사장님에게 걸려 오는 스팸 전화, AI 목소리가 얼마나 될까?

미국 전화 1만 987통을 66일 동안 직접 받아 보니

미국에서 실제로 받아 본 원치 않는 전화 가운데 네 통 중 한 통꼴이 기계 목소리로 시작했다. 1만 987통을 66일 동안 받아 보니, 인사를 건넨 7,233통 중 26.9%가 녹음 재생이나 합성 음성이었다. 그런데 합성으로 판정된 전화 가운데 자동 발신이라고 밝힌 통화는 1,816통 중 8통뿐이었다.

이제는 전화번호만 보고 스팸을 가르기보다 첫마디와 대화 방식을 함께 살펴야 한다.

실제로 AI 목소리가 얼마나 많았나

스캠AI(Reality Inc.) 연구진은 실제 미국 전화번호에 대화형 AI 응대 인물을 붙였다. 이 번호를 가짜 신상으로 광고용 개인정보 수집 양식에 등록하고 연락 동의가 필요한 경우에는 동의한 뒤, 걸려 오는 전화를 직접 받았다.

수집 기간은 2026년 5월 28일부터 7월 21일까지였고 시험 기간을 합쳐 66일이다. 시스템 고장으로 첫마디 분류에서 제외된 통화를 빼면 정상 운영일 통화는 8,276통이고, 이 가운데 응대 인물이 인사를 건넨 통화는 7,233통이었다.

항목	규모
녹음된 통화	1만 987통(66일)
받는 번호	처음 1개, 2026년 7월 1일부터 11개
시스템 고장으로 첫마디 분류에서 뺀 날·통화	11일·2,711통
정상 운영일 통화 / 응대 인물이 인사를 건넨 통화	8,276통 / 7,233통(87.4%)
합성 음성 탐지기가 점수를 낸 통화	6,192통
사람이 직접 들어 본 판정	11명·3,188건

인사를 건넨 7,233통을 살펴보면 다른 통화에서도 똑같이 들린 녹음이 995통, 새로 만든 소리인데 합성 음성으로 판정된 통화가 949통이었다. 둘을 합치면 26.9%다.

통화 첫마디	통화 수	비율
인사 뒤 아무 말도 없음(중간값 16초 뒤 끊김)	717통	9.9%
다른 통화에서도 들린 같은 녹음	995통	13.8%
새로 만든 소리인데 탐지기가 합성 음성으로 판정	949통	13.1%
새로 만든 소리인데 탐지기가 사람 목소리로 판정	3,921통	54.2%
말은 했지만 점수를 못 냄	651통	9.0%

여기에 인사 뒤 아무 말도 하지 않고 약 16초 뒤 끊긴 통화도 717통 있었다. 연구진은 상담원보다 많은 전화를 자동으로 걸고 남은 통화를 버리는 자동 발신 장비에서 이런 모습이 나타날 수 있다고 봤다.

AI 목소리 탐지기는 믿어도 될까

탐지기만 보면 합성 음성으로 판정된 통화는 6,192통 중 1,816통이었다. 비율로는 29.3%다. 하지만 이 가운데 45%는 다른 통화에서도 같은 녹음이 재생된 경우였다.

탐지 결과는 조건에 따라 달라졌다. 기준선과 계산 방식을 바꾸면 합성 음성 비율이 21.8%에서 39.6%까지 움직였다. 사람 11명이 탐지기가 합성이라고 판정한 통화를 다시 들어 보니 54.4%만 합성 음성이라고 동의했다.

지표	수치
탐지기가 합성으로 판정	6,192통 중 1,816통(29.3%)
그중 다른 통화에서도 재생된 녹음	45%
기준선·계산 방식에 따른 범위	21.8~39.6%
사람이 합성이라고 동의한 비율	54.4%
사람까지 동의한 합성 음성(추정)	점수 낸 통화의 15.9%
똑같은 녹음 파일인데 판정이 갈린 짝	2,756쌍 중 13.6%

같은 녹음 파일이 두 통화에서 재생됐는데도 한쪽은 합성, 다른 쪽은 사람 목소리로 판정된 경우도 있었다. 2,756쌍 가운데 13.6%가 이런 경우였다.

따라서 전화 화면이나 앱에서 AI 목소리로 표시됐다는 이유만으로 단정할 필요는 없다. 탐지 결과는 여러 판단 신호 가운데 하나로 보는 편이 맞다.

AI 전화는 사기 전화에만 많을까

합성 음성은 사기 전화보다 광고·영업 전화에서 더 많이 판정됐다. 광고·영업 전화는 3,818통 가운데 1,291통으로 33.8%였고, 사기 전화는 910통 가운데 192통으로 21.1%였다.

