「쓰다」는 생각보다 거친 단어였다

AI에 대해 생각하다가 의외의 사실을 깨달았다.

「쓰다 (Write)」라는 말은 생각했던 것보다 훨씬 거칠다.

예를 들어 내가 AI에게,

「사랑해」라고 출력해

라고 지시했다고 가정하자.

화면에는 「사랑해」라는 문자열이 나타난다.

그렇다면, 그 말을 쓴 것은 누구일까.

나일까. AI일까.

이 질문에 답하려고 하면 조금 난처해진다.

왜냐하면 실제로는,

• 내가 의도했다
• 내가 지시했다
• AI가 생성했다
• 내가 선택했다
• 내가 공개했다

라는 여러 공정 (Process) 이 존재하기 때문이다.

프로세스를 설명할 수는 있다.

하지만 「누가 썼는가」라고 한 마디로 물으면, 갑자기 대답이 막힌다.

질문의 입도 (Granularity) 가 현실을 따라가지 못하고 있는 것이다.

「쓰다」는 하나의 행위가 아니다

생각해 보면, 「쓰다」는 여러 행위를 묶은 단어다.

• 무엇을 표현할지 결정한다
• 어떤 구성으로 할지 생각한다
• 단어를 선택한다
• 문장을 생성한다
• 편집한다
• 공개한다

AI 이전에는 이 역할들을 거의 동일한 인간이 담당했다.

그래서 우리는 「쓰다」라는 한 단어로 끝낼 수 있었다.

분업이 개인의 내부에서 완결되었기 때문이다.

그런데 AI에 의해 그 일부를 다른 주체가 담당하게 되었다.

그러자 갑자기 「쓰다」라는 단어의 거칠음이 보이기 시작한다.

기술은 새로운 직능을 가시화한다

비슷한 일이 과거에도 일어났다.

영상 제작에서는 과거에 특수 효과가 하나로 묶여 취급되었다.

하지만 CG 기술의 발전에 따라,

• CGI
• VFX
• 컴포지트 (Composite)
• 모션 캡처 (Motion Capture)

와 같은 공정들이 독립된 직능으로서 인식되게 되었다.

기술이 새로운 분업을 만들어냈고, 그 결과로서 새로운 단어나 크레딧 (Credit) 이 필요해진 것이다.

문장의 세계에서도 같은 일이 일어나고 있는 것이 아닐까.

AI는 문장을 쓸 수 있게 된 것이 아니다.

「쓰다」의 내부에 있었던 공정을 가시화한 것일지도 모른다.

AI 이용 여부보다, 공정의 기술

그렇다면 중요한 것은 「AI를 사용했는지 여부」가 아니다.

어느 공정을 누가 담당했는가이다.

예를 들어,

• 기획·논점 설계
• AI 프롬프팅 (Prompting)
• 편집·감수
• 팩트 체크 (Fact Check)
• 공개

를 명시한다.

혹은 재현성이라는 관점에서는 프롬프트 (Prompt) 그 자체를 공개한다.

수정률이나 가필률보다,

「어떤 지시를 주었는가」

가 타자가 동일한 프로세스를 시도할 수 있는 단서가 되기 때문이다.

아직 이름 없는 직능

「쓰다」라는 말은 앞으로도 남을 것이다.

우리는 앞으로도 「누구누구의 기사」라고 계속 말할 것이다.

다만, 그 내부는 변한다.

과거에 CGI나 VFX가 독립된 직능으로서 이름을 얻은 것처럼, 문장 제작의 공정도 조금씩 분리되어 갈지도 모른다.

지금 우리는 그 이름이 아직 존재하지 않는 시대에 있다.

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