생성형 인공지능은 최근에 등장한 기술이지만 강력한 분석 기능과 텍스트 및 이미지 생성 능력을 바탕으로 주목받고 있다. 현재 문화예술, 교육, 의학 등 다양한 분야에서 광범위적으로 활용하고 있다. 심리치료 특히 미술치료 분야에서 생성형 인공지능을 활용하여 사용자의 그림을 인공지능 시스템을 통해 인식·분석하고 이를 바탕으로 텍스트 형태의 심리 평가 보고서를 생성하는 방식이 이루어지고 있다. 이에 따라 인공지능이 개입하는 미술치료의 방식과 형태 또한 점차 변화를 볼 수 있다. 본 연구는 중국의 ‘안심(安心)AI' 그림 심리 평가 시스템을 대상으로 시스템의 구조와 작동 과정을 분석하고 이를 통해 생성형 인공지능의 미술치료 개입 모델을 도출하였다. 분석 결과, 해당 시스템의 인공지능 개입 모델은 ‘이미지 인식 → 데이터 분석 → 피드백 생성'의 단계로 정리될 수 있었다. 또한 본 연구에서는 기존 모델의 한계를 보완하기 위해 상호작용 단계와 치료 목적의 ‘그림 작성 유도' 단계를 추가한 새로운 개입 모델을 제안하였다. 한편, 인공지능 기반 미술치료의 한계점과 향후 과제는 다음과 같이 도출되었다. 첫째, 본 연구는 연구자 본인의 그림 1점에 의존한 단일 사례 연구로서 통계적 신뢰도와 임상적 유효성 검증에 한계가 있으며, 향후 대규모 무작위 대조군 연구(RCT)를 통한 실증적 교차 검증이 필수적이다. 둘째, 알고리즘 편향성 방지를 위한 ‘인간 중심 개입(Human- in-the-Loop)' 원칙 확립과 결과 해석에 대한 명확한 법적 책임 소재 규명이 요구된다. 셋째, 민감정보를 다루는 심리 서비스 특성에 부합하는 구체적인 데이터 거버넌스와 법적·제도적 기반 정비가 시급하다.