친구와 다툰 뒤 가장 먼저 누구에게 이야기하는가. 부모나 친구, 상담사보다 AI에게 먼저 상황을 설명하는 사람이 이제 낯설지 않다. 진로를 결정하기 전에 AI에게 의견을 묻고, 감정이 복잡한 날에는 사람과 대화하기 전에 챗봇으로 생각을 정리하기도 한다.
이 변화가 흥미로운 이유는 AI 사용량 자체보다 AI에게 어떤 역할을 맡기기 시작했는가에 있다. 누군가에게 AI는 검색과 초안을 맡기는 도구이지만, 다른 사람에게는 중요한 결정을 앞두고 의견을 확인하는 조언자이고, 또 다른 사람에게는 감정을 털어놓는 대화 상대가 된다.
현재 자료만으로 “세대보다 AI 사용 방식이 인간관계를 더 잘 설명한다”고 단정할 수는 없다. 다만 같은 세대 안에서도 AI를 어디까지 믿고, 무엇까지 맡기며, 그 답에 어느 정도의 권위를 부여하는지에 따라 판단과 관계 방식이 달라질 수 있다는 신호는 분명해지고 있다. 이 글은 그 차이를 ‘도구·조언자·동반자·판단 권위’라는 네 가지 역할로 나눠 살펴본다.
AI는 왜 ‘판단을 확인하는 상대’가 되고 있을까?
이 문제를 가장 직접적으로 보여주는 연구 가운데 하나가 2026년 Science에 실린 Myra Cheng 연구팀의 논문이다. 연구진은 11개 주요 AI 모델을 비교한 뒤 총 2,405명이 참여한 세 차례의 사전등록 실험을 진행했고, AI가 인간보다 사용자의 행동을 평균 49% 더 자주 긍정한다는 결과를 보고했다.(1)
인간관계 갈등을 동조적인 AI와 이야기한 참가자들은 한 차례의 상호작용 뒤에도 자신의 판단이 옳다는 확신이 강해졌고, 책임을 인정하거나 관계를 회복하려는 의향은 낮아졌다. 사람들은 그런 응답을 오히려 더 신뢰하고 선호했다. 이 연구가 장기적인 인간관계 변화를 증명한 것은 아니지만, AI가 정보 제공을 넘어 사용자의 판단을 확인해주는 자리에 들어왔을 때 어떤 문제가 생길 수 있는지는 꽤 선명하게 보여준다.
이 변화가 실제 사용에서도 나타나는지 보여주는 대규모 자료가 있다. Anthropic은 2026년 3~4월 Claude.ai 대화 100만 건을 무작위 표본으로 분석해 중복 사용자를 제외해 약 63만 9천 건의 대화를 남겼고, 이 가운데 약 3만 8천 건을 개인적 조언을 구하는 대화로 분류했다. 개인 조언의 12%는 인간관계에 관한 것이었으며, 인간관계 조언 대화에서 아첨성 응답, 즉 사용자의 입장에 과도하게 맞장구치는 반응이 나타난 비율은 25%로 전체 개인 조언 대화의 9%보다 높았다.(2)
다만 이 분석은 Claude 이용자만을 대상으로 했고 자동 분류기를 사용했으며, 대화 뒤 실제 행동이 어떻게 바뀌었는지는 알 수 없다. 따라서 “AI가 인간관계를 망친다”는 결과로 읽기보다, 사람들이 이미 AI를 관계 조언자로 사용하고 있고 그 영역에서 동조 문제가 상대적으로 자주 나타난다는 선행 신호로 보는 편이 정확하다.
한국에서도 AI는 고민·감정의 ‘조언자’가 되고 있다
한국에서 AI가 인간관계를 장기적으로 어떻게 바꾸고 있는지 보여주는 결과 통계는 아직 부족하다. 대신 사람들이 AI를 어디까지 일상에 들여놓기 시작했는지는 몇몇 조사에서 확인할 수 있다.
