AI가 웹을 집어삼키고 있다 - 창작자는 어떻게 생존할 것인가

라자냐 레시피가 필요하다면 어디로 가시나요? 당연히 인터넷이죠.

10년 전까지만 해도 "라자냐 레시피"를 구글에 검색하면 수많은 요리 블로그가 나타났습니다. 할머니의 비법이 담긴 스토리, 나무 도마 위에 정성스럽게 배열된 재료 사진, 조리 과정을 보여주는 영상, 그리고 독자들이 재료 대체법을 논의하며 자신만의 팁을 공유하는 댓글창까지. 클릭 한 번으로 단순한 조리법을 넘어 광고 수익, 제휴 링크, 뉴스레터 구독을 통해 블로거를 지원하는 생태계가 작동했습니다.

2026년 오늘, 같은 검색어를 입력하면 구글의 'AI 개요'가 깔끔하게 정리된 레시피를 바로 제공합니다. 목소리도, 추억도, 공동체도 제거된 채 말이죠. 창작자의 웹사이트를 한 번도 방문하지 않고도 답을 얻을 수 있게 된 것입니다. 그 뒤에서는 수년간 쌓인 블로거의 텍스트, 사진, 스토리텔링이 AI 모델 훈련에 이미 사용되었을 가능성이 높습니다.

당신은 라자냐를 얻고, 구글은 수익화 가능한 웹 트래픽을 얻습니다. 하지만 레시피를 만든 사람은 아무것도 얻지 못합니다.

무너진 약속: 웹의 암묵적 계약

시장조사업체 SparkToro의 보고서에 따르면, 2024년 미국과 유럽에서 구글 검색의 절반 이상이 클릭 없이 끝났습니다. SEO 분석 플랫폼 Ahrefs는 30만 개 키워드를 분석한 결과, AI 개요가 표시될 때 상위 검색 결과 클릭률이 평균 3분의 1 이상 급감한다고 발표했습니다.

30년간 웹을 지탱해온 암묵적 사회계약이 붕괴되고 있습니다. 창작자는 콘텐츠를 만들고, 검색엔진과 플랫폼은 이를 배포하며, 그 대가로 사용자 트래픽이 창작자에게 돌아가 시스템을 유지시키는 구조였죠.

구글의 AI 개요, 마이크로소프트의 코파일럿 검색, OpenAI의 ChatGPT, Anthropic의 클로드, 메타의 라마, xAI의 그록은 이제 '답변 엔진'이라 불리는 새로운 과점 체제를 형성했습니다. 이들은 사용자와 정보 출처 사이에 서서 중간자 역할을 하고 있습니다.

라자냐에서 B2B까지: 모든 영역의 변화

중견 은행의 조달 담당자가 사기 탐지 플랫폼 업체를 평가한다고 가정해봅시다. 예전이라면 구글, 링크드인, 업계 포털에서 상세한 제품 설명서, 분석 보고서, 백서를 찾아 여러 웹사이트를 클릭했을 것입니다. 각 클릭은 업체의 영업 파이프라인을 채우는 생명줄이었죠.

지금은 다릅니다. 조달 담당자의 첫 검색어는 AI가 생성한 비교표로 이어집니다. "제품 A는 컴플라이언스에 강하고, 제품 B는 속도가 빠르며, 제품 C는 비용 효율적"이라는 몇 문단의 요약으로 말이죠. 이 합성 정보 뒤에는 업체들과 분석가들이 수년간 축적한 백서, 웨비나, 사례 연구가 숨어 있습니다.

결과적으로 담당자는 플랫폼을 떠날 필요를 느끼지 못합니다. 클릭 기반 매출이 줄어든 업체들은 공개 자료 발행을 중단하거나 높은 유료벽 뒤로 숨기기 시작합니다. 일부는 가시성 확보를 위해 플랫폼과 독점 데이터 계약을 체결하기도 하죠.

5가지 파괴 메커니즘

웹 경제 모델의 붕괴는 다섯 가지 상호 강화 메커니즘에 의해 진행됩니다.

의도 포획은 플랫폼이 온라인 검색 쿼리를 플랫폼 내 답변으로 전환해 사용자가 원본 소스를 클릭할 필요를 없애는 현상입니다. 전통적인 검색 결과 페이지는 링크들의 열린 시장이었지만, 이제는 합성된 답변의 폐쇄적 표면으로 변했습니다.

대체 현상은 사용자들이 원본 링크를 클릭하는 대신 AI 요약에만 의존하는 것입니다. 팩트 검색, 정의, 레시피, 뉴스 요약 등에서는 대체율이 높지만, 탐사 저널리즘이나 독점 데이터셋 같은 콘텐츠는 대체율이 낮습니다.

출처 희석은 정보 출처가 드롭다운 메뉴나 작은 각주로 밀려나는 현상입니다. 형식상 크레딧은 존재하지만 실질적 기능은 하지 못하죠.

