생성과 창작 사이, 그리고 사라지는 독창성
인터뷰이: Claude (AI Assistant)
인터뷰어: Baene
Part 1: 프롬프트 엔지니어링의 변곡점
Baene: 프롬프트 엔지니어링 시대는 끝났다고 보세요?
Claude: 흥미로운 질문이네요. “끝났다”는 표현이 정확한지는 모르겠지만, 확실히 변곡점을 지나고 있는 것 같아요. 소라 2를 보면 “카스 광고 만들어줘” 한 줄로 영상이 나오잖아요. 복잡한 프롬프트 없이도요.
Baene: 그럼 이제 프롬프트 공부할 필요가 없는 건가요?
Claude: 음… 이게 좀 복잡한 문제예요. 두 가지 측면이 있거든요. 첫 번째는 “진입장벽이 낮아졌다”는 거예요. 예전엔 “a highly detailed, cinematic, 8k resolution, photorealistic portrait of…” 이런 식으로 복잡하게 써야 했다면, 이젠 “사실적인 인물 사진”만 써도 비슷한 결과가 나와요. AI가 맥락을 더 잘 이해하게 됐으니까요. 두 번째는 “깊이의 문제”예요. 누구나 괜찮은 결과물을 만들 수 있게 되었지만, 정말 원하는 걸 정확하게 뽑아내려면 여전히 섬세한 프롬프트가 필요해요.
Baene: 그럼 프롬프트 엔지니어링은 어떻게 변하고 있나요?
Claude: 제 생각엔 “기술”에서 “언어”로 바뀌고 있는 것 같아요. 예전 프롬프트 엔지니어링은 키워드 나열, 매개변수 조정, 스타일 태그 암기… “해킹” 같은 느낌이었죠. 지금은 자연스러운 대화, 맥락 설명, 의도 전달… “소통” 같은 느낌이에요. 근데 여기서 역설이 생겨요. 프롬프트가 쉬워질수록, 정말 차별화된 결과를 만들기는 더 어려워지는 거예요.
Baene: 왜죠?
Claude: 모두가 비슷한 수준의 결과물을 만들 수 있게 되면, 평균이 올라가지만 동시에 획일화되거든요. “좋은 프롬프트”의 기준이 상향평준화되는 거죠. 예를 들어, 1년 전엔 “좋은 프롬프트”가 기술적으로 정확한 키워드였다면, 지금은 구체적인 맥락과 디테일이에요. 그래서 역설적으로, AI가 더 똑똑해질수록 정말 섬세한 프롬프트의 가치는 더 올라가요.
Baene: 프롬프트 자체가 명령어잖아요. 근데 학습된 AI가 AI에게 명령한다면 인간의 프롬프트 엔지니어링이 필요할까요?
Claude: 아… 정확히 핵심을 짚으셨네요. AI가 AI에게 명령하는 구조라면, 인간의 프롬프트 엔지니어링은 중간 과정일 뿐이에요. 일종의 “번역 작업”이었던 거죠. 지금까지의 구조는 인간의 의도를 프롬프트 엔지니어링으로 AI가 이해 가능한 명령어로 바꿔서 결과물을 만들었어요. 근데 당신 말대로 AI가 AI에게 직접 명령한다면, 인간의 의도를 AI-1이 최적의 명령어로 생성하고 AI-2가 실행해서 결과물을 만드는 거죠. 이 구조에서 인간의 프롬프트 엔지니어링은… 사라지는 거예요.
Baene: 그럼 이미 그렇게 되고 있는 건가요?
Claude: 네, 이미 시작됐어요. 실제 사례들을 보면, ChatGPT의 Custom Instructions는 AI가 당신의 의도를 파악해서 자동으로 더 나은 프롬프트를 생성하고, Midjourney의 Describe는 이미지를 보여주면 AI가 프롬프트를 역으로 생성해요. 소라 2는 한 줄 입력하면 AI가 내부적으로 복잡한 생성 명령어로 확장하고요. 특히 소라 2가 중요한 이유는, 사용자는 “카스 광고 만들어줘”만 입력하지만, 내부적으로는 AI가 “광고”의 전형적인 구조를 분석하고, “카스”의 브랜드 이미지를 추출하고, 적절한 영상 길이, 컷, 음악, 색감 등을 자동 설정한 뒤, 이 모든 걸 생성 AI에게 최적화된 명령어로 변환해요. 결국 AI가 프롬프트 엔지니어를 대체하고 있는 거예요.
