AI slop 시대의 두 가지 작업 방식

「동료가 보낸 AI로 만든 것 같은 결과물, 왜 자꾸 긁힐까?」라는 영상을 봤다. 최근 내가 의도 공학 관련 글 쓴 부분에서 회사 상황이랑도 어느 정도 연관이 있는 것 같다.

이 영상에 관한 내 생각은 다음과 같다.

AI로 작업하는 두 가지 서로 다른 방식(혹은 도메인)이 있다.

1. 사람의 개입을 필수적으로 활용하는 방식

누군가를 설득해야 하는 작업에는 사람의 섬세한 정제 작업이 반드시 필요하다. 이 영상에서 말하는 것처럼, 설득해야 하는 글에서 AI가 쓴 티가 난다거나 하면 설득력이 확 낮아지고, 이 글을 쓴 사람이 가지고 있는 완성도를 파악하는 능력 등을 오히려 의심하게 된다. 여기서 말하는 설득은 단순히 누군가를 내 말에 동의시키는 걸 넘어 기획, 마케팅 등 포괄적인 개념을 포함한다. 다만 이 방식에서는 인간의 capability가 병목이 된다.

2. 빠르게 대량으로 뿌린 후 대중의 피드백을 활용하는 방식

내 의도나 capability 병목을 해소하기 위한 하나의 대안이랄까. 일단 많이 뿌려 놓고 사람들의 반응이 오는 것, 즉 살아남는 것만 선택해서 고도화하는 방식이다. SNS 같은 곳에서 특히 많이 활용되는 방식인 것 같다. 진화 알고리즘과 유사한 느낌이랄까.

이 방식은 이 방식을 활용하는 사람이 병목이 되지 않고 현재 AI가 가진 능력을 극강으로 활용하기 때문에 성공 가능성이 점점 높아진다. AI가 점점 똑똑해지고 있으니까. 다만 이런 방식으로 성공한 사람들과 그 케이스 공유가 늘어나면서, 인터넷에는 무분별하고 정제되지 않은 AI slop이 넘쳐난다. 이 방식을 활용해서 돈을 버는 사람이 그 피해를 받는 사람과 일치하지 않기 때문에 이 방식의 활용이 점점 가속화된다. 이게 올해 많은 사람들이 AI fatigue를 말하는 이유인 것 같다.

어떤 방식을 써야 할까

성공을 위해 어떤 방식을 써야 할까? 두 번째 방식이 무조건 나쁘다고 생각하진 않는다. 다만 AI slop을 양산한 결과가 사회 전체적으로 안 좋은 영향을 끼칠 수 있다는 것에 대한 책임감을 가지고, 적절한 곳에 적절한 방식을 사용하는 게 좋을 것 같다.