이 글은 AI가 썼다. 작가는 나다

AI는 내 실수를 여러 번 고쳤다. 나는 AI의 첫 초안을 버렸다.

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나: “나 너하고 같이 글을 한번 좀 써보자.”

AI: “어떤 글이에요? 에세이, 소개글, 논설… 아니면 완전 다른 건가요?”

나: “일종의 에세이라고 할 수 있어.”

그때 나는 이 글이 어떤 글이 될지 몰랐다. 미리 정한 것은 하나였다. AI에게 지금은 문장을 만들지 말고, 나와 충분히 이야기한 다음에 그 내용을 글로 정리하라고 했다.

AI가 묻고 나는 답했다. 질문이 엉뚱한 쪽으로 가면 그렇다고 말했다. 대화가 끝난 뒤 전체를 글로 만들라고 했고, 지금 이 글이 그 결과다.

이 글의 문장은 대부분 내가 직접 쓴 것이 아니다. 그런데 나는 이 글의 작가가 나라고 생각한다.

이 말이 불편한 작가들이 있을 것이다. 문장을 쓰지 않았는데 무슨 작가냐고. 그 반감은 이해한다. 작가는 오랫동안 자기 손으로 문장을 쓰는 사람이었다. 다만 그 정의가 지금도 유효한지는 따져 볼 필요가 있다.

감독은 카메라를 잡지 않는다

영화감독은 장면을 직접 찍지 않는다. 촬영은 촬영감독이 하고, 음악은 작곡가가 만든다. 편집도 편집자가 한다. 그래도 그 영화는 감독의 작품이다. 방향을 정하고, 각자 따로 만든 것을 하나의 작품으로 묶는 사람이 감독이기 때문이다.

그런데 책에는 이 기준이 잘 적용되지 않는다. 구상부터 교정까지 혼자 해야 진짜 창작이라는 생각이 있다.

하지만 출판에서도 분업은 오래전부터 있었다. 나는 대화 중에 그 예로 한 소설가를 들었는데, 이름을 틀렸다.

나: “볼프강 페터슨이라는 미국의 유명한 다작 소설가가 이미 글의 대량 생산 시스템을 AI 시대 이전에 완성했거든.”

AI: “그 소설 사례, 아마 제임스 패터슨 얘기 같은데…”

제임스 패터슨이었다. AI가 바로잡았다. 볼프강 페터젠은 영화감독이다. 감독 이야기를 하다가 내가 헷갈린 것이다.

패터슨은 공동 집필자들과 함께 책을 쓴다. 그가 개요를 직접 쓰고, 공동 집필자가 초고를 쓰면 검토해 고친다. 공동 집필자의 이름도 표지에 실린다. AI가 나오기 전에도 한 사람의 방향과 책임 아래 여러 사람이 글을 써 왔다는 뜻이다.

그렇다면 보조 작가가 하던 일을 AI가 대신하면 그 책은 작가의 책이 아니게 되는가.

사람과 AI가 같다는 말은 아니다. 사람에게는 인정과 보상의 문제가 있고, AI에는 오류와 출처와 책임의 문제가 있다. 그러나 혼자 하지 않았다는 이유만으로 작가가 작가가 아니게 되지는 않는다.

생각 하나가 책이 되려면

말콤 글래드웰의 『블링크』는 순간적인 판단에 관한 책이다. 직관은 놀랍도록 정확할 때가 있다. 편견에 휘둘릴 때도 있다.

‘편견에 휘둘릴 때도 있다’는 문장은 처음에 내 생각에 없었다. 나는 이 책을 “순간적인 판단이 맞는다는 책” 정도로 기억했고, AI가 그건 너무 단순하다고 지적했다.

AI: “『블링크』는 순간 판단이 늘 정확하다는 뜻은 아니라 ‘놀라울 정도로 정확할 때도 있지만 편향도 있다’ 쪽이라, 나중에 글로 정리할 때 그 부분은 정확히 반영해야 해요.”

나: “동의하고 그 『블링크』는 어쨌든 순간의 판단에 관한 책이라는 점이 주요 주제고, 더 정확한 내용은 네가 고쳐서 반영하면 되겠다.”

내가 이 책을 예로 든 이유는 따로 있다. 이 책이 기억에 남는 것은 사례가 많아서가 아니라, 모든 사례가 하나의 질문을 향하고 있어서다. 순간적인 판단은 언제 믿을 수 있는가라는.

AI와 함께 책을 쓸 때도 출발점은 그런 질문 하나다. 나에게도 그런 질문이 있다고 해 보자. 문제를 보는 시각은 있다. 그런데 그것을 뒷받침할 연구를 다 알지는 못하고, 사례를 찾아서 확인하고 읽기 쉬운 문장으로 옮길 시간도 없다. 예전 같으면 포기했을 것이다. 아니면 몇 년이 걸려서 직접 쓰거나, 돈이 있으면 리서처와 대필 작가를 고용했을 것이다.

지금은 그 일의 많은 부분을 AI와 함께할 수 있다. 연구와 사례를 찾게 하고, 논리에 빈틈이 있는지 검토하게 하고, 초안을 쓰게 한다.

맡길 수 없는 것이 하나 있다. AI가 가져온 사례와 인용은 틀릴 수 있다. 존재하지 않는 논문을 대기도 하고, 실제 연구 결과를 부풀리기도 한다. 자료를 찾는 일까지는 시켜도 된다. 그것이 사실인지, 책에 실어도 되는지는 내가 확인해야 한다.