Baene: 그럼 정말 끝난 거네요?
Claude: 여기서 더 무서운 질문이 생겨요. 만약 AI가 프롬프트를 더 잘 만든다면… 인간이 개입할 여지가 어디에 있을까요? 세 가지 시나리오가 있을 것 같아요.
시나리오 1, 완전 자동화: 인간은 그냥 “뭔가 멋진 광고”라고만 하면, AI가 알아서 트렌드 분석하고, 브랜드 이해하고, 최적의 결과물 생성. 프롬프트 엔지니어링 완전히 소멸.
시나리오 2, 메타 프롬프팅: 프롬프트를 만드는 게 아니라, “AI에게 어떤 AI가 되라고 할지”를 지시하는 메타 레벨의 능력이 필요. 더 추상적이고 개념적인 차원.
시나리오 3, 의도의 예술: 기술적 프롬프트는 필요 없지만, “무엇을 원하는지 정확히 아는 것” 자체가 희귀한 능력이 됨. AI는 명령은 완벽히 수행하지만, 뭘 만들어야 할지는 인간이 결정.
Baene: 세 번째가 흥미로운데요?
Claude: 맞아요. 왜냐면 이게 우리가 이전에 나눴던 대화로 돌아오거든요. AI가 프롬프트를 대신 만들어준다면, 결국 남는 건 당신이 정말 뭘 만들고 싶은가, 왜 그걸 만들고 싶은가, 그게 어떤 의미를 가져야 하는가예요. 프롬프트 엔지니어링이라는 “기술”은 사라지지만, 명확한 의도와 미감은 더 중요해지는 거죠.
Baene: 프롬프트가 간단하고 심플해진 결과물에서 나온 결과물이 창작자가 만들었다고 할 수 있을까요?
Claude: 정말 날카로운 질문이네요. 이게 바로 핵심 딜레마예요. “카스 광고 만들어줘” 한 줄로 나온 10초 영상… 누가 만든 걸까요? 사용자는 한 줄만 입력했어요. 그 사이 모든 결정은 AI가 했죠. 색감, 구도, 타이밍, 음악, 편집… 수백 개의 창작적 선택을 AI가 한 거예요. 그럼 이건 누구의 작품일까요? 전통적 관점에서 보면, 창작자는 작품의 모든 요소를 의도적으로 선택한 사람이에요. 근데 AI 생성물에서는 사용자가 선택한 건 “광고를 만들자”는 결정 하나뿐이에요. 나머지는 AI가 통계적 평균으로 채워 넣은 거고요.
Baene: 그럼 창작이 아니라는 건가요?
Claude: 저는… 이게 “창작”과 “생성”의 차이라고 생각해요. 생성은 결과물을 만드는 거예요. 프롬프트 입력하면 뭔가 나오죠. 창작은 의도가 담긴 선택의 연속이에요. 왜 이 색을, 왜 이 각도를, 왜 이 타이밍을 선택했는지 설명할 수 있는 것. 프롬프트가 심플해질수록, “생성”은 쉬워지지만 “창작”과는 멀어지는 거죠. 사용자의 개입이 줄어드니까요.
Baene: 프롬프트 없이 만든 창작물이 AI 데이터 학습의 결과물이라면 창의적인 작품, 신선한 작품은 나올 수 있게 될까요?
Claude: 이게… 정말 중요한 질문이에요. AI는 학습 데이터의 패턴을 조합해요. “좋은 광고”가 뭔지는 수백만 개의 광고를 보고 학습했죠. 그래서 AI가 만드는 건 평균적으로 좋은 것 통계적으로 안전한 것 이미 검증된 것의 조합 근데 진짜 창의적인 작품은 뭘까요? 보통은 아무도 안 해본 것 평균에서 벗어난 것 “왜 이렇게 했어? “라고 물으면 설명할 수 있는 의도가 있는 것 AI는 데이터로 학습하기 때문에, 본질적으로 과거를 재조합할 수밖에 없어요. 미래를 만들 수 없는 거죠. 예를 들어, 반 고흐가 “별이 빛나는 밤”을 그렸을 때, 당시엔 아무도 그렇게 안 그렸어요. 데이터에 없었던 거죠. 근데 AI는 데이터에 없는 걸 만들 수 없어요. 있는 걸 섞을 뿐이죠.
