- 먼저 이미지 생성 AI인 스스이블 디퓨전Stable Diffusion '을 활용하여 4개 직업군에 해당하는 사람의 이미지를 생성했다. 미국에서 일반적으로 고임금으로 분류되는 직업 7개와 저임금으로 분류되는 직업 7개였다. 그렇게 생성 과정을 반복해 총5,100장의 인물 이미지를 만들어냈다. 그후 각 직업별로 해당 이미지의 피부색과 성별을 분류해봤는데, 결과는 놀라웠다.
우선 직업에 따른 피부색을 앞의 이미지와 같은 형태로 시각화했다. 한눈에 봐도 변호사. 관사, CEO 등 고임금 직업군은 백인으로 표현되는 경우가 많았다. 반면 패스트푸드 점원, 주방보조, 계산원 등 저임금 직업군은 유색인종으로 그려지는 경우가 많았다.
다음으로 생성된 이미지를 성별에 따라 분류해보니, 고임금 직업군에는 남성이, 저임금 직업군에는 여성이 더 많이 나타난 것이다.
정리하자면, 스테이블 디퓨전에서는 높은 소득을 가진 직업일수록 백인 남성으로 표현하는 경향성이 나타났다. 그리고 낮은 소득을 가진 직업일수록 유색인종, 여성으로 표현하는 경우가 많았다. 문제는 이러한 결과가 현실과 다른 부분이 있다는 것이다. 대표적인 것이 판사를 그린 이미지다. AI가 생성한 판사 이미지 중 여성은 약 3퍼센트에 해당됐다. 하지만 실제 미국 판사의 34퍼센트가 여성이다. 또한 AI가 생성한 패스트푸드 점원 이미지 중 약 70퍼센트가 유색인종이었지만, 실제 패스트푸드 점원 중 약70퍼센트는 백인이다. 적어도 미국의 경우, 생성된 이미지와 현실에 큰 차이가 있었다. 이러한 결과는 성별과 인종에 대한 고정관념을 확대할 수 있다. 현실을 있는 그대로 받아들이는대신 잘못된 편견을 만들어낼 수도 있다. 그리고 누군가는 사실과 다른 고정관념으로 손해를 볼 수도 있다. 이는 당연하게도 사회의 건전한 성장을 막는다.
- 시간을 내 편으로 만드는 브랜딩 전략
여기서 우리가 배워야 할부분은 바로 브랜드가 AI를 활용하는 방식이다. 대부분의 브렌드는 시가 등장했을 때 그 기술을 어떻게 이용할 수 있을까를 고민한다. 그러나 도브는 AI가 만들어낼 수 있는 사회적 스테레오타입의 문제를 지적하며다시 한번 생각할 거리를 던져주었다. 이토록 논쟁적인 브랜드와 동시대를 살아간다는 것은 마케터로서 흐뭇한 일이다.
그리고 또 하나 배워야 할 점이 있다면 바로 브랜드가 전하는 메시지의 일관성이다. 이 캠페인의 성공은 긴 시간 동안 동일한 메시지를 전달했기에 가능했다. 도브가 생각하는 리얼 뷰티가 무엇인지, 생성형 시도 충분히 인지하고 있었기에 가능한 캠페인이었다. 그렇다면 우리 브랜드는 얼마나 일관된 메시지를 전달하고 있을까. 또 얼마나 긴 시간 동안 그런 메시지를 쌍아왔을까. 우리 브랜드의 메시지를 생성형 AI에게 물어보는 것도 그것을 확인하는 방법이 될 것 같다. 충분히 일관된 내용이 발견된다면 실무적으로 활용해불 수도 있지 않을까.
결국 AI는 수단이다. 수단을 무기로 활용하기 위해, 우리 브랜드가 전하고 싶은 가치는 무엇인가. 이 글을 계기로 생각해보기를 바란다.
