따라서 오늘날의 AI 광고는 단순히 인공지능을 활용하여 콘텐츠를 제작하는 행위에 국한되지 않으며, 소비자 데이터를 분석하여 광고를 최적의 맥락에 배치하고 전달하는 알고리즘적 시스템 전체를 포괄하는 개념으로 확장된다. 포드 등이 분석한 바와 같이, 이는 NLP, ML, IR 등 복수의 기술이 결합된 거대한 생태계로서 기획부터 타기팅, 사후 분석까지 통합적으로 작용한다. 특히 생성형 AI의 결합은 광고의 주체, 형식, 책임 귀속에 관한 기존의 제도적 전제를 무효화하며, 이는 AI 광고가 단순한 산업적 도구를 넘어 정보 환경의 규범 자체를 재검토하게 만드는 핵심 의제임을 시사한다.
---「01_“AI 광고의 개념과 특성”」중에서

생성형 AI 광고가 산업에 미친 변화의 핵심은 제작의 속도·비용·규모 세 차원에서 동시에 나타난다. 속도 면에서는 수 주가 걸리던 광고 캠페인 제작이 수 시간으로 압축되었고, 비용 면에서는 카피라이터·아트디렉터·촬영 스태프 등 수십 명의 전문 인력을 필요로 하던 구조가 소수의 AI 오퍼레이터 중심으로 재편되었다. 규모 면에서는 동일한 캠페인 안에서 소비자 군별로 미세하게 다른 수천 개의 소재를 생성해 내는 다이내믹 크리에이티브 최적화(Dynamic Creative Optimization, DCO)가 가능해지면서, 중소기업도 대기업 수준의 광고 소재를 저비용으로 생산할 수 있게 되었다.
---「03_“AI 광고의 유형과 현황”」중에서

AI 광고에서 기만성은 전통적인 허위 사실 주장의 차원을 넘어선다. 학계에서는 이를 크게 세 가지 차원의 새로운 기만으로 분류한다. 첫째, 콘텐츠가 광고임을 알 수 없게 하거나 알기 어렵게 하는 광고 식별 기만(advertising identification deception)이다. 알고리즘이 피드에 삽입하는 네이티브 광고, AI가 생성한 인플루언서 추천, 검색 결과 상단의 스폰서 콘텐츠 등이 이에 해당한다. 이 유형의 기만은 소비자가 광고라고 인식하지 못한 상태에서 설득 메시지를 수용하게 만든다는 점에서, 소비자의 비판적 판단 기회를 구조적으로 박탈한다.
---「06_“AI 광고의 투명성·기만성·자율성”」중에서

현재 AI 광고 시장은 막대한 이윤을 창출하면서도 문제 발생 시 그 누구도 온전한 책임을 지지 않는 구조적 공백 상태에 놓여 있다. 이러한 책임의 공백은 딥러닝의 블랙박스적 특성이라는 기술적 층위, 다양한 주체 간의 복잡한 계약 관계라는 거버넌스 층위, 그리고 교차 규제가 부재한 법제 층위가 복합적으로 얽혀 발생한다. 기술적 층위에서는 딥러닝 모델이 왜 특정 결정을 내렸는지를 외부에서 재구성하기 어렵다는 블랙박스 문제가 핵심이다. 거버넌스 층위에서는 AI 개발사, 광고주, 플랫폼, 데이터 브로커가 복잡한 계약 관계로 얽혀 있어 특정 피해의 책임이 어느 계약 주체에게 귀속되는지를 법적으로 특정하기 어렵다. 법제 층위에서는 인공지능기본법, 표시광고법, 개인정보보호법이 서로 교차하는 영역에 대한 명시적 규정이 부재하여, 어떤 법률의 어떤 조항을 적용해야 하는지 자체가 불분명한 상황이 지속된다.