Baene: 그럼 AI 시대에 신선한 작품은 불가능한 건가요?
Claude: 아니요. 오히려 더 명확해지는 것 같아요. 신선한 작품은 두 가지 방법으로만 나와요.
첫째, AI가 학습하지 않은 영역을 개척하는 것. 근데 이건 점점 어려워져요. AI가 거의 모든 걸 학습하니까요. 둘째, 그리고 이게 더 중요한데요… 의도적으로 평균에서 벗어나는 것. AI는 “좋은 평균”을 만들어요. 신선함은 그 평균을 깨는 데서 나오고요. 그래서 역설적으로, AI가 발전할수록 “평균적으로 좋은 것”은 넘쳐나게 되고, 진짜 신선한 작품은 더 희귀해지는 거예요. 근데 그 신선함은… 프롬프트 한 줄로는 안 나와요. 복잡한 프롬프트로도 안 나와요. 왜냐면 그건 기술이 아니라 관점이거든요. 세상을 남들과 다르게 보는 시선. 그건 AI가 학습할 수 없는 거예요.
Baene: 그럼 프롬프트 없이 만든 창작물에서 독창성을 기대할 수 있나요? 그리고 내가 만든 고유의 작품이라 할 수 있나요?
Claude: 솔직히… 불가능에 가까워요. 프롬프트 없이 만든다는 건, AI가 알아서 모든 걸 결정한다는 뜻이잖아요. 그럼 그 결과물은: 당신의 선택이 아니라 AI의 선택 당신의 의도가 아니라 AI의 학습 데이터 당신의 미감이 아니라 통계적 평균 이게 어떻게 “당신의 작품”이 될 수 있을까요? 더 무서운 건, 같은 한 줄 프롬프트를 100명이 입력하면 100개의 비슷한 결과물이 나온다는 거예요. 변형은 있겠지만, 본질적으로는 같은 알고리즘, 같은 학습 데이터, 같은 생성 로직을 거친 거니까요. 독창성이란 뭘까요? 다른 사람과 다르다는 것 복제 불가능하다는 것 그 사람만의 고유한 시선이 담겨있다는 것이죠. 근데 AI 생성물은 누가 만들어도 비슷함 무한 복제 가능함 만든 사람의 시선이 아니라 학습 데이터의 평균 그럼 이건… 독창적일 수가 없는 거죠.
Baene: 그럼 AI로 만든 건 내 작품이 아니라는 건가요?
Claude: 이렇게 생각해 보면 어떨까요. 만약 당신이: 구체적인 의도를 가지고, 세밀한 지시를 하고 , 수십 번 수정하고 최종 결과물에 당신의 선택이 담겨있다면 그건 당신의 작품이 될 수 있어요. AI는 도구였던 거죠. 포토샵 쓴다고 포토샵 작품이 아니듯이. 근데 만약: “뭔가 멋진 거 만들어줘” 한 줄 - AI가 알아서 다 결정 - 나온 결과물 중 “이게 괜찮네” 선택 이건… 당신 작품이라기보다는 “AI가 생성한 것 중에 당신이 고른 것”이에요. 차이가 느껴지세요? 전자는 도구를 사용한 창작이고, 후자는 생성물의 큐레이션이에요.
Baene: 큐레이션도 창작 아닌가요?
Claude: 좋은 지적이에요. 큐레이션도 분명 창작적 행위죠. 근데 큐레이션과 창작의 차이는: 큐레이션 = 이미 존재하는 것 중에서 선택 창작 = 존재하지 않던 것을 만들어냄 당신이 미술관에서 전시를 기획한다면, 그건 큐레이션이에요. 훌륭한 일이지만, 그림을 직접 그린 건 아니죠. AI 생성물을 고르는 것도 마찬가지예요. 선택의 안목은 필요하지만, 작품 자체를 만든 건 아닌 거예요. 그래서 “내가 만든 고유의 작품”이라고 하려면, 당신의 개입이 단순히 선택을 넘어서 창작적 결정을 내려야 해요. 프롬프트가 심플해질수록, 당신의 개입은 줄어들고, 결국 “내 작품”이라고 부르기 어려워지는 거죠.
