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by 공장장 Mar 21. 2023

GPT 신드롬에 한마디 거들어 봅니다

인공지능(AI)와 함께 사는 세상에 필요한 것들

GPT가 등장하면서 세상이 소란스럽다


우리 눈에 새롭게 보였을 뿐이다. 그러니, 호들갑을 떨 필요도 불안할 필요도 없다. 그런데 변곡점이라 불릴만한 기술인 것은 사실이다. 이제 차근히 시작하는 것으로 충분하다. 진짜 경쟁은 지금부터다. 여기에 에스노그라피 데이터를 입혀야 진짜 상품으로 탈바꿈하는데, 빅데이터에 기반한 단계이기 때문이다. 앞으로는 코카콜라와 같은 방식으로 기술 진화가 전개될 것으로 예상된다. 


다른 말로 설명하면, 딱딱한 창의적 결과물이 등장한 것이고, 디자인과 같은 소프트한 장의적인 것이 더해져야 메가트렌드를 주도하는 진정한 상품이 된다. 20세기와 21세기를 비교하며 아날로그적(하드웨어) 혁신과 디지털적(소프트웨어) 혁신의 세상으로 구분했다면, 21세기에 접어든 지금은 디지털 안에서 딱딱한 것과 부드러운 것을 구분해야 하는 때다. 지금 GPT는 딱딱한 상태다.


그럼, 누가 어떻게 소프트한 사람의 감성을 담을 것인가? 결론부터 꺼내면, 디자이너가 해야 하고(Who) 에스노그라피 방식을(How)에 보다 익숙해져야 한다. 디자이너가 하는 일이 무엇이냐고 물어보면, 대체로 디자이너는 예쁜 모양을 만드는 사람이라고 말한다. 그러나, 본래 디자이너는 디(De)와 사인(Sign), 두 개 영역을 포함하는 일을 하는 사람을 일컫는 직업이다. 디는 언어의 세계이고 사인은 표현의 세계로 구성되어 있다. 그래서 디자인이 발달된 지역에서는 표현된 모양 이전에 사람의 생각과 철학을 묻고 답하며 언어로 반응하는 것을 빠뜨리지 않는 것이다.


GPT의 주된 대화 방식이 글로 대화하는 상품이니, 글쓰기에 비유해서 방법을 설명하면, 지금 GPT는 논문 글쓰기에 가깝다. 이것이 빅데이터와 에스노그라피 글쓰기의 차이다. 논문은 일반적으로 숫자와 증거를 제시하고 “이해하셨죠. 이제 믿으셔야 해요!”라고 요구하는 글쓰기 방식일 가능성이 크다. 이에 반해, 에스노그라피는 사람들이 읽어주기를 희망하는 글쓰기 방식이고, 사람에게 살포시 다가가는 글이고, 제시하는 데이터도 다르다. 그 결과로 공감을 이끌어 내고 성공 가능성을 키운다. 그래서 디자이너는 빅데이터에 기반한 숫자를 가능한 배제하고, 그 빅데이터 안에 숨겨진 사람 냄새나는 데이터를 발굴해서 사용하는 이유다. 진짜 히트상품은 이 단계 후에 탄생한다. 이때 적용하는 데이터를 에스노그라피 데이터라고 부르고, 디자이너가 선호하는 이유다. 사람들 눈에 디자이너가 조금 무식하게 보이는 이유일 수도 있다.


필자가 삼성에서 디자이너로 재직 시에 마케팅 부서와 이런 내응을 가지고 논쟁했던 경험이 적지 않다. 이러한 상황에서 경영자가 디자이너의 손을 들어주었을 때, 히트상품이 탄생한 경우가 많았다. 마케터와 디자이너의 리서치 보고서는 그 쓰임이 다르기에, 어느 것이 좋다고 말하는 것은 곤란하다. 그렇지만, 디자이너의 직관적인 보고서는 초기부터 적용할수록 빛을 발하는 경우가 많다.


한 예로, 낯선 애완동물과 교감하고 싶을 때, ①(깊숙이 다가가지 않고) 살짝 옆에 다가앉아서 ②앞모습보다 옆모습을 보여주고 냄새를 맡게 하고 ③잠시 후에 손등을 살포시 내밀어 킁킁거리며 확신을 가지게 하면(손바닥을 보이면 물릴 수 있으니 주의하세요. ㅎ) ④애완동물은 대체로 경계를 풀게 된다. 이 과정이 디자이너가 소프트한 장의적 결과를 드러내는(discover not make) 에스노그라피 방식과 닮았다.


마지막으로, 자주 흔하게 보이는 트렌드를 다급한 마음으로 따르는 것을 지양하기를 권한다. 트렌드는 언제나 당신의 시간과 주머니를 노리기 때문이다. 그래서 트렌드를 따를 때는 즐기고 싶은가? 필요한가? 보탬이 되는가? 이것이 아니라면, 경험을 하는 것만으로도 충분하다. 는 식의 가벼운 접근이 필요하다. 그래야 소중한 내 시간과 돈을 낭비하지 않게 된다. 당신의 주머니가 가벼워지고 시간이 낭비되는 것을 막을 수 있다. 


                                                                                                        [상세 기술 설명은 다음 글에]

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