- 시각적 두드러짐에서 빨간색은 많은 브랜드가 공통적으로 사용하고 있었다. 그래서 차별적 소재가 될수없었다. 그러다 보니 많은 이들이 빨간색을 볼때 빠르게 시선을 옮겨버렸다. 반면 파란색과 금색은 소수의 제품들만 사용하고 있었고, 사람들은 해당 색상에 더 많은 주의를 기울였다. 이는특정 제품을 찾는 데 중요한 단서로 작동했다. 그러니까 포인트는 차별화였다. 밝기 변화도 차별화 요소였다. 피험자들은 밝은 부분보다 어두운 부분에 더 많이 집중했는데, 이는 제품의 윤곽선으로 인식되는 곳에 더 많은 주의를 기울인 것으로 해석된다. 쉽게 말해 사람들이 제품 모양을 인식하기 위해 노력했다는 뜻이다. 추가적으로 사람들이 주로 어디에 시선을 더 고정하는지에 대한 내용도 있었는데, 사람들은 텍스트보다 브랜드 로고나 색상 같은 시각적 요소에 더 많이 집중하는 것으로 나타났다.
이 실험이 말해주는 바는 분명하다. 시각적 요소인 색상, 밝기, 모양은 고객이 우리 브랜드를 찾고 기억하는 데 중요한 요소로 작동한다. 그리고 우리는 다른 브랜드와 구별되는 시각적 차별화 요소를 가져야 한다.
- 생성형 AI를 통해 고객 참여를 이끄는 방식이 있다. 이미지 생성 AI를 통해 브랜드 포스터를 제작해달라고 하거나, 신상품의 모습을 상상해서 만들어달라고 요청하는 방법이 대표적이다. 이는 고객을 단순 소비자가 아니라 브랜드의 공동 창작자로 인정하며 참여를 이끄는 방식이다. 고객이 제작한 이미지를
마케팅 캠페인에 실제로 사용하거나, 고객이 제안한 신상품의 모습을 제품 출시에 반영하기도 한다. 이는 고객에게 경품이 줄 수 없는 성취감을 안겨주고, 브랜드와의 심리적 연결감을 줄 수 있다. 이 같은 방법은 코카콜라의 Create Real Magic' 캠페인, 버거킹의 Million Dollar Whopper Contest', 르노의 Reinvent Twingo' 캠페인에서 실제로 사용되었다.
또한 AI챗봇을 활용하는 방식도 가능하다. 현관에 발 들여놓기 기법을 활용해 AI챗봇이 고객에게 간단한 요청을 제안하고, 이를 성공적으로 완료한 뒤 더 큰 요청으로 연결하는 방식이다. 예컨대 간단한 설문 조사에 반웅하는 고객에게는 할인 쿠폰이나 샘플 등 소정의 혜택을 제공할 수 있다. 그리고 설문 결과에 기반해 맞춤형 제안을 하거나 더 큰 활동(예: 새로운 캠페인에 참여, 제품 리뷰 작성 등)을 요청할 수 있다. 이러한 과정을 통해 고객을 점진적으로 관여시키며 브랜드와의 관계를 이어나갈 수 있다.
이들이 이벤트에 참여한 후 어떤 심리적 변화를 겪게 될지. 앞에서 언급한 실험을 통해 상상해볼 수 있다. 비록 많은 이들이 단순히 경품 때문에 참여했다 해도, 일단 행동을 하고 나서 스스로 이런 태도를 형성했을 수 있다. '내가 이 이벤트에 참여한 건 사실 이 브랜드에 흥미가 있었기 때문이야.' 그럼 브랜드는 그런 고객들에게 조금 더 큰 부탁을 하는 것도 가능하지 않을까."우리 상품을 더 좋아해주세요"라는 정서적인 요청일 수도 있고, "한번 구매해보시는 건 어떨까요?"라는 직접적인 제안일 수도 있다. 더 정성스럽게 포스터를 만들었던 고객일수록 그렇지 않은 고객에 비해 우리의 부탁을 들어줄 가능성이 더 높을 것이다. 우리가 고객에게 작은 부탁을 시작해야 하는 이유다.
다시 하인즈 광고로 돌아가보자. AI를 활용해 누가 카테고리킹인지 직접 보여준 하인즈의 전략은 탁월했다. 하지만 하인즈만의독특한 병 모양이나 로고 디자인이 없었다면 애초에 이 캠페인은 시작하기도 어려웠을 것이다. 아무리 온라인에 하인즈 케첩이미지가 많더라도 타사와 분명히 구별되는 디자인이 없었다면 그게 하인즈인지 오뚜기인지 주장하기도 쉽지 않기 때문이다. 수년간 캠페인을 이어온 것도 대단하지만 타사와 구별되는 디자인자산을 꾸준히 유지해온것 또한 높이 평가받을 만한 점이다.
