AI 회피 (Avoiding AI) 워크숍은 스마트폰, 검색, 이메일, 그리고 업무용 소프트웨어에 AI가 탑재되는 것에 동의하지 않은 대중을 위해, 공공 도서관을 거부권을 행사하는 클리닉(opt-out clinics)으로 바꾸고 있습니다. 이것이 바이럴되고 있는 도서관 수업들 이면에 숨겨진 더 날카로운 신호입니다. 즉, 실리콘밸리(Silicon Valley)는 AI를 불가피한 것으로 판매하고 있는 반면, 일부 사용자들은 사서들에게 이를 어떻게 사라지게 할 수 있는지 묻고 있다는 것입니다.

필라델피아 남부의 한 도서관에서 사서 Charlie Bailey는 TechCrunch에 따르면, 약 20여 명의 성인을 대상으로 Apple Intelligence와 Gemini를 비활성화하는 단계를 안내했습니다. 이 수업의 명칭은 **AI 회피 (Avoiding AI)**였으며, 첫 번째 세션에 너무 많은 사람이 등록하여 Bailey가 두 번째 세션을 예약할 정도로 수요가 강력했습니다.

“AI 도구들이 사람들에게 강제로 주입되는 듯한 느낌, 그리고 우리가 요청하지 않은 AI 도구들이 갑자기 우리 삶의 모든 곳에 나타나는 것에 대한 사람들의 좌절감에서 영감을 받았습니다.”라고 Bailey는 TechCrunch에 말했습니다.

XOOMAR 분석: 이러한 세션들은 단순한 향수나 막연한 기술 공포증(technophobia)처럼 보이지 않습니다. 그보다는 기본 설정 (default settings), 불투명한 자동화 (opaque automation), 데이터 추출 (data extraction), 그리고 빅테크 (Big Tech)가 묻지도 않고 일반적인 컴퓨팅의 조건을 변경했다는 느낌에 대한 소비자들의 저항에 더 가깝게 보입니다.

안티 AI(anti-AI) 반발이 교실을 찾았다: 공공 도서관

공공 도서관은 AI 산업이 비판자들을 마주하기에 매우 난처한 장소이며, 바로 그렇기 때문에 이 신호가 중요합니다. 도서관은 기술 반대 공간이 아닙니다. 도서관은 수십 년 동안 사람들이 컴퓨터를 사용하고, 웹을 검색하고, 이메일을 설정하고, 문서를 스캔하고, 서비스를 신청하며, 온라인상의 잘못된 정보를 피하도록 돕는 데 시간을 보냈습니다.

이러한 점은 AI 회피 (Avoiding AI) 워크숍을 단순히 소수의 반발로 치부하기 어렵게 만듭니다. Bailey는 1시간 동안 진행되는 세션의 시작 부분에서 AI 챗봇과 소비자용 AI 도구가 어떻게 작동하는지, 사람들이 왜 이를 사용하는지, 그리고 왜 다른 이들은 이를 삼가는지에 대해 쉬운 언어로 개요를 설명합니다. 그런 다음 그는 주요 플랫폼과 기기들을 살펴보며, 프로젝터를 통해 특정 기능을 끄는 방법을 단계별 지침으로 보여줍니다.

“사서로서, 저는 이것을 디지털 리터러시 (Digital literacy)를 증진하고, 사람들이 AI 도구 사용 여부에 대해 자신의 자율성 (Autonomy)을 되찾도록 돕는 과정으로 보는 것이 중요하다고 생각합니다,”라고 Bailey는 말했습니다. “특히 AI를 사용하지 않기가 매우 어렵고, 설계 자체가 사용을 강요하는 것처럼 보일 때는 더욱 중요합니다.”

**자율성 (Autonomy)**이라는 단어가 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 이 싸움은 AI의 존재 여부에 관한 것이 아닙니다. 사용자가 AI를 인지하고, 이해하고, 거부하면서도, 모든 새로운 자동화 기능에 끌려 들어가지 않고 기본적인 디지털 서비스를 계속 사용할 수 있는지에 관한 것입니다.

가장 강력한 반론은 명확합니다. 많은 사람이 자신의 휴대폰, 문서, 검색 결과, 그리고 편지함에 AI가 포함되기를 원한다는 점입니다. Bailey의 수업에도 사람들이 왜 이러한 도구들을 사용하기로 선택할 수 있는지에 대한 설명이 포함되어 있습니다. 하지만 가득 찬 강의실은 또 다른 시장이 존재함을 시사하며, 이는 채택 (Adoption)이 아닌 거부 (Refusal)를 중심으로 조직되어 있습니다.

