복적 구조, 뚜렷한 스토리 부재, 신체 비율이 틀어진 캐릭터와 불안감을 유발하는 영상 전개 등 전통적 영상 콘텐츠와 뚜렷이 구별되는 이들 밈 영상에 여러 커뮤니티가 “AI 쓰레기의 시대”라는 진단까지 내리고 있다.

핵심 현상으로는, 업로드 주체가 확인 불가능한 계정에서 대량으로 ‘의미 불명’의 AI 생성 영상이 등장한다는 점이다. 국외에서는 이미 2025년부터 이와 유사한 현상이 트위터(X), 인스타그램, 틱톡 등 다양한 플랫폼에서 목격됐다. 텍스트-투-비디오와 이미지 생성 AI가 저비용·고속도로 확산됨에 따라, 클릭수·조회수 트래픽만을 노린 ‘콘텐츠 스팸’이 아닌, 일종의 자동화된 ‘정보 노이즈’가 현실화되고 있는 양상이다. 특히, 최근에는 ‘(초)저질’로 분류될 정도의 퀄리티저하 현상과, 특정 커뮤니티 은어·알고리즘 최적화 구조가 맞물린 합성 영상까지 만들어지고 있다는 점에서 혼란이 가중된다.

AI 생성 기술의 접근성이 급격히 높아진 올해, 국내에서도 ‘이런 영상이 누가 왜 만드는가’라는 의문 섞인 논란이 본격화됐다. 과거에는 기본적으로 인간 의도–즐거움·정보·풍자 등이 뒷받침된 밈 콘텐츠가 주를 이뤘으나, 지금은 영상의 주요 요소(소리, 이미지, 내러티브)가 플랫폼 알고리즘 최적화를 노린 ‘AI 노이즈’로 대체되고 있다는 의견이 많다. 실제로 기자가 확인한 2026년 1~2월 유튜브, 틱톡 기반 영상에는 영상에 등장한 등장인물의 표정·동작이 현실적으로 맞지 않거나, 여러 클립이 중첩적으로 섞인 형태, 심지어 특정 코드(색상·소리·움직임 패턴 등)가 무한 반복되는 측면이 뚜렷했다. 일부 사례에서는 국가별 문화 코드 또는 정치 이슈와 결합된 왜곡·밈 영상도 제작돼 지역별 차단 조치 논의가 진행 중이다.

기술적으로 보면, 인간과 기계의 경계가 무너지는 AI 생성 데이터의 자가증식·반복이 가속되고 있음을 보여준다. 이제 텍스트→이미지(+음성)→비디오(움직임·맥락)까지 한 번에 생성하는 각종 생성 AI API가 대중적으로 퍼져있다. 생성 AI 서비스 운영사(예: 오픈AI, 구글, 미드저니, 스테이블 디퓨전 등)는 영상 데이터세트의 관리와 클린 데이터 선별에 이미 어려움을 겪고 있다고 인정한다. 알고리즘 입장에서 ‘사람이 오래 머무르거나 많이 클릭하는’ 노이즈성 트래픽은 자동추천·상위노출의 근거가 되는 동시에, 진짜 사용자를 피로하게 만드는 정보 오염의 주요원인이기도 하다.

실제 트렌드를 보면, 단시간내 대량의 AI 영상을 자동 배포하는 스팸 계정이 등장하며, 알고리즘의 ‘바이럴’ 시스템과 결합해 불특정 다수의 피드에 돌연히 노출되는 일이 많아졌다. 2025년 하반기 기준 전 세계적으로 ‘AI 밈 스팸’이 급증함에 따라, 메타(페이스북·인스타그램)는 AI탐지와 차단 알고리즘 업그레이드를 발표했지만, 하루에도 수천~수만 건이 필터를 뚫는 것으로 집계됐다. 국내 IT 스타트업들 역시 AI 생성 영상 스팸·노이즈 필터 솔루션 개발에 나선 상태이지만, 영상이 순식간에 포맷과 메타데이터, 음향마저 변형되기 때문에 기존 탐지 체계로는 충분치 않다는 평가가 이어진다.

여기에는 기술적 혁신-위험 요소가 동시다발적으로 작용한다. 좋은 방향에서는, AI가 사람 대신 단조로운 편집 일을 처리하거나, 한계적 창작자의 생산성을 보완해준다는 긍정적 측면이 존재한다. 그러나 동시에, AI 자동화·생성 기능 남용으로 ‘오해의 소지’가 있는 영상, 의미 없는 저질 데이터양산, 이용자의 정보 신뢰도 저하, 영상 피로감 유발 등 위험요인이 부각된다. 이런 문제는 정보생태계(특히 SNS·커뮤니티)에 ‘쓰레기 영상의 진흙탕’을 만들 우려가 크다. 실제 영국·미국 등에서는 AI 콘텐츠 자동정화법, 업로드 자동 분류법 등 규제 논의도 본격화됐다.

이런 현상이 개인·사회에 미치는 파장은 복합적이다. 우선, 소비자는 피드 내 영상에 대한 불신·의심을 갖게 되고, 영상 제작자는 ‘진짜-가짜’의 경계 허물기 속에 의도치 않게 가짜/AI 밈의 범람에 휩쓸릴 위험에 노출된다. 광고주 및 플랫폼 사업자 역시 시청자 이탈 등 부정적 영향을 감내해야 한다. 2026년 상반기 글로벌 AI/미디어 업계가 직면한 핵심과제는 “AI 자동생성 영상 데이터의 투명성, 품질, 신뢰 관리”로 요약된다. 이미 구글, 틱톡 등은 “AI 생성 영상임을 표시하도록 의무화”하는 절차를 선제적으로 도입했고, 국내 통신 3사도 유사 정책을 검토하고 있는 것으로 확인된다. 이와 함께, 향후 딥페이크(Deepfake), 신체 왜곡, 정치적 콘텐츠 확산 문제 등에 대한 사회적 경계도 동시에 요청된다.

현실적으로 기술의 진보와 위험은 동전의 양면처럼 맞닿아 있다. AI 생성 영상의 대중화는 필연적 흐름이지만, 콘텐츠 스팸, 정보 노이즈, 진위 논란 등 사회적 비용을 최소화하려면 기술적·윤리적 가드레일 설정, 업계·정부의 정보 필터링 시스템 고도화, 이용자 미디어 교육 등 통합적 접근이 시급하다. 단순히 AI의 존재를 문제삼는 것이 아니라, 그 사용방식, 데이터 품질관리, 사회적 신뢰기준 수립이 병행될 때만이, AI 기술이 긍정적으로 사회에 안착할 수 있다. 동시에 개별 플랫폼의 역할과 글로벌 표준 수립이 중요한 과제로 떠올랐다.

*기술의 진입장벽이 더 낮아지는 오늘, AI 생성 영상이 SNS 공간을 어떻게 바꿔나갈지, 소비자와 업계가 어떤 적응전략을 마련할지 주의 깊게 지켜볼 필요가 있다.*

— 유재혁 ([email protected])