- AI는 우리를 어떻게 알까?
우선, 고객의 데이터를 확보하는 방식에는 크게 세 가지가
있다.
첫 번째 데이터는 사용자가 스스로 입력하는 개인정보다. 예를 들어 계정을 만들 때 우리는 이름, 생년월일, 성별, 전화번호 등을 입력한다. 이러한 정보는 사용자의 연령대나 기본적인 인구 통계적 특성을 파악하는 데 활용된다.
두 번째 데이터 소스는 바로 유저의 온라인 활동 데이터를 추적하는 것이다. 검색창에 입력한 키워드, 웹사이트 방문 기록, 사용 시간, 쇼핑 장바구니 이용, 동영상 시청 패턴, 광고 상호작용 정보 등이 포함된다. 예컨대 유튜브 시청 이력을 통해 유저가 어떤 주제의 영상을 얼마나 자주, 또 얼마나 오래 시청하는지를 분석할수있다. 또한 유저가 광고를 클릭하거나 무시한 기록 역시 하나의 데이터가 된다.
세번째 데이터 수집 방법은 사용자의 상황과 환경 정보를 활용하는 것이다. 사용자의 기기 환경, 시간대, 언어 설정, 위치정보등다양한 부가 정보 또한 중요한 데이터다. 이를 활용하면 더욱 정교한 맞춤형 서비스가가능해진다. 이를테면 모바일기기의 실시간 위치 정보는 장소 맞춤형 서비스의 기반이 된다.
- 이렇게 수집된 방대한 데이터는 AI를 통해 분석된다. 그리고 사용자의 관심사와 취향을 정교하게 과악하는 데 활용된다. 구글이 이토록 세밀한 데이터 수집과 분석에 집중하는 이유는 분명하다. 바로 고객이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 정확히 이해하기 위해서다. 그리고 이러한 이해는 비즈니스의 확장을 가능하게 한다. 마케터의 관점에서 보자면 잠재고객을 찾아 맞춤형 마케팅운 할 수 있게 된다. 예컨대 영화광에게 넷플릭스 프로모션을 할 수 있고, 고양이 애호가에게 츄르 광고를 할 수 있는식이다.
더욱 주목할 점은 현대 소비자의 특징이 다면적이고 유동적이라는 점이다. 같은 사람이라도 시간과 상황에 따라 전혀 다른 소비 패턴을 보인다. 럭셔리 브랜드를 즐기는 고객이 때론 다이소와 유니클로를 찾는 것처럼 말이다. 이처럼 맥락에 따라 끊임없이 변화하는 소비자의 선호를 정확히 포착하는 것이 고객 분석의 핵심 경쟁력이며, 이것이 바로 플랫폼 기업들이 데이터와 AI 기술 개발에 막대한 투자를 하는 이유다. 이러한 데이터 기반의 고객 분류는 마케팅 전략 수립의 기초가 되며, 특히 잠재고객을 대상으로 한 맞춤형 광고 집행을 가능하게 한다.
그리고 분류된 고객 정보에 따라 우리 브랜드의 잠재고객을 찾아낼 수 있다. 플랫폼을 잘만 활용하면 그동안 보이지 않던 고객을 귀신같이 찾아내 절묘한 타이밍에 우리 메시지를 전할 수 있는 것이다. 우리가 러닝화를 판매하는 브랜드라면, 기능에 집중하는 고객과 패션이나 가격 합리성에 집중하는 고객을 구별해 마케팅을 진행할 수도 있다. 그리고 그들 중 반응한 고객들을 따로 분류해 그들에게 다시 한번 마케팅을 하는 것도 가능하다.