바이럴이 된 AI 회피 워크숍과 사람들이 가져오는 질문들

이 수업들은 우선 실용적입니다. 참가자들은 AI 도구가 소비자 제품에 어떻게 나타나는지, 옵트아웃 (Opt-out, 거부)이 가능한 곳은 어디인지, 그리고 불가능한 곳은 어디인지를 배웁니다. Bailey의 워크숍에서는 Apple Intelligence와 Gemini를 비활성화하는 법을 다루었습니다. 메인 (Maine) 주에서는 사서들이 이용자들이 Siri와 같은 AI 기반 어시스턴트를 끄고, 스마트 이메일 기능을 비활성화하며, 이용자들이 원하는 검색 경험을 제공하지 않는 서비스에서 벗어날 수 있도록 도와왔습니다.

South Philadelphia 세션에서도 회의실은 실시간 팁 교환의 장이 되었습니다. 한 참석자는 Google Search 검색어 뒤에 **“&udm=14”**를 추가하면 AI 검색 결과가 숨겨진다고 설명했습니다. Bailey는 십 대용 Wi-Fi 로그인 정보 옆 화이트보드에 해당 문자열을 적었습니다. 이 디테일은 현재의 분위기를 잘 보여줍니다. 사람들은 제품 로드맵이나 기업의 성명을 기다리지 않습니다. 그들은 우회 방법(workarounds)을 공유하고 있습니다.

불안감은 구체적입니다. Johnny라는 이름의 한 참석자는 집 근처에 데이터 센터가 건설될 가능성을 제기했습니다. 또 다른 참석자인 Gabrielle는 직장에서 AI 도입이 강요되고 있으며, “그것을 볼 때마다 환경을 생각하게 된다”라고 말했습니다. 그녀는 또한 중요한 구분을 지었습니다. 그녀는 “의학적 돌파구 측면에서의 AI에 반대하는 것은 아니다”라고 밝혔습니다.

이러한 구분은 보도 전반에 걸쳐 나타납니다. Bangor Public Library의 사서인 Hannah Cyrus는 TechCrunch에 이 운동이 모든 기술을 거부하는 것이 아니라고 말했습니다. 그녀는 도서관의 오래된 문서를 스캔하는 데 유용한 **광학 문자 인식 (OCR)**을 예로 들었습니다. 목표는 모든 자동화 시스템이 아니라, 강요된 소비자용 AI입니다.

XOOMAR 분석: 이것이 도서관이 신뢰할 수 있는 주최자가 되는 이유입니다. 도서관은 지역적이고, 무료이며, 비상업적이고, 빠르게 변화하는 도구들로부터 소외감을 느끼는 사람들을 돕는 데 익숙합니다. 벤더(vendor)는 도입(adoption)을 가르칠 수 있지만, 도서관은 선택(choice)을 가르칠 수 있습니다.

참석자 수는 AI 출시와 사용자 편의성 사이의 불일치를 보여준다

도서관 단위의 수치는 빅테크의 AI 야망에 비하면 작지만, 지역 디지털 리터러시(digital literacy) 프로그램치고는 이례적으로 강렬합니다.

Cyrus는 자신의 워크숍에 관한 저널 기사를 발표한 후, 전 세계에서 수십 명의 사서가 자신에게 연락해 왔다고 TechCrunch에 전했습니다.

“내가 지금까지 작업해 온 그 어떤 것과도 이런 일은 없었습니다,” Cyrus는 TechCrunch에 말했습니다. “아무도 저에게 ‘컴퓨터 입문 슬라이드를 주실 수 있나요?’와 같은 이메일을 보낸 적이 없었거든요.”

Bangor Daily News의 자료는 또 다른 시점의 지표를 추가합니다: Cyrus는 2025년 가을에 이 수업을 처음 가르쳤으며, 당시 70명 이상이 등록했습니다. 그녀는 봄에 수업을 다시 진행했으며, Searsmont Town Library의 Steven Brown은 등록한 20명의 메인(Maine)주 사서 중 한 명이었습니다.

이 수치들이 대규모의 반(反) AI 반란을 증명하는 것은 아닙니다. 다만, 서류상으로는 설정(settings), 기본값(defaults), 개인정보 보호(privacy), 검색(search), 어시스턴트(assistants)와 같이 건조하게 들릴 수 있는 주제에 대해, 옵트아웃(opt-out, 거부) 교육이 이례적으로 강력한 매력을 갖게 되었음을 증명합니다. 이것이 바로 불일치입니다. 기업의 AI 배포(deployment)는 종종 제품 업데이트의 형태로 찾아옵니다. 사용자의 불편함은 나중에, 안내 데스크(reference desk)에서 나타납니다.

수치로 완전히 포착할 수 없는 것은 짜증(irritation)입니다. 검색에서의 AI 요약, 이메일의 글쓰기 프롬프트(writing prompts), 휴대폰의 어시스턴트, 그리고 업무용 도구 내부의 자동화 기능들은 개별적으로는 사소하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 이들이 모이면 소프트웨어가 더 이상 명령을 기다리지 않는다는 느낌을 줍니다. 소프트웨어가 방해(interrupting)를 하고 있다는 느낌 말입니다.