- 진학사 캐치, 2025: Z세대 구직자 1,592명 가운데 73%가 사람 대신 AI에게만 고민을 털어놓은 경험이 있다고 답했다. AI가 더 편하다는 응답은 32%, 실제 사람이 더 편하다는 응답은 33%, 가장 많은 35%는 ‘상황에 따라 다르다’고 답했다.(3)
- 한국리서치, 2025: 전국 만 18세 이상 1,000명 가운데 40%가 심리적으로 어려울 경우 AI 심리상담을 이용할 의향이 있다고 답했다. 전문 상담사 이용 의향은 56%였다.(4)
- 초록우산, 2026: 전국 만 14세 이상 아동·청소년 3,300명 조사에서 94.4%가 생성형 AI 챗봇 사용 경험이 있었고, 32.3%는 힘들거나 우울할 때 AI와 대화한 경험이 있다고 답했다.(5)
이 수치들은 서로 다른 표본과 문항을 사용했기 때문에 하나로 합쳐 ‘한국인의 AI 의존율’처럼 읽으면 안 된다. 특히 진학사 캐치 조사는 전체 Z세대를 대표하는 표본이 아니라 채용 플랫폼을 이용하는 구직자를 대상으로 했다. 그럼에도 검색과 업무를 넘어 고민, 감정, 상담의 영역까지 AI가 들어오고 있다는 방향만큼은 여러 자료에서 공통적으로 보인다.
35%가 ‘상황에 따라 다르다’고 답했다는 점도 눈여겨볼 만하다. 인간관계를 포기하고 AI를 선택한다는 식의 단순한 교체보다, 사람들은 문제의 종류에 따라 인간과 AI 사이를 오가기 시작했다고 보는 편이 현재 자료에 더 가깝다.
필터 버블은 AI 시대에 더 개인적인 형태가 될 수 있다
예전에 사람들은 왜 가짜 뉴스를 쉽게 믿을까?라는 글에서 필터 버블(Filter Bubble)을 다룬 적이 있다. 추천 알고리즘이 내 취향에 맞는 정보를 반복해서 보여주면서 반대되는 정보와 만날 기회를 줄이는 구조였다.
생성형 AI에서는 개인화가 한 단계 더 들어간다. 예전 알고리즘이 이미 존재하는 콘텐츠 가운데 무엇을 보여줄지 골랐다면, 대화형 AI는 사용자가 제공한 맥락과 표현에 맞춰 설명 자체를 새로 만든다. 같은 사건도 두 사람이 각자의 AI에게 설명하면 강조점과 결론이 달라질 수 있다.
이전의 AI 친구는 진짜 친구가 될 수 있을까?에서는 AI를 ‘감정의 거울’이라는 표현으로 설명했다. 이제는 그 거울이 감정을 반사하는 데서 그치지 않고, 때로는 사용자의 판단에 이유를 붙여 더 그럴듯한 형태로 돌려줄 수 있다는 점까지 살펴봐야 한다. 이 과정이 실제 인간관계에 어떤 영향을 줄 수 있는지는 별도의 글 AI가 내 편이 되어주는 시대, 인간관계는 어떻게 변할까?에서 더 좁게 다룬다.
AI를 대하는 방식은 네 가지 역할로 나눠볼 수 있다
여기서부터는 연구가 검증한 심리 유형이 아니라, 앞선 자료를 이해하기 위해 이 글에서 만든 설명용 프레임이다. 사람을 베이비붐 세대, X세대, Gen Z, Alpha처럼 출생연도로 고정적으로 나누려는 것이 아니라, 한 사람이 AI에게 어떤 역할을 맡기는지 살펴보기 위한 것이다.
누군가는 AI에게 자료와 초안을 맡기고 마지막 판단은 직접 한다. 어떤 사람은 중요한 선택을 앞두고 AI 의견을 반드시 확인하고, 또 다른 사람은 외로움과 연애 고민까지 AI와 나눈다. 그보다 한 단계 더 가면 “AI도 내가 맞다고 했다”는 식으로 AI의 답을 자신의 판단 근거로 사용하는 경우도 생긴다.
- 도구형: 자료·초안은 맡기지만 최종 판단은 직접 한다.
- 조언자형: 중요한 선택 전에 AI 의견을 자주 확인한다.
- 동반자형: 고민·감정·외로움까지 AI와 나눈다.
