디카시는 ‘챗GPT 돌리기’가 아닙니다
디카시는 ‘챗GPT 돌리기’가 아닙니다
― 문학 전공자가 AI로 디카디카시를 가르친다는 것의 의미
AI로 시를 만든다”는 말은
이제 가장 먼저 바로잡아야 할 표현입니다
2기 디카시AI아트코칭지도사 1주차 수업이
토요일인 어제 13일에 시작되었습니다.
그런데 제 마음에 오래 남은 말은,
그 수업이 끝난 뒤가 아니라 그보다 앞선
어느 순간에 들었던 말이었습니다.
그 말은 제 수업을 들은 수강생의 질문이 아니라,
다른 강사의 디카시 수업을 경험한 분이 전해준 이야기였습니다.
“거기는 그냥 챗GPT를 돌려서 시를 쓰고,
바로 캔바에 얹어 버리더라고요.
피드백이나 수정 과정은 없었어요.”
이 말은 단순한 감상이 아니라,
디카시를 둘러싼 오랜 오해가 어떻게 만들어졌는지를 보여주는 장면이었습니다.
그래서 사람들은 쉽게 묻습니다.
“디카시는 그냥 챗GPT 돌려서 시 만드는 거 아니에요?”
또 어떤 강사는 문학을 전공하고 공모전 수상자인 제가 설계해 온 디카시 수업과,
자신이 챗GPT를 활용해 진행하는 수업이
별반 다르지 않다는 말을 공공연히 하고 다닌다고도 들었습니다.
하지만 바로 이 지점이 위험합니다.
디카시는 이미 오래전부터
문학의 한 장르로 자리 잡아 온 운문문학인 시 형식이며,
AI는 그 안에서 속도를 빌려주는 도구일 뿐,
결코 창작의 주체가 아닙니다.
그럼에도 불구하고
과정이 생략된 채 결과만 만들어지는 수업이 반복되면,
디카시는 어느새
‘챗GPT를 돌려 바로 완성하는 콘텐츠’로 오해받게 됩니다.
그래서 오늘은,
왜 이 말이 가장 먼저 버려져야 하는지,
그리고 왜 디카시 수업은
아무나 흉내 낼 수 없는 시 수업인지,
이야기를 시작하려 합니다.
목차
1. 디카시는 이미 문학입니다
― 유행이 아니라, 문학의 문을 통과한 장르
2. 왜 사람들은 “AI로 시를 만든다”고 말하게 되었을까
― 결과만 보고 과정을 보지 않기 때문에
3. 전공자가 설계한 AI 프롬프트는 무엇이 다른가
― 프롬프트는 명령이 아니라 ‘시적 장치’입니다
4. 디카시는 결국 ‘시’입니다
― 예쁘면 끝나는 작업이 아닙니다
5. 결과는 거짓말을 하지 않습니다
― 5주만에 등단, 6주 만에 공모전 수상이라는 차이
6. AI 시대에 더 필요한 것은 문학적 안목입니다
― 기술은 퍼지지만, 안목은 축적됩니다
1. 디카시는 이미 문학입니다
― 유행이 아니라, 문학의 문을 통과한 장르
디카시는 어느 날 갑자기 생겨난 유행이 아닙니다.
사진과 시의 결합, 순간 포착, 압축된 언어, 여백의 미학.
이 모든 요소는 이미 현대시가 오래전부터 탐구해 온 영역입니다.
다만 디카시는 그것을
이미지라는 동시대의 언어로 옮겨왔고,
3~5행이라는 극도의 절제로 밀어붙였을 뿐입니다.
이건 가볍게 줄인 시가 아닙니다.
오히려 더 어려운 시의 형식에 가깝습니다.
짧을수록, 덜 말할수록, 더 정확해야 하기 때문입니다.
2. 왜 사람들은 “AI로 시를 만든다”고 말하게 되었을까
― 결과만 보고 과정을 보지 않기 때문에
요즘 흔히 보는 방식은 이렇습니다.
“이 사진을 보고 시를 써줘”
그 결과, 그럴듯한 문장이 나옵니다.
하지만 그것은 시처럼 보이는 문장이지,
시가 통과해야 할 문학적 검증 과정을 거친 결과는 아닙니다.