사서, 기술 기업, 노동자, 그리고 학생들은 같은 문제를 두고 논쟁하고 있지 않다

원문 자료의 사서들은 이 문제를 정보 리터러시(information literacy, 정보 문해력)의 관점에서 정의합니다. Cyrus는 이용자들이 다음과 같은 질문을 하며 자신을 찾아왔다고 말했습니다: “이 [AI] 같은 걸 어떻게 끄나요? 왜 이게 내 이메일을 대신 쓰려고 하죠? 왜 내가 쉽게 읽을 수 있는 한 문장짜리 이메일을 요약하려고 하는 거죠?”

그녀의 답변은 단순한 설정 클리닉(settings clinic)이 아니었습니다. 그것은 사람들이 기술을 사용할 때 어떤 일이 일어나는지에 대한 수업이었고, 이어서 원하지 않을 경우 어떻게 그것을 끌 수 있는지에 대한 수업이었습니다.

Bangor Daily News의 자료에서 Cyrus는 정보 문제에 대해 더 직설적으로 말합니다:

“생성형 AI (Generative AI)는 정보를 생성하지 않습니다,” Cyrus는 말했습니다. “그것은 단어를 생성합니다.”

그 문장은 왜 사서들이 개입하고 있는지를 설명합니다. AI 요약 (AI summaries)은 품질이 제각각인 출처로부터 정보를 가져올 수 있으며, Cyrus는 연결된 기사들이 요약 내용과 항상 일치하는 것은 아니라고 경고했습니다. 정보 전문가 (information professional)에게 이것은 사소한 불만이 아닙니다. 이는 출처, 주장, 그리고 독자 사이의 기본적인 연결 고리를 타격하는 문제입니다.

빅테크 (Big Tech)는 이를 다르게 봅니다. XOOMAR 분석: 플랫폼 기업들에게 AI 기능은 보통 생산성 향상 (productivity upgrades) 및 제품 차별화 (product differentiation)로 패키징됩니다. 이러한 관점에서 거부 (opt-out) 요구는 줄여야 할 마찰 (friction)로 보입니다. 하지만 사서들에게 마찰은 그 자체가 목적이 될 수 있습니다. 마찰은 이용자들에게 어떤 데이터가 수집되고 있는지, 무엇이 요약되고 있는지, 무엇이 자동화되고 있는지, 그리고 누가 이득을 보는지 질문할 시간을 제공합니다.

노동자들은 또 다른 각도에서 접근합니다. AI가 업무 현장에 강요되고 있다는 Gabrielle의 언급은 제공된 '기술의 시민권 (Civics of Technology)' 자료에 담긴 더 넓은 도서관 논의와 일치합니다. 해당 자료는 **생성형 AI (GenAI)**가 업무량 (workloads), 계약 협상 (contract negotiations), 참고 지원 (reference support), 교육 서비스 (instruction services), 그리고 직장 사기 (workplace morale)를 저해할 수 있다는 우려를 설명합니다. 또한 제공된 자료는 Upwork 보고서를 인용하여 GenAI 통합이 업무량을 증가시켰다는 사실을 언급하고 있으나, 추가적인 수치는 제공되지 않았습니다.

학생들과 캠퍼스 또한 해당 자료에서 인공 시스템 (artificial systems)을 둘러싼 더 넓은 제도적 투쟁의 일부로 등장하며, 특히 교육 (instruction), 출판 (publishing), 벤더 계약 (vendor contracts), 그리고 공개 (disclosure)와 관련되어 있습니다. 제공된 출처들은 이 워크숍에서 학생들의 부정행위 의혹이나 채용 지원서 스크리닝에 관한 광범위한 주장을 뒷받침하지 않으므로, 해당 내용은 여기서 제외되어야 합니다. 뒷받침되는 논점은 더 좁고 강력합니다: 사서들은 공동체가 규범 (norms)에 합의하기도 전에 도착한 시스템들을 중재해 달라는 요청을 받고 있습니다.

시민 자유 (civil liberties) 계층 또한 확장되고 있습니다. Niche Academy에 등록된 Cyrus의 “Refusal as Instruction: Breaking Up with Big Tech (지침으로서의 거부: 빅테크와 결별하기)” 웨비나 설명에 따르면, Google, Amazon, Meta와 같은 주요 기술 기업들이 이용자와 도서관 종사자들에게 유일한 선택지처럼 느껴질 수 있는 반면, 이들의 관행은 프라이버시 (privacy), 지적 자유 (intellectual freedom), 그리고 공공의 이익 (public good)이라는 도서관의 가치와 충돌할 수 있다고 합니다. 이는 이러한 도서관 차원의 반발을 플랫폼 권력을 둘러싼 더 광범위한 투쟁과 연결시키며, 여기에는 EU 테스트에서 디지털 서비스법 (Digital Services Act) 데이터 접근을 차단하는 빅테크 및 EU 디지털 규제 충돌에 트럼프를 끌어들이는 빅테크의 싸움에 대한 우리의 보도도 포함됩니다.