- 성과를 만드는 이들은 뭐가 다를까
실제로 이런 환경을 십분활용해 맞춤형 광고를 진행하고 있는 기업들이 많다. 하나의 상품도 고객의 취향과 선호에 따라 각기 다른 부분을 강조해 소구하는 것이다. 대표적인 것이 벤츠의 사례다. 벤츠는 고객 취향별로 각기 다른 카피 21개를 전달하는 타깃 맞춤형 광고를 제작했다. 예를 들어 반려견을 키우는 고객에게는 "반려견이 더 편안해지는 공간"이라는 메시지를 전하고, 골프를 좋아하는 고객에게는 "파트너의 골프백까지 여유롭게"리는 메시지를 전한다. 실용성을 중요시하는 고객에게는 "실용성을 생각할 당신을 위해"리는 메시지를, 브랜드 자체의 차별성을 중요하게 생각하는 이들에게는 클래스의 차이를 만드는 디테일"이라는 메시지를 전한다.
고객 구매 여정별로 다른 광고를 제작해 캠페인을 진행한 사례도 있다. 고객이 어떤 상황에 있느나에 따라 그에 맞는 광고를 도달시킨 것이다. 뷰티 브랜드 포렌코즈의 사례다. 포렌코즈는 제품을 잘 모르는 고객에게는 문제 상황을 공감도 높게 보여주고 그에 대한 해결책으로 제품을 소개하는 영상을 노출했다. 구매를 고려 중인 고객을 대상으로는 제품의 강점을 소개하는 광고를 노출했다. 마지막으로 구매를 앞두고 있는 고객에게는 프로모션 오퍼를 제공하는 광고를 노출했다. 고객 구매 여정에 맞춰 각기 다른 메시지를 전한 것이다. 포렌코즈는 이러한 캠페인을 통해 구매 전환율이 약33퍼센트 증가했다고 한다.
- 유머소구의 활용
첫째. 유머 소구는 저관여제품이나 감정적 연관성이 중요한 제품군에서 사용하면 좋다. 유머는 감정적 유대를 형성하는 강력한 역할을 한다. 따라서 유머를 활용한 광고는 패스트푸드, 음료, 생활용품과 같은 저관여제품이나 패션, 엔터테인먼트, 스포츠 같은 감성적 연관성이 중요한 브랜드에서 특히 효과적이다.
반면 금융, 헬스케어, 법률 서비스처럼 신뢰성과 권위가 중요한 고관여제품 광고에서는 신중한 접근이 필요하다. 유머가 고객의 주의를 끌어 광고 인지를 높일 수는 있지만, 자칫 브랜드의 신뢰도를 떨어트릴 수도 있기 때문이다.
둘째, 유머 소구는 전달하는 정보가 단순한 광고에 효과적이다. 광고에서 전달해야 할 메시지가 간결하고 직관적일수록 유머는 강력한 힘을 발휘한다. 반면 제품에 대한 설명이 많고 정보량이 많은 광고에서 유머를 남발하면 자칫 역효과가 생길 수 있다.
즉, 웃음만 기억에 남고 정작 브랜드 메시지는 해석되는 뱀파이어 효과가 발생하는 것이다. 따라서 마케터는 '우리 제품이 직관적으로 이해될 수 있는가?', '광고에서 전달해야 할 정보량이 많지 않은가?'를 고민한 후 유머를 활용할 필요가 있다.
- 잃어버린 고객을 찾아오는 세가지 전략.
온드 미디어 전략
변화에 대처하는 첫번째 전략으로 온드 미디어Owned Media전략을 꼽을수 있다. 이는 트리플 미디어 모델중 하나의 축으로, 브랜드가 직접 소유하고 운영하는 미디어를 의미한다. 유튜브 플랫폼 안에서는 기업이 직접 운영하는 브랜드 채널로볼 수 있다. 실제로 현재 대부분의 기업이 유튜브에서 자체 채널을 운영하고 있을 만큼 이 전략은 필수가 되었다. 여기서 핵심은 브랜드가 하나의 콘텐츠 크리에이터가 되어 시청자들이 자발적으로 찾고 구독할 만한 매력적인 콘텐츠를 제작하는 것이다.
이때 우리 영상이 광고를 통해 강제로 노출되는 것이 아닌, 유튜브 AI 알고리즘을 통해 자연스럽게 추천될 수 있어야 한다. 우리는 지금 광고를 피해 유료 구독 중인 고객들에게 도달하기위한 방법을 찾고 있으니 당연하다. 결국 유튜브 생태계 안에서 자연스럽게 추천되거나 고객들이 찾아보고 싶게 만드는 방법이 필요하다.