통화 종류	합성 판정 / 전체	비율
광고·영업(스팸)	1,291 / 3,818통	33.8%
사기	192 / 910통	21.1%
판단 보류	179 / 876통	20.4%
정상 업무	74 / 358통	20.7%

연구진은 광고·영업 전화가 같은 대본을 반복하기 때문에 음성 합성을 활용하기 쉬운 것으로 해석했다. 반면 개인정보를 빼내야 하는 사기 전화는 상대의 말에 맞춰 즉석에서 대응해야 하는 경우가 있어 사람이 더 많이 필요할 수 있다고 봤다.

합성 판정 전화는 대화도 더 짧았다. 다만 그 차이의 일부는 발신 번호 종류 차이로 설명됐고, 질문과 관계없는 답변을 했는지를 이용한 판별 규칙도 연구진 스스로 거칠다고 적었다.

번호를 차단하면 해결될까

번호를 바꿔 가며 전화를 거는 경우가 확인됐다. 한 영업 묶음은 31일 동안 68통을 걸면서 68개의 다른 번호를 사용했다.

지표	수치
한 영업 묶음이 쓴 번호	31일 동안 68통에 68개 번호
녹음 안내문 하나를 쓴 영업 묶음	6곳
합성 목소리 하나를 쓴 영업 묶음	최대 9곳
자동 발신이라고 밝힌 통화	1,816통 중 8통(0.44%)
녹음 안내만 한 통화	306통(16.9%)
번호가 퍼진 지 첫 주 → 6주 뒤 합성 판정 비율	15.2% → 60.7%

같은 안내문과 같은 목소리를 여러 곳에서 돌려 쓰기도 했다. 녹음 안내문 하나가 서로 다른 영업 묶음 6곳에서 사용됐고, 합성 목소리 하나가 최대 9곳에서 사용됐다.

그래서 번호 하나를 차단하는 것만으로는 반복되는 기계 전화를 모두 걸러 내기 어렵다. 같은 번호인지보다 첫마디가 반복되는지, 질문에 맞춰 대답하는지 같은 통화 내용도 함께 보는 이유다.

AI라고 밝히는 전화는 얼마나 될까

합성 음성으로 판정된 1,816통 가운데 자동 발신이라고 밝힌 통화는 8통이었다. 비율로는 0.44%다.

「이 통화는 AI를 쓴다」거나 「저는 가상 비서입니다」처럼 자동 발신임을 밝힌 통화가 거의 없었다는 뜻이다. 녹음 안내만 한 통화는 306통이었고, AI 사용도 녹음 안내도 밝히지 않은 통화는 1,502통이었다.

미국 연방통신위원회(FCC)는 2024년 2월 AI 합성 음성을 기존 전화소비자보호법의 로보콜 규제 대상에 넣었다. 다만 AI 통화임을 밝히라는 규칙은 제안만 됐고 아직 채택되지 않았다.

한국 사장님에게도 관계가 있을까

국내 조사에서도 음성 스팸 자체는 늘었다. 2025년 하반기 1인당 한 달 음성 스팸 수신량은 4.26통으로 상반기 2.13통의 두 배였고, 음성 스팸 신고·탐지 건수도 586만 건에서 873만 건으로 늘었다.

지표(2025년 하반기, 방미통위)	수치
1인당 한 달 전체 스팸 수신량	10.35통(상반기 7.91통)
1인당 한 달 음성 스팸 수신량	4.26통(상반기 2.13통)
음성 스팸 신고·탐지 건수	873만 건(상반기 586만 건)
조사 대상	만 12~69세 휴대전화·이메일 이용자 3,000명(2025년 11월)

다만 국내 조사에서는 기계 목소리의 비율을 따로 재지 않았다. 또 이번 실험은 미국의 개인 전화번호를 대상으로 했고 가게 전화번호를 대상으로 한 실험은 아니다.

그래도 사장님이 볼 대목은 분명하다. 가게 번호는 지도, 홈페이지, 전단 등에 오래 공개될 수 있고, 이번 실험에서는 번호가 퍼진 뒤 시간이 지나면서 합성 판정 전화의 비율이 높아지는 흐름이 나타났다.

따라서 전화가 왔을 때 번호만 보고 판단하기보다 첫마디와 대화 흐름을 함께 살피는 것이 도움이 된다(예상). 반대로 가게가 예약 확인이나 안내 전화에 AI 목소리를 사용한다면 처음부터 AI를 사용한다는 사실을 밝히는 편이 고객이 통화의 성격을 판단하는 데 도움이 된다.

① 인사를 건넨 7,233통 중 26.9%가 녹음 재생이나 합성 음성으로 시작했다. ② 합성 판정 비율은 광고·영업 전화가 33.8%로 사기 전화의 21.1%보다 높았다. ③ 합성 판정 1,816통 가운데 자동 발신이라고 밝힌 통화는 8통, 0.44%였다. ④ 국내 1인당 한 달 음성 스팸은 2025년 하반기 4.26통으로 상반기 2.13통의 두 배였다.

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자료 출처

작성일 2026년 9월 27일

#AI 경제 #합성 음성 #스팸 전화 #로보콜 #보이스피싱 #음성 AI

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