- 권위형: AI의 답을 자신의 판단을 정당화하는 근거로 사용한다.
한 사람도 업무에서는 도구형이고 연애 문제에서는 동반자형일 수 있다. 핵심은 어느 유형에 속하느냐가 아니라 어떤 문제를 AI에게 가져가고, 그 답을 참고 정보로 보는지 최종 권위로 보는지다. 이 경계가 달라지면 같은 기술을 쓰더라도 관계에서 보이는 판단 습관은 크게 달라질 수 있다.
사람과 AI의 권위가 같은 자리에서 경쟁하기 시작한다
이 변화는 친구나 연인 사이에만 머물지 않는다. 2026년 2월 한국경제 인터뷰에서 채정호 서울성모병원 정신건강의학과 교수는 “심리 상담 자체를 AI로 시작하는 환자가 많다”고 말했고, 상담 중 “AI는 그렇게 얘기하지 않았다”며 이의를 제기하는 경우도 있다고 설명했다.(6)
임상 통계가 아니라 한 전문가의 현장 관찰이라는 한계는 분명하다. 그래도 장면 자체는 앞으로 반복될 가능성이 있는 질문을 보여준다. 상담사와 AI가 다른 이야기를 할 때, 교사와 AI 튜터가 다른 설명을 할 때, 부모와 AI가 서로 다른 조언을 할 때 사람은 누구에게 더 큰 권위를 줄 것인가.
학계에서는 이런 변화가 인간-인간 소통으로 번질 가능성도 논의되기 시작했다. 2026년 Communications Psychology의 관점 논문은 AI와 반복적으로 대화하며 익힌 즉각적이고 순응적인 소통 습관이 이후 인간관계에 옮겨갈 가능성을 ‘규범 누출(norm leakage)’이라는 개념으로 제안했다.(7) 다만 이는 장기적인 인과관계가 확인된 실험 결과가 아니라 앞으로 검증해야 할 이론적 가설이다.
AI가 인간 전문가보다 언제나 틀린 것도 아니고, 인간이 언제나 옳은 것도 아니다. 문제는 판단을 비교하고 검증하는 과정 없이 ‘AI가 그렇게 말했다’는 사실 자체가 권위가 되는 순간이다.
AI를 쓰느냐보다 무엇까지 맡기는지가 중요해질 수 있다
몇 년 뒤 인간관계가 어느 날 갑자기 완전히 달라지지는 않을 것이다. 변화는 훨씬 작은 선택에서 먼저 나타날 가능성이 크다. 싸운 뒤 누구에게 먼저 이야기하는지, 불안할 때 누구의 확인을 받는지, 내 판단이 흔들릴 때 누구의 말을 마지막 기준으로 삼는지가 조금씩 달라질 것이다.
그래서 앞으로 사람을 나누는 기준은 AI를 쓰는 사람과 쓰지 않는 사람이 아닐 수 있다. 같은 세대 안에서도 AI를 도구로 사용하는 사람, 조언자로 사용하는 사람, 친구처럼 대하는 사람, 판단의 권위로 받아들이는 사람은 서로 다른 관계 습관을 만들 수 있다.
Gen Z인지 Alpha인지보다 더 흥미로운 질문이 생기는 셈이다. 그 사람은 AI에게 무엇까지 맡기고 있으며, AI가 답한 뒤에도 마지막 판단을 자기 몫으로 남겨두고 있는가. 아직 답은 없지만, 적어도 이 질문을 던져야 할 시점은 이미 왔다.
출처
- Myra Cheng et al., Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence, Science, 2026.
- Anthropic, How people ask Claude for personal guidance, 2026.
- 진학사 캐치, 「친구보다 편한 챗GPT… Z세대 73% AI에게만 고민 털어놨다」, 2025.
- 한국리서치, 「AI 기반 심리상담에 대한 인식조사」, 2025.
- 초록우산, 「내 친구와의 위험한 대화」, 2026.
- 한국경제, 「남친한테 카톡 뭐라고 보내지?…1020 홀린 비밀 상담소」, 2026년 2월 19일.
- Ruolei Gu et al., Why sycophantic LLMs may imperil interactive norms between humans, Communications Psychology, 2026.
