작가는 AI로 인해 사라질까?
일반적으로 저는 강의를 하거나 누군가 앞에서 이야기를 하면 명백한 목적성을 설명하고 이야기를 들어가는 편입니다. 이번책은 강의에 가까운 형식이니 이야기를 해보자고요
왜 AI로 글을 쓰는 법에 대해 우리가 논해야 할까요? 아니 그 이전에 AI로 쓰는 게 어떤 이점이 있을까요?
위험한 점은 없을까요? 혹은 할루시네이션 즉 환각현상이 아직도 있다매요 괜찮아요?
가장 궁금한 점은 AI로 글을 쓰는 건 올바른 일일까요?
먼저 이야기드리자면 브런치 작가님 중에서도 AI로 글을 쓰시는 작가님들이 꽤 있습니다.
나쁘다는 건 결코 아닙니다. 오히려 먼저 시장을 선점하신 분들이겠죠.
다만 실제로 ai로 글을 써보면 번역투로 쓰인 괴상한 문체나 실체가 없이 양만 늘려놓은 문장들을 자주 접하게 됩니다. 예를 들어 볼까요?
GPT에게 AI 글쓰기 필요성에 대하여 글을 짧게 적어달라 해보죠
1.1 AI 글쓰기 방법론의 필요성
현대 디지털 시대에는 정보의 폭발적 증가와 함께 콘텐츠 제작의 효율성과 정확성이 그 어느 때보다 중요한 경쟁 요소로 자리 잡고 있습니다. AI 글쓰기 방법론은 대량의 데이터를 신속하게 처리하고, 다양한 텍스트 스타일과 문체를 모방 및 생성할 수 있는 능력을 바탕으로, 전통적인 글쓰기 방식에서 발생하는 시간 소모와 창의적 한계를 극복하는 데 기여합니다.
이를 통해 작가는 반복적이고 단순한 문장 구성 작업에서 벗어나, 보다 심도 있는 아이디어 발상과 창의적 사고에 집중할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 초안 작성, 문체 개선, 아이디어 확장 등에서 AI의 알고리즘이 제공하는 신속한 피드백은 결과물의 질을 높이는 동시에 작업 효율성을 극대화하는 데 크게 기여합니다.
또한, AI 기반 글쓰기는 데이터 분석을 통한 독자 맞춤형 콘텐츠 생성, 시장 트렌드 반영, 그리고 다양한 문학적 스타일 실험 등 다각적인 측면에서 활용될 수 있습니다. 이러한 접근법은 개인화된 콘텐츠 제공과 신속한 정보 전달이 필수적인 현대 미디어 환경에서 경쟁력을 강화하는 핵심 전략으로 작용합니다.
하지만, 이러한 장점에도 불구하고 AI 글쓰기 방법론을 도입할 때 주의해야 할 점이 있습니다. AI가 학습한 대규모 데이터셋과 알고리즘적 패턴에 지나치게 의존하게 될 경우, 작가의 고유한 창의적 사고와 비판적 성찰이 희석될 위험이 존재합니다. 이러한 현상은 '인지적 오염(cognitive contamination)' 혹은 '알고리즘적 편향(algorithmic bias)'이라는 학술적 용어로 설명되며, 창의적 다양성과 독창성을 저해할 수 있는 부정적인 부작용으로 지적됩니다.
따라서, AI 글쓰기 방법론은 효율성과 생산성 증대라는 명백한 이점을 제공하는 동시에, 사용자가 자율적 사고와 비판적 인지 능력을 유지할 수 있도록 메타인지적 통찰을 함께 강화해야 한다는 점에서, 체계적인 활용과 지속적인 평가가 필수적입니다.
솔직히 괜찮은 글입니다. 이게 맞다 틀 리다를 떠나서 나쁘지 않아요 다만 지극히 AI 스럽습니다.
GPT가 생성한 특유의 문체나 내용들을 보면 [시간 소모와 창의적 한계를 극복하는 데 기여합니다.] 이런 문장이나 [체계적인 활용과 지속적인 평가가 필수적입니다.] 이런 문장들 말씀드리는 거예요.
이상하죠? 왜 저런 문장을 쓰게 된 걸까요?
글을 쓰시는 분들이라면 지저분한 문장 간결하지 못한 문장이지만, 영어로 번역해 보면 꽤나 깔끔한 문장으로 떨어집니다.
한번 영어로 번역시켜 보시면 조금 더 이해하기 수월해지니 번역시켜 봅시다.
1.1 The Necessity of AI Writing Methodologies
In the modern digital age, the exponential increase in information has made efficiency and accuracy in content creation more critical competitive factors than ever before. AI writing methodologies leverage the capability to rapidly process vast amounts of data and to emulate and generate diverse textual styles and tones, thereby overcoming the time constraints and creative limitations inherent in traditional writing approaches.
This approach enables writers to break free from repetitive and mundane sentence construction tasks, allowing them to concentrate on deeper idea generation and creative thinking. For instance, in drafting, style refinement, and idea expansion, the swift feedback provided by AI algorithms significantly enhances the quality of the output while maximizing work efficiency.
Moreover, AI-based writing can be applied across various dimensions—including the creation of reader-tailored content through data analysis, the incorporation of market trends, and the experimentation with diverse literary styles. Such a strategy serves as a core competitive advantage in today’s media landscape, where personalized content delivery and rapid information dissemination are indispensable.