화자의 위치는 어디인지,
시적 긴장은 형성되는지,
이미지와 언어가 충돌하는지,
상징은 열려 있는지, 닫혀 있는지.
이 질문들이 빠진 상태에서
“AI로 시를 가르친다”고 말하는 것은
요리법을 모른 채 레시피 사진만 보여주는 일과 다르지 않습니다.
3. 전공자가 설계한 AI 프롬프트는 무엇이 다른가
― 프롬프트는 명령이 아니라 ‘시적 장치’입니다
제가 수업에서 사용하는 프롬프트는
결코 단순하지 않습니다.
그 안에는 이미 문학 이론과 창작 경험이 구조로 숨어 있기 때문입니다.
예를 들어 이런 차이가 있습니다.
❌ 일반 프롬프트
→ “이 사진으로 서정적인 시 써줘”
✅ 전공자 설계 프롬프트
→ “이 이미지에서 보이는 것 하나와
보이지 않지만 느껴지는 감정 하나를 분리해 제시하고,
화자는 직접 말하지 말고 사물의 상태로 우회 표현하라”
(물론 본 수업에서는 전공자가 쓸만한 용어들을 넣어 프롬프트를 넣지요.
여기에는
보여주기 vs 말해주기
화자 거리 조절
은유의 방향
이미지와 언어 사이의 긴장
같은 문학적 장치들이 동시에 작동합니다.
이 구조를 모르고는
AI를 ‘도구’로 쓸 수는 있어도,
AI와 함께 시를 설계할 수는 없습니다.
4. 디카시는 결국 문학인 ‘시’입니다
― 예쁘면 끝나는 작업이 아닙니다
디카시는 사진이 예쁘다고 완성되지 않습니다.
문장이 감성적이라고 해서 통과되지도 않습니다.
디카시는
시적 밀도가 있어야 하고
여백이 읽히는 구조여야 하며
독자의 해석을 열어두는 언어를 가져야 합니다.
그래서 저는 디카시를 가르칠 때 늘 이렇게 말합니다.
“이건 SNS 글이 아니라,
‘문학 작품으로 남을 수 있느냐’를 묻는 작업입니다.”
이 질문은 AI가 대신해 주지 않습니다.
이 질문을 던질 수 있는 사람은
문학을 전공하거나 문학을 심도 있게 배운 사람뿐입니다.
5. 결과는 거짓말을 하지 않습니다
― 5주 등단, 6주만에 수상이라는 차이
그래서인지,
제 수업을 들은 수강생들 중에서는
5주 만에 등단한 분이 나오고,
두 달도 채 안 된 6주만에 공모전 수상이라는 결과가 이어집니다.
이건 기적이 아닙니다.
구조가 다른 수업의 자연스러운 결과입니다.
시를 흉내 내는 법이 아니라,
시가 만들어지는 원리를 배우기 때문입니다.
6. AI 시대에 더 필요한 것은 문학적 안목입니다
― 기술은 퍼지지만, 안목은 축적됩니다
AI는 누구나 사용할 수 있습니다.
하지만 어떻게 쓰느냐는 전혀 다른 문제입니다.
문학 전공자가 AI를 사용하는 이유는
AI에 의존해서가 아닙니다.
어디까지 맡기고, 어디서 끊어야 하는지를
판단할 수 있기 때문입니다.
어떤 문장은 살리고,
어떤 문장은 버려야 하는지.
그 판단은
오랜 독서, 창작, 이론, 실패의 축적에서 나옵니다.
디카시는 가볍지 않습니다, 그래서 오래 갑니다
디카시는
‘챗GPT를 돌려서 만드는 시’가 아닙니다.
그리고 그렇게 가르쳐서도 안 됩니다.
디카시는
문학 위에 AI를 얹는 작업이며,
그래서 더 엄격해야 하고,
그래서 더 멀리 갑니다.
AI 시대일수록
문학은 가벼워지지 않습니다.
오히려,
제대로 배운 사람의 차이가 더 또렷해질 뿐입니다.
그리고 저는,
그 차이를 수업으로 증명하고 있습니다.
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