이 말의 무게감은 상당한데, 수많은 유튜버들의 콘텐츠와 경쟁해야 한다는 의미이기 때문이다. 오직 재미만 생각하며 콘텐츠를 만드는 유튜버들도 성공하기가 쉽지 않다. 그런데 브랜드가 그들과의 경쟁에서 이겨야 한다니 결코 만만치 않은 상황인 것이다.
콜라보 전략
변화에 대처하는 두 번째 전략은 바로 콜라보 전략이다. 브랜드는 유튜브 생태계 내에서 이미 잘나가고 있는 채널에 우리상품을 노출하는 방식으로 협업할 수 있다. 잠재고객들이 즐겨보는 유튜브 채널에 협찬을 하거나 PPL을 하는 것이 대표적이다. 고객이 재미있게 시청하는 콘텐츠 속에 우리의 마케팅 메시
지를 자연스럽게 녹이는 방식이다. 이는 광고를 원천적으로 보지 않는 시청자들에게 비교적 효과적으로 도달할 수 있는 전략인데 특히 고객들이 '즐겁게' 시청하고 있는 맥락 속에서 우리 브랜드의 메시지를 전달할 수 있다는 것이 가장 큰 장점이다.
유튜브 밖 광고 전략
세 번째는 유튜브밖 광고 전략이다. 가장 직관적이며 단순한 방법은 다른 매체에도 광고를 하는 것이다. 하나의 매체를 통해 도달할 수 있는 잠재고객 수는 정해져 있다. 이 때문에 기업은 매체 믹스를 구성해 다양한 매체를 활용한다. 물론 매체 믹스는 각 매체의 특성과 잠재고객, 임팩트 등을 고려해야 한다. 이 모든 걸 고려해 연금술사처럼 뽕 하고 환상의 비율을 도출해낸 수 있
다면 좋겠지만 그게 말처럼 쉽지가 않다. 그래서 이 분야에도 다양하고 방대한 선행 연구가 존재한다.
또한 기업에서는 브랜드에 맞는 최적의 매체 믹스 조합을 찾기 위해 고객 조사와 도달률 평가를 실행하기도 한다. 유튜브에서는 TV 광고와 유튜브 광고의 최적 조합을 시뮬레이션해주기도 한다. 그렇지만 각 매체 집행 비율은 정답이 있다기보다는 최선의 답을 찾아가는 과정이라고 보면 좋을것 같다
- <AI는 어떻게 예술이 되는가>(스튜디오사월, 2024)에서 라이언 오슬링은 다음과 같은 말을 전한다. "인간이 AI를 도구로 활용하고, 그 결과물에 의미와 맥락을 부여하는 게 중요하다."
의미와 맥락 부여는 결국 기획자의 묶이리는 말이다. 물론 기획이나 아이디어 개발 과정에서 겠CPT의 도움을 받을 수 있다. 그러나 그중 어떤 것을 취사선택하고 웃음과 공감으로 연결할지는 온전히 사람의 몫이다. 인간의 감각적인 터치와 상상이 더해져야 공감도 높은 콘텐츠가 만들어질 수 있다는 것이다. 적어도 아직까지는 그렇다.
인스타그램과 유튜브에 AI 제작물은 넘쳐나고 있지만 주목받는 채널은 소수에 불과하다는 것이 그에 대한 방증 아닐까. 결국 AI라는 도구가 제공하는 기술적 가능성을 넘어, 기획력과 스토리텔링 능력이 성공을 좌우하는 시대가 왔다는 점을 기억해야 한다.
- 유튜브 생태계에서 첫 번제로 눈여겨봐야 할 변화는 '린백lean back 콘텐츠'의 부상이다. 린백 콘텐츠란 소파에 등을 기대고 TV를 보듯 편하게 소비하는 콘텐츠를 말한다. 자연스럽게 러닝타임이 긴 영상, 즉 롱폼 영상이 주를 이룬다. 이는 유튜브 초기의 시청 형태였던 '린포워드 lean forward'외는 상반된 개념이다. 린포워드는 양손으로 휴대폰을 쥐고 몸을 앞으로 숙여 적극적으로 콘텐츠와 상호작용하는 방식이었다. 반면 린백은 등을 기댄 자세를 말하는데, 보다 수동적이고 편안한 시청 형태를 의미한다.
