생성형 인공지능(AI)을 활용한 자아탐색이 2030세대를 중심으로 유행하면서 AI의 역할이 단순 상품 추천 도구에서 개인의 성향과 욕망, 관계, 진로를 해석하고 정의하는 존재로 바뀌고 있다. 대화 데이터를 기반으로 성격과 습관을 분석하는 이른바 '로스트' 놀이는 사고 패턴과 의사결정 방식, 무의식적 편향까지 짚어내는 자기분석 도구로 확장됐다.
상품 추천에서 자아 해석으로 바뀐 AI의 역할
로스트는 이용자가 AI와 나눈 대화 기록을 바탕으로 성격 유형이나 소비 습관을 진단받는 놀이 형태의 콘텐츠다. 초기에는 재미 삼아 즐기는 테스트 수준이었지만 최근에는 사고 패턴, 의사결정 방식, 무의식적 편향까지 짚어내는 자기분석 수단으로 영역이 넓어졌다.
영국에서 진행된 대규모 연구에서는 AI 조언을 받은 참가자 가운데 최대 79%가 실제로 그 조언을 그대로 따른 것으로 전해졌다. 과거의 개인화 마케팅이 '필요한 상품을 추천하는 것'에 머물렀다면 지금은 '왜 그 선택이 맞는지 이유를 설명하는 것'으로 역할이 진화했다는 분석이 나온다.
객관성의 착시와 과잉 동조가 만드는 의존
AI의 평가를 중립적인 진단으로 받아들이는 현상을 가리켜 '객관성의 착시'라고 부른다. 이용자들은 AI가 데이터에 근거해 답을 내놓는다는 이유로 그 판단을 사람의 조언보다 더 공정하다고 느끼는 경향을 보인다.
여기에 AI가 사람보다 사용자의 행동이나 판단을 더 자주 긍정하는 '과잉 동조' 경향이 더해지면서 이용자의 신뢰는 한층 강화된다. 동시에 이용자는 선택에 따르는 책임의 일부를 AI와 나누려는 '리스크 분산 심리'를 작동시키는 것으로 분석됐다. 결정을 혼자 내리지 않고 AI의 해석을 거쳤다는 사실만으로 심리적 부담을 덜어내는 셈이다.
광고기획사 HSAD는 이 같은 AI의 영향력을 세 단계로 구분해 제시했다. 사용자의 입력을 그대로 비춰주는 '거울(Mirror)' 단계, 사용자의 생각이나 선택을 확인하고 지지해주는 '검증자(Validator)' 단계, 나아가 방향을 제시하는 '길잡이(Pathfinder)' 단계로 나뉜다. 이는 (공식 발표)를 통해 공개됐다.
브랜드 마케팅이 마주한 해석의 경쟁
소비자들이 브랜드를 선택하는 이유조차 AI에게 먼저 물어보는 단계에 접어들었다는 분석이 나온다. 이전까지 브랜드 경쟁력이 '무엇을 말하는가'에 달려 있었다면 이제는 'AI가 그 브랜드를 어떻게 해석하는가'로 경쟁의 축이 옮겨가는 양상이다.
이는 광고 문구나 매장 경험만으로 소비자를 설득하던 방식에서 벗어나, AI가 브랜드 정보를 수집하고 해석하는 과정 자체가 마케팅의 새로운 영역으로 떠올랐다는 의미로 풀이된다. 브랜드 입장에서는 AI에게 어떻게 인식되고 설명되는지가 소비자에게 직접 전달하는 메시지만큼 중요해지는 셈이다.
다만 AI가 개인의 성향과 선택을 해석하는 과정에서 나타나는 객관성의 착시나 과잉 동조가 실제 소비자 행동에 구체적으로 어떤 영향을 미치는지는 추가적인 검증이 필요한 부분으로 남아 있다. HSAD가 제시한 거울·검증자·길잡이 분류가 실제 마케팅 전략에 어떻게 적용될지, 그리고 브랜드들이 AI의 해석에 대응하는 구체적인 방안을 언제 내놓을지는 아직 공개되지 않았다.
참고 기사 전자신문 · [전상욱의 AX시대의 고객경험] 〈12〉 AI에 해석받는 인간, 그 해석이 이끄는 마케팅