However, despite these advantages, caution is warranted when adopting AI writing methodologies. An over-reliance on the extensive datasets and algorithmic patterns that AI systems learn can lead to a dilution of the writer’s unique creative thought and critical reflection. This phenomenon is referred to in academic discourse as "cognitive contamination" or "algorithmic bias, " and it is recognized as a potential negative side effect that can undermine creative diversity and originality.
Therefore, while AI writing methodologies clearly offer benefits in terms of efficiency and productivity, it is imperative that their use is accompanied by metacognitive strategies to ensure that autonomous thought and critical cognitive skills are maintained. Systematic application and continuous evaluation are essential to mitigate these risks and to preserve the integrity of the creative process.
thereby overcoming the time constraints and creative limitations inherent in traditional writing approaches.
Systematic application and continuous evaluation are essential to mitigate these risks and to preserve the integrity of the creative process.
영어로 쓰인 걸 보시니까 어떤가요? 훨씬 깔끔한 문장이죠? 실제로 GPT의 공부자료들이 대부분 영어기반이라 그런감이 있습니다.
문제는 말입니다. 이러한 글들을 마구잡이로 찍어내 올리는 사람들을 처벌하거나 처리할 방법이 없다는 겁니다. 아직 사회적 합의가 없고 너무나도 발전속도가 빠르니까요 물론 블로그 같은 경우 gpt로 찍어내는 글은 신뢰도가 떨어지는 경우가 많아요
하지만 산업계에서는 AI를 활용하는 경우가 많아지고 있습니다. 자료를 보면 ai로 장편소설을 쓰신 분들도 확인할 수 있고
드라마트론(Dramatron)이란 AI가 나온 이 후 할리우드 영화계에서는 작가들를 AI가 쓴 스크립트를 수정하는 역할을 하고 있죠, 까놓고 말해서 그냥 작가는 필요 없다 그냥 AI가 다할 수 있다 이렇게 생각하고 있는 사람들도 많아요
이게 왜 가능한 걸까요? 이렇게 사람들의 가치를 무시해도 되는 걸까요?
솔직히 말씀드리면 저도 어느 정도 그 생각에 동의합니다.
글보다 그림이 어렵고 그를 수정하는 것도 힘들지만 만약에 거장의 문체를 학습시킨 AI를 한번 써보시게 된다면 아 결국 나만의 문체를 가진 글을 써야겠구나 라는 생각이 듭니다.
꽤나 오래전부터 있었던 일이지만 AI에게 니체의 모든 책을 학습시킨 후 너는 니체처럼 생각하고 니체처럼 말해 이런 봇을 만드는 건 GPT 3.5 때부터 있어왔던 일입니다.
실제로 니체의 책들을 아래와 같이 학습시켜서 니체와 대화하며 리포트를 해결한 사람들도 많았고
이 걸해 보면 니체에 대해 논점이나 생각에 대해 만족스러울 정도의 결과물을 던져줍니다.
저 같은 경우도 전공책들을 던져준 후 이거 풀어라라고 시키는 경우도 있고요, 하다못해 논문 10개를 던져놓고 정리한 다음 전체적인 동향과 기본 논리를 정리하게 한경우도 있었죠, 일종의 과거에 학부생들이 리뷰논문을 쓰게 한 것처럼요
AI가 니체처럼 생성할 수 있는 시대에, 고작해야 저희 글이라고 카피를 못할까요? 별로 어려울 것 없이 카피하고 순식간에 찍어낼 겁니다.
하지만 그게 꼭 작가의 종말 종언을 고하지는 않습니다.
글이라는 게 재밌는 게 사람마다 전혀 다른 문체와 색깔이 나오게 되고 내문체를 학습시킬 수 있다는 건 내가 쓸 글을 수만 수천 개를 써보게 할 수 있다는 거거든요 오히려 내가 쓴 글들을 학습시킨 후 자료를 던져주고 이거 기반으로 글을 써봐 하는 ai도 만들 수 있는 거고요
실제로 gpts를 보게 되면 스레드를 대신 써주는 ai부터 시작해서 아이디어를 정리해 주는 ai까지 다양한 시장상황이 많이 바뀌어 있음을 의미합니다.
실제로 국내 기업의 경우 AI를 막아주는 AI를 활용하여 서버스를 하는 경우도 있습니다. 자기만의 명백한 생깔을 가지고 있을 필요가 있는 것이죠
결국 많은 작가들 혹은 화가들이 하는 말은 동일합니다 AI가 있다고 작가나 화가가 사라지는 것은 아니지만 배우지 못하면 도태될 것이다. 이게 기본인건죠
심지어는, AI가 학습한 대규모 데이터셋과 알고리즘적 패턴에 지나치게 의존하게 되어, 작가의 고유한 창의적 사고와 비판적 성찰이 사라지는 경우도 있습니다. 이건 제가 실제로 경험한 적 있는 파트예요
학술적으론 '인지적 오염(cognitive contamination)' 혹은 '알고리즘적 편향(algorithmic bias)'이라는 것들로, 할루시네이션으로 인하거나 자기의 생각이 매몰되어 오히려 계속 그 안에서 허우적거리는 경우도 허다합니다.
실제로 논문을 해석하라고 시켰다가, 중간지점에 단어하나에 매몰되어서 잘못된 방향으로 나아갔고 중간에 GPT에도 오염이 생겨 기존논문과 전혀 다른 결과를 내놓았죠, AI를 쓰다 보면 가끔 발생하는 문제입니다.
그럼 이제 질문이 나옵니다 AI시대에 작가로 살아남기 위해 글을 어떤 방식으로 써야 할까요? AI를 활용한다면 어떻게 활용해야 할까요?
다음화에서 한번 이야기해 봅시다.