수익화 전환은 AI 답변 엔진으로만 화폐 가치가 흘러가는 현상입니다. 콘텐츠 홍보나 리뷰가 적은 클릭을 받으면, 기업들은 온라인 발견을 위해 더 많은 비용을 지출해야 하고, 이는 고객 확보 비용과 가격 상승으로 이어질 수 있습니다.

학습 루프 파괴는 AI 답변 엔진의 파괴적 관행으로 인해 무료 웹의 폭과 품질이 축소되는 현상입니다. 정보 공유지가 얇아지면서 고품질 데이터는 통제 가능한 희소 자원이 됩니다.

데이터 OPEC의 위험

분석가들은 가치 있는 데이터의 통제가 진입 장벽 역할을 하며 게이트키퍼 권력을 집중시킬 수 있다고 경고합니다. 이는 '데이터 OPEC' 현상으로 설명할 수 있습니다. OPEC이 석유 공급을 통제하듯, 소수의 강력한 플랫폼과 권리 보유자들이 고품질 데이터 접근을 제한하거나 수익화할 수 있다는 것입니다.

인터페이스 디자인 선택으로 시작된 것이 전체 지식 생태계의 생태학적 위험으로 확산되는 셈입니다.

인공 무결성: 새로운 해법

이 문제를 해결하기 위해서는 '인공지능'을 넘어 '인공 무결성'이라는 새로운 프레임워크가 필요합니다. 세 가지 차원으로 구성됩니다.

정보 출처 무결성은 소스가 보이고, 추적 가능하며, 적절히 크레딧되도록 보장하는 것입니다. 누가 콘텐츠를 만들었는지, 어디에 발행되었는지, 원래 맥락이 무엇인지를 명확히 해야 합니다. 인용은 각주에 숨겨져서는 안 됩니다.

정보 흐름의 경제적 무결성은 가치가 플랫폼뿐만 아니라 창작자에게도 돌아가도록 보장하는 것입니다. 현재 웹 경제에서는 링크가 클릭되어야만 의미가 있지만, 무결성 기반 모델에서는 AI 답변에 인용되는 것 자체가 경제적 가중치를 가져야 합니다.

공유 정보 공유지의 무결성은 공공 정보 기반이 유료벽이나 사유화된 자원으로 전락하지 않고 지속 가능하고 개방적이며 회복력 있게 유지되도록 하는 것입니다. 구글, OpenAI, 마이크로소프트 같은 대형 AI 플랫폼은 수익의 일정 비율을 공유 정보 공유지 유지에 의무적으로 재투자해야 합니다.

실천 방안: 환경 규제에서 배우는 교훈

환경 규제가 좋은 비유를 제공합니다. 현대 환경 규칙 이전에는 기업들이 오염을 사업의 보이지 않는 부작용으로 취급했습니다. 대기 중 연기나 수중 폐기물은 사회에 실질적 비용을 부과했지만, 오염 배출자의 대차대조표에는 나타나지 않았죠.

배출 기준은 자동차, 공장, 발전소가 배출할 수 있는 오염량에 명확한 법적 한계를 도입하고, 기업들이 이를 측정하고 보고하도록 요구함으로써 이를 바꿨습니다. 오염은 조용히 대중에게 떠넘겨지는 대신, 모니터링하고 줄이거나 벌금과 청정 기술을 통해 대가를 치러야 하는 것이 되었습니다.

마찬가지로 인공 무결성 임계점은 AI 기업들이 창작자 콘텐츠에서 추출하는 가치에 해당 소스들에 대한 재정적 의무가 따르도록 보장할 수 있습니다. 무결성 임계점은 AI 플랫폼이 충분한 트래픽이나 수익을 소스에 돌려주지 않고 너무 많은 가치를 취하고 있는 지점을 표시하는 명확한 수치적 선입니다.

한국 기업들은 어떻게 대응하고 있나

국내 포털 네이버와 카카오도 비슷한 도전에 직면해 있습니다. 네이버의 하이퍼클로바X나 카카오의 AI 서비스들이 확산되면서, 국내 콘텐츠 창작자들도 트래픽 감소를 경험하고 있습니다.

특히 한국의 블로그 문화와 카페 커뮤니티는 AI 요약으로 인해 더욱 큰 타격을 받을 수 있습니다. 맛집 리뷰, 육아 정보, 여행 후기 등 한국 인터넷 문화의 핵심을 이루는 콘텐츠들이 AI에 의해 요약되어 제공되면, 원본 창작자들의 수익 모델이 위협받게 됩니다.

글로벌 규제 움직임과 한국의 선택

EU, 캐나다, 호주 등은 이미 디지털 시장과 플랫폼-퍼블리셔 관계를 규제하는 뉴스 협상 및 저작권 프레임워크를 통해 저널리즘에 대한 의무적 수익 분배를 실험하고 있습니다. 이런 선례들은 AI 답변 엔진이 온라인 검색 방식을 재편하면서