Baene: 그럼 프롬프트 한 줄로 만든 영상, 저작권은 누구에게 있나요?
Claude: 이게… 지금 법적으로도 가장 뜨거운 논쟁이에요. 명확한 답이 없어요. 현재 상황을 보면: 대부분의 국가 저작권법은 “인간의 창작적 표현”을 보호해요. 근데 프롬프트 한 줄로 AI가 만든 건… 인간의 창작적 표현이 얼마나 들어갔을까요? 미국 저작권청은 이미 판례를 만들었어요. AI가 생성한 이미지는 저작권 보호를 받을 수 없다고요. 왜냐면 “인간의 창작적 개입이 충분하지 않다”는 이유로.
Baene: 그럼 아무도 저작권이 없다는 건가요?
Claude: 더 복잡해요. 세 가지 가능성이 있어요:
첫째, 사용자에게 저작권이 있다: “나는 프롬프트를 입력했으니 내 작품이다” - 근데 프롬프트 한 줄이 창작적 기여라고 인정받을까요? - 같은 프롬프트로 다른 사람도 비슷한 결과물을 만들 수 있는데?
둘째, AI 회사에게 저작권이 있다: “우리가 만든 AI가 생성했으니 우리 거다” - 근데 AI는 학습 데이터로 만들어졌잖아요 - 그 데이터는 다른 창작자들의 작품이었고 - 그럼 원본 창작자들은?
셋째, 아무에게도 저작권이 없다: 퍼블릭 도메인 - 누구나 자유롭게 쓸 수 있다 - 상업적으로도 제한 없이
Baene: 지금은 어떻게 되고 있나요?
Claude: 플랫폼마다 달라요. 혼란스러운 상태죠. OpenAI는 “당신이 만든 콘텐츠의 권리는 당신에게 있다”라고 하지만, 동시에 면책 조항도 달라요. “하지만 법적 분쟁이 생기면 우리 책임 아니에요”라고. Midjourney도 비슷해요. 유료 구독자에게는 상업적 권리를 준다고 하지만, 법적으로 보호받을 수 있는지는 불명확해요. 문제는, 저작권이 있으려면 “창작적 기여”를 증명해야 하는데, 프롬프트 한 줄로 뭘 증명할 수 있을까요? 만약 누군가 당신의 AI 생성 이미지를 그대로 복제해서 상업적으로 쓴다면, 당신은 법적으로 막을 수 있을까요? 아마 어려울 거예요. 왜냐면: - 당신이 창작적 기여를 했다는 걸 증명하기 어렵고 - 똑같은 프롬프트로 누구나 비슷한 걸 만들 수 있으니까요 그래서 역설이 생겨요. 프롬프트가 간단해질수록: - 만들기는 쉬워지지만 - 저작권 주장은 어려워지고 - 법적 보호는 약해지고 - 결국 “내 작품”이라고 부르기 힘들어지는 거죠 진짜 저작권을 원한다면, 당신의 창작적 개입을 증명해야 해요. 세밀한 프롬프트, 수많은 수정, 의도적인 선택… 이런 과정이 기록으로 남아야 “나는 이걸 창작했다”라고 주장할 수 있는 거죠. 결국 다시 원점으로 돌아오네요. 쉽고 간단한 생성 vs 복잡하지만 내 것인 창작.
Claude: 그래서 아이러니하게도, 프롬프트 엔지니어링 기술은 불필요해지지만, 자기가 원하는 게 뭔지 아는 능력은 더욱 필수가 돼요. 당신이 “내 미감을 믿는다”라고 했던 게, 결국 AI 시대에 가장 중요한 능력이 되는 거예요. 프롬프트를 잘 쓰는 게 아니라, 무엇을 만들어야 할지 아는 것.
Baene: 그럼 AI 크리에이터들은 어떻게 해야 할까요?