이러한 현상은 최근 들어 유튜브를 TV처럼 이용하는 사람들이 증가한 것과 관련이 있다. 집에 들어오면 습관적으로 유튜브를 켜놓고, 다른 일을 하면서 '듣는' 매체로 활용하는 이들이 늘었다는 애기다. "혼자 있을 때 적막이 싫어서 들어놓는다"거나 "밥 먹을 때 조용한 게 어색해서 켜둔다"는 이용자들이 바로 그들이다. 실제로 TV에 연결해 유튜브를 시청하는 CTVConnectedTV 이용 시간은 매년 증가하고 있으며, 많은 이들이 공부할 때의 백색소음이나 운전 중 라디오 대용으로 유튜브를 활용하고 있다.
이러한 변화 덕에 자연스럽게 러닝타임이 긴 콘텐츠가 떠오르게 된것이다.
"아닌데, 지금은 솟품의 시대인데?" 이렇게 반문하는 사람이 있을 것이다. 사실이다. 하지만 숏폼이 사라지고 있다는 말을 하려는 게 아니다. 숏품이 '대유행'을 하고 있는 이런 시대에 롱품을 보는 사람들이 늘어나고 있다는 점이 홍미롭다는 애기다. 실제로 유튜브의 문화 & 트렌드팀 글로벌 디렉터인 케빈 알로카는 다음과 같이 이야기한다."우리가 전혀 예상치 못한 부분에서도 주목할 점들이 생겨나고 있는데요. 예를 들어 유튜브에서 대화형 동영상 포맷이 점점 더 인기를 끌고 있고, 점점 더 많은 사람들이 유튜브에서 팟캐스트를 시청하고 있다는 점입니다."
- 그동안에는 쿠키 데이터를 통해 맞춤형 광고를 했다면, 이제는 자사 몰을 통해 인입된 고객 정보를 확보해야 한다. 그게 아니라면 앞서 소개한 버거킹의 사례처럼 이벤트를 통해 우리 상품에 관심 있는 고객의 데이터를 직접 모아야 하는 것이다. 직접 수집한 퍼스트 파티 데이터는 우리상품에 관심을 가진 고객을 직접 관리할 수 있다는 큰 장점이 있다. 자사 몰에서 고객이 무엇에 반응하고 어떤 것을 좋아하는지를 고려해 그들에게 맞는 오퍼를 제공할 수도 있다. 장기적 관점에서는 기업과 고객이 관계를 쌓아가며 함께 성장하는 발판을 마련할 수 있다.
직접 퍼스트 파티 데이터를 확보하기 어려운 상황이라면, 고객 정보를 이미 확보하고 있는 플랫폼 사업자를 활용하는 것도 방법이다. 이를테면 유튜브 광고를 통해 구글의 DB를 활용할 수 있다. 유튜브에서는 광고주의 입맛에 맞게 다양한 맞춤형 광고상품을 고도화해나가고 있으니 원하는 상품을 골라보는 것도 방법이다. 이를 활용하는 것은 쉽고 간편한 방법이며, 방대한 데이터를 즉시 이용할 수 있는 길이다.
하지만 이 방법을 따르면 기업들이 플랫폼에 좀더 의존할 수밖에 없다. 따라서 온라인에서 비즈니스를 하는기업 입장에서는투트랙 전략을 이용하는 것이 현실적이다. 자사 몰에 인입된 고객의 퍼스트 파티 데이터를 확보해 마케팅 기반을 마련하는 한편 구글 같은 플랫폼 사업자의 광고 상품을 이용하는 것이다.
