만약 AI 시스템이 챗봇이 아니었다면?

What if AI systems weren't chatbots?

인공지능(AI)이 빠른 속도로 대화형 챗봇 인터페이스로 발전하는 것은 업계의 중요한 전환점입니다. 본 논문은 챗봇 패러다임이 중립적인 인터페이스 선택이 아니라, 사회적, 경제적, 법적, 환경 시스템을 재편하는 지배적인 사회 기술 구성임을 주장합니다. 우리는 AI를 주로 대화형 어시스턴트로 취급하는 것이 광범위한 구조적 문제를 야기한다는 점을 분석합니다. 챗봇 기반 시스템이 종종 사용자의 요구를 충분히 충족시키지 못하며, 특히 복잡하거나 중요한 상황에서 자신감과 권위를 표출하는 경향이 있다는 것을 보여줍니다. 또한, 챗봇을 통한 상호작용이 업무, 학습 및 의사 결정 방식을 변화시켜, 전문성의 감소, 지식의 획일화, 그리고 전문성에 대한 기대 변화를 초래한다는 점을 분석합니다. 마지막으로, 노동 시장의 변화, 경제력 집중, 그리고 대규모 챗봇 인프라에 대한 지속적인 투자로 인한 환경 비용 증가와 같은 광범위한 사회적 영향을 검토합니다. 챗봇이 가진 정당한 이점을 인정하면서도, 현재 AI 개발의 방향은 대화형 일반성을 우선시하며, 책임감과 장기적인 사회 지속 가능성을 간과하는 특정한 가치 선택을 반영한다는 점을 주장합니다. 본 논문은 획일적인 챗봇을 넘어, 다양한 시스템 설계, 특정 작업에 맞는 도구, 그리고 사회경제적 피해를 완화하기 위한 제도적 안전장치를 강조하는 AI 개발 및 거버넌스의 대안적인 방향을 제시하며 결론을 내립니다.

The rapid convergence of artificial intelligence (AI) toward conversational chatbot interfaces marks a critical moment for the industry. This paper argues that the chatbot paradigm is not a neutral interface choice, but a dominant sociotechnical configuration whose widespread adoption reshapes social, economic, legal, and environmental systems. We examine how treating AI primarily as conversational assistants has extensive structural downsides. We show how chatbot-based systems often fail to adequately meet user needs, particularly in complex or high-stakes contexts, while projecting confidence and authority. We further analyze how the normalization of chatbot-mediated interaction alters patterns of work, learning, and decision-making, contributing to deskilling, homogenization of knowledge, and shifting expectations of expertise. Finally, we examine broader societal effects, including labor displacement, concentration of economic power, and increased environmental costs driven by sustained investment in large-scale chatbot infrastructures. While acknowledging legitimate benefits, we argue that the current trajectory of AI development reflects specific value choices that prioritize conversational generality over domain specificity, accountability, and long-term social sustainability. We conclude by outlining alternative directions for AI development and governance that move beyond one-size-fits-all chatbots, emphasizing pluralistic system design, task-specific tools, and institutional safeguards to mitigate social and economic harm.