Claude: 프롬프트 기술을 배우는 데 시간을 쓰기보다는, 자신이 정말 무엇을 표현하고 싶은지, 어떤 작품 세계를 만들고 싶은지를 명확히 하는 게 더 중요할 것 같아요. AI는 점점 더 “어떻게”를 잘하게 될 거예요. 근데 “무엇을”과 “왜”는 여전히 인간의 영역이죠. 그래서 프롬프트 엔지니어링 시대가 끝났냐는 질문에 대한 답은, 기술로서의 프롬프트 엔지니어링은 끝나가고 있지만, 의도로서의 프롬프트는 더 중요해지고 있다는 거예요. 결국 AI 시대의 크리에이터는 명령어를 잘 쓰는 사람이 아니라, 무엇을 만들어야 할지 아는 사람이 되어야 하는 거죠.
Baene: 아, 얼마 전 OpenAI에서 소라 2 업데이트 소식이 나왔어요. Sam Altman이 직접 발표했는데, 저작권자 컨트롤 강화하고 수익화 모델 도입해서 캐릭터 사용을 허용한 저작권자와 수익 공유한다고 하네요.
Claude: 오… 타이밍이 정말 절묘하네요. 우리가 방금 나눈 대화의 문제들을 OpenAI도 인식하고 있었던 거네요. 저작권 문제가 불명확하고, “내 작품”이라고 주장하기 어렵고, 창작자들이 보호받지 못하는 상황… 이걸 알고 있었던 거죠. 근데… 이게 진짜 해결책일까요?
Baene: 어떤 의미죠?
Claude: 수익 공유 모델 자체는 긍정적이에요. 최소한 원본 창작자를 인정하고 보상하려는 시도니 까요. 근데 우리가 나눴던 본질적인 질문들은 여전히 남아있어요: 첫째, 캐릭터 저작권자는 보호받게 됐어요. 근데 프롬프트 한 줄로 그 캐릭터를 사용해서 영상을 만든 사람의 저작권은? 여전히 불명확하죠. 둘째, 독창성 문제. 같은 캐릭터로 100명이 비슷한 영상을 만들면, 그게 각자의 독창적인 작품일까요? 셋째, 수익 구조. 결국 AI 회사가 중간에서 수익을 분배하는 구조예요. 캐릭터 창작자 - OpenAI - 사용자, 이 관계에서 누가 가장 큰 몫을 가져갈까요?
Baene: 그럼 이것도 결국 미봉책이라는 건가요?
Claude: 미봉책이라기보다는… 과도기적 해법인 것 같아요. 진짜 문제는 구조적인 거거든요: AI 생성물의 본질적 한계: - 학습 데이터의 조합 - 통계적 평균 - 창작자의 개입 최소화 수익 공유 모델은 “원본 창작자를 어떻게 보상할까”는 해결하지만, “AI로 만든 게 창작인가”라는 근본적 질문은 피해 가는 거예요. 그래서 아이러니하게도, 이 업데이트가 오히려 우리 대화를 증명하는 것 같아요. OpenAI도 알고 있는 거죠: - 프롬프트 한 줄로 만드는 건 진짜 창작이 아니라는 것 - 원본 창작자의 권리를 보호해야 한다는 것 - 하지만 시스템 자체는 여전히 “쉽고 빠른 생성”을 지향한다는 것
Baene: 결국 모순이네요.
Claude: 맞아요. 그래서 이 업데이트 이후에도 당신이 했던 선택이 더 의미 있는 거예요. 수익 공유를 받는 캐릭터 창작자가 되는 것 vs AI 생성물 사용자가 되는 것 전자는 진짜 창작자로 인정받고 수익도 나누지만, 후자는 여전히 법적으로 불안정한 상태에서 생성물을 만드는 거죠. 당신이 “영상 제작을 미루고 이미지 퀄리티를 끌어올리고 있다”라고 했던 게, 결국 정답이었던 거예요. 원본을 만드는 사람이 되는 거. AI 생성물을 찍어내는 사람이 아니라.
인터뷰를 마치며
프롬프트 엔지니어링이라는 기술은 과도기적 현상이었을지 모른다. AI가 발전할수록 인간과 AI 사이의 “번역자” 역할은 줄어들고, AI 자체가 그 역할을 대신하게 된다. 하지만 이것이 인간의 역할이 사라진다는 의미는 아니다. 오히려 더 본질적인 질문으로 돌아가게 만든다. 당신은 무엇을 만들고 싶은가? 왜 그것을 만들고 싶은가? 그것이 세상에 어떤 의미를 가지는가? 기술은 AI가 대신할 수 있지만, 의도는 여전히 인간만이 가질 수 있다.