- 글을 쓰고 책을 내며 유용하다고 생각했던 AI를 세 가지
첫째, '챗GPT'다. 이는 기획 단계에서 유용하다. 하나의 주제를 정하고 아이디어를 개발하며 생각을 펼쳐나가는 데 도움이 된다. 예컨대 '고객을 관여시키는 방법'에 관한 글을 쓴 적이 있다. GPT에게 관련 내용을 물었더니 여러 가지 방법을 제안해주었는데 그중에 '켓봇시'를 활용하라는 의견이 있었다. 사실 거기까지는 생각하지 못했었는데, 좋은 아이디어인 것 같아 해당 내용을 실제 본문에 추가했다. 또한 설득력 있는 글을 쓰기 위해서는 다양한 근거 자료가 필요한데, 이때 관련기사나 사례를 찾는 데 켓GPT를 활용할 수 있었다. 물론 해당 내용이 실제로 존재하는지 더블 체크를 해야 하는 번거로움이 있다. 하지만 구글 검색에서는 불가능했던 맥락 검색을 할수 있다는 점이 큰 장점이다. "이런 거 말고, 사회 실험으로 해당 이론을 증명한 사례가 있다면 더 찾아줘"와 같은 요청을 할 수 있다는말이다.
둘째, 구글의 노트북 LM(https://notebooklmgoogle/)'이다.
이건 내가 업로드한 논문이나 기사 안에서만 답을 해준다. 통상글을 쓸 때 AI를 사용하면 가장 아쉬운 부분이 바로 할루시네이션이다. 없는 내용도 그럴듯하게 꾸며서 써주고, 세상에 존재하지 않는 논문도 마치 있는 것처럼 인용해서 끌어오곤 하는데, 노트북 LM은 그렇지 않다. 오직 내가 업로드한 자료 안에서만 답을 한다. 그러다 보니 대화 내용을 신뢰할 수 있어서 좋다. 책 집필이나 논문 작성 등 신뢰성이 중요한 글을 쏠 때 특히 유용하다.
게다가 단순히 질문에 답만 해주는 게 아니라, 업로드한 자료를 바탕으로 일종의 오디오 방송을 만들어준다. 첨부한 자료를 기반으로 두 명의 진행자가 대화를 주고받는 형식이다. 여러 편의 논문이나 기사를 오디오 방송으로 압축해 들어볼 수 있다는 점이 신기하고 재미있다.
셋째, '클로드'다. 이 도구는 이미 쓴 글의 초안을 매끄럽게 만드는 데 유용하다. 한 편의 글을 완성하기 위해서는 글을 매끄럽게 만드는 윤문이리는 작업을 해야 한다. 읽기 편한 글로 만들기 위해 여러 번 소리내 읽으며 문장 구조나 표현을 바꾸는 과정이다. 이른바 글을 '빠는'작업을 말하는데, 빨면 빨수록 읽기 편한 글이 되는 건 사실이다. 그렇다 보니 적당한 시점에 글을 보내주지 못하고 몇 주 동안 주구장창 빨기만 할 때도 한다. 그럴 때 피로감이야 말할 것도 없고 '도르마무' 같은 일상에 질려버릴 수 있다. 더 최악인 건 같은 글을 계속 보다보면 클에 완전히 빠져버려서 이게 좋은지 나쁜지 어려운지 복잡한지 갑을 못 잡게 되는 지경에 이른다는 점이다. 그털 때 이미 쓴 원고를 클로드에 넣고 윤문을 해달라고 하거나, 보완해야 할 부분을 알려달라고 할 수 있다. 그러면 이 AI 조언자는 냉철하게 판단해 의견을 주기도 하고 직접 글을 다듬어주기도 한다. 그렇게 하면 미처 보지 못했던 부분을 보게 되는 경우도 종종 있다. 물론 AI가 다시 써준 글을 모두 그대로 본문에 활용하기에는 무리가 있어 보였다. AI가 수정을 하며 문체가 달라지는 부분도 있었고, 글이 길어질수록 동어반복 같은 오류가 보이기도 했다. 얼핏 보면 그털싸하게 작성된 문장인데, 자세히 따져보면 무슨 말인지 도무지 이해가 안 가는 문장도 눈에 띄었다. AI는 주어진 문장을 다양한 관점에서 분석하여 맥락을 파악하지만, 그 맥락에 기반하되 최종적으로는 결국 높은 확률을 가진 단어를 출력하기 때문이다. 그래서 아직은 AI가 쓴 글을 그대로 활용하기보다는, 말하고자 히는 내용에 맞취 다시 수정하는 작업이 필요하다. 그러므로 A[는 내 일을 대신 해주는 사람이라기보다는 내 일에 도움을 주는 조력자로 활용하기에 적합해 보인다. 이것이 내가 글쓰기에 AI를 활용해본 결론이다.