프라이버시 클리닉부터 AI 옵트아웃 (opt-out) 수업까지, 도서관은 오래된 역할을 재현하고 있다

이 이야기가 중요한 가장 강력한 이유는 도서관이 이전에 이러한 패턴을 목격했기 때문입니다. 도서관은 추상적인 기술 정책이 휴대폰을 든 개인, 비밀번호 문제, 혼란스러운 앱, 또는 특정 출처를 신뢰할 수 있는지에 대한 질문으로 변모하는 장소인 경우가 많습니다.

Cyrus는 이미 기술 수업을 가르치고 있습니다. 그녀의 일반적인 컴퓨터 입문 (Intro to Computers) 세션에는 약 12명의 참석자가 모입니다. Searsmont 도서관의 관장인 Brown은 이용자들의 정보 기술 (information technology) 문제를 돕는 것이 사서로서의 일상적인 부분이라고 설명했습니다. 그는 AI 제거 서비스가 사람들에게 선택권이 있다는 것을 알려주는 것의 연장선이라고 말했습니다.

“많은 경우, 그것은 단지 사람들에게 선택권이 있다는 것을 알려주는 것입니다,”라고 Brown은 말했습니다. “그들의 휴대폰이 특정 방식으로 출시되었을지라도, 출시된 방식 그대로 사용할 필요는 없습니다.”

이는 현재의 상황을 유용하게 요약한 것입니다. 과거의 디지털 리터러시 (digital literacy)는 주로 사람들에게 온라인에 접속하는 법, 더 잘 검색하는 법, 기기를 사용하는 법, 그리고 사기나 오정보 (misinformation)로부터 자신을 보호하는 법을 가르쳤습니다. AI 버전은 더 방어적입니다. 사람들은 단순히 새로운 도구를 어떻게 사용하는지 묻는 것이 아니라, 그 도구와 공존하며 살아가는 법을 묻고 있습니다.

여기에 실질적인 대조점이 존재합니다. AI 회피(AI avoidance)는 기술적으로 어렵거나 부분적일 수 있습니다. 어떤 도구들은 비활성화할 수 있지만, 다른 도구들은 그저 숨기거나, 줄이거나, 우회할 수 있을 뿐입니다. 일부 AI 시스템은 인터페이스 뒤에, 검색 순위(search ranking) 내에, 스팸 필터, 고객 서비스 시스템, 문서 도구 또는 벤더 플랫폼(vendor platforms) 내부에 자리 잡고 있습니다.

그러한 한계가 도서관의 역할을 약화시키지는 않습니다. 오히려 강화합니다. 완전한 회피가 비현실적이라면, 실질적인 리터러시(literacy)가 더욱 가치 있어집니다. 즉, AI가 어디에 나타나는지, 어떤 선택지가 존재하는지, 그리고 어떤 제품이 의미 있는 거부권을 전혀 제공하지 않는지를 아는 것이 중요해집니다.

소비자 및 기술 산업에 있어, AI 회피는 시장 신호가 되고 있다

독자들에게 주는 실질적인 교훈은 AI를 디지털 삶에서 깨끗하게 제거할 수 있다는 것이 아닙니다. 원문 자료는 이를 뒷받침하지 않습니다. 더 나은 교훈은 노출을 줄일 수 있고, 설정을 변경할 수 있으며, 대안을 고려할 수 있고, 기관에 더 명확한 선택권을 요구할 수 있다는 점입니다.

보도 내용이 지원하는 실질적인 조치들은 다음과 같습니다:

• 기기 설정 (Device settings): 플랫폼이 허용하는 경우 AI 기반 어시스턴트(AI-powered assistants)나 스마트 기능을 끕니다.
• 검색 행동 (Search behavior): AI 결과가 어떻게 나타나는지, 그리고 우회 방법이나 대안 도구가 어디에 있는지 학습합니다.
• 이메일 제어 (Email controls): 글쓰기나 요약 기능이 가치보다 짜증을 더 유발한다면 비활성화합니다.
• 데이터 인식 (Data awareness): 챗봇(chatbot)과의 상호작용을 개인적인 대화가 아니라 기업에 전달되는 정보로 취급합니다.
• 기관 압박 (Institutional pressure): 학교, 직장, 도서관에 어떤 AI 도구가 사용되고 있는지, 그리고 사용자가 거부(opt out)할 수 있는지 질문합니다.