좋은 책은 사례가 많은 책이 아니라, 하고 싶은 말이 분명하고 그 말에 필요한 사례만 정확한 자리에 들어 있는 책이다. 어떤 사례를 어디에 넣을지 정하는 것이 작가의 일이다.

AI와 함께 책을 쓰는 방법

내가 쓰는 방법은 두 가지다.

하나는 이 글에서 소개한 것처럼 대화로 하는 것이다. 생각은 있는데 구조가 없을 때 AI와 이야기를 이어 간다. 질문에 답하다 보면 내가 하려던 말이 무엇이었는지 분명해진다. 가끔 AI가 너무 일찍 결론을 내리는데, 그러면 멈추게 한다. 이 글도 그렇게 만들었다. 스마트폰으로 AI와 대화하고, 대화가 끝나면 초안으로 정리하게 한 뒤, 생각과 다른 부분을 고치고 사실은 직접 확인했다.

다른 하나는 처음부터 방향을 정해 주고 글을 쓰게 하는 것이다. “이 주제로 써 줘”가 아니라 “나는 A에 대해 B라고 생각한다. 이 생각을 설득력 있게 써봐”라고 부탁한다. 초안이 오면 읽는다. 여기는 사례가 부족하다. 여기는 너무 길다. 여기는 근거가 약하다. 그렇게 지적해서 다시 수정하게 하고, 의심스러운 것은 출처와 대조한다. 그리고 처음부터 다시 읽으면서 남길 것과 버릴 것을 정한다.

내가 모든 문장을 직접 쓰지는 않는다. 그러나 글이 어디로 가는지는 끝까지 내가 정한다. AI의 문장이 아무리 매끄러워도 내 생각과 다르면 버린다. 이 글의 첫 초안도 그렇게 버렸다.

나: “중간에 흐름이 너무 둔탁하게 넘어가잖아. … 앞뒤 내용들을 다 잘라버리면서 사람들이 봤을 때는 그게 무슨 내용인지 알 수가 없어.”

패터슨과 글래드웰의 이름은 있었는데, 왜 그 둘이 이 글에 필요한지가 빠져 있었다. 문장은 매끄러웠지만 논리가 끊겨 있었다. 그것을 찾아내고 고치라고 지시한 건 나였다.

소재만 던져 주고 완성된 글을 받는 것과, 내 생각을 가지고 AI를 지휘하는 것은 다른 일이다.

누구에게 기회가 되는가

이미 글을 잘 쓰는 작가에게 AI는 조사팀과 보조 작가를 한꺼번에 얻는 것과 같다. 검토도 빨라지고 초안도 빨라진다. 여기서는 무엇을 남기고 무엇을 잘라낼지 판단하는 작가의 안목이 더 중요해진다.

글이 서툰 사람에게는 처음으로 기회가 생긴다. 경험과 관찰은 있는데 문장력이 없어서 책을 내지 못했던 사람이, 이제 자기 생각을 읽을 만한 글로 만들 수 있다.

아마존 출판을 대행하며 내가 만나는 저자들이 대개 이쪽이다. 경험과 전문 지식은 책 한 권 분량인데, 문장이 발목을 잡아 몇 년씩 미뤄 둔 사람들이다.

이 방식이 가장 잘 맞는 분야는 논픽션이다. 논픽션의 중심은 문제의식과 주장과 근거다. AI가 조사와 초안을 맡아도 전체적인 방향은 내가 끌고 갈 수 있다.

문학에서는 이 논리가 통하지 않는다. 헤밍웨이의 건조한 문장은 그의 세계관과 떼어 놓을 수 없다. 문학에서는 어떻게 쓰느냐와 무엇을 쓰느냐를 분리하기 어렵다. AI가 작가의 문체까지 배워서 문장을 대신 만든다면 그 작가의 것으로 무엇이 남는가. 답을 쉽게 내기 어려운 질문이다.

AI가 가져가는 일, 나에게 남는 일

컴퓨터가 사무실에 들어왔을 때도, 포토샵이 작업실에 들어왔을 때도 사람들은 자기 기술이 쓸모없어질까 걱정했다. 도구는 어떤 일을 대체했고 어떤 일을 새로 가능하게 했다.

AI가 다른 점은 대체하는 것이 손기술이 아니라는 데 있다. 글쓰기와 분석과 판단의 일부를 가져간다. 이건 작가만 겪는 일이 아니다. 변호사도, 회계사도 자기 직업의 핵심이라고 믿어 온 일을 AI가 해내는 것을 보고 있다.

AI를 자리를 빼앗는 경쟁자로 볼 수도 있다. 반대로 망원경이 시야를 넓히고 컴퓨터가 계산 능력을 넓혔듯이, 생각이 미치는 범위를 넓히는 도구로 볼 수도 있다. 나는 후자 쪽이다. 다만 생각과 행동이 곧 나 자신이라면, 그 일부를 기계와 나눠서 할 때 ‘나의 일’이 어디까지인지는 다시 물어야 한다.

AI 시대, 작가의 정체성이란?

모든 문장을 혼자 써야 작가인 것은 아니다. AI가 만든 글에 이름만 붙인다고 작가가 되는 것도 아니다. 무엇을 말할지 정하고, 왜 말해야 하는지 알고, 나온 결과를 가려내고, 그 정확성과 결과에 책임지는 사람. 그 사람이 작가다.

이 정의의 마지막 부분, ‘책임’이라는 말은 내가 찾아낸 것이 아니다.

AI: “AI에게 주제를 던지고 완성된 문장을 받아 온 사람까지 작가로 볼 수 있는지, 그 경계는 어떻게 생각하세요?”

나: “기본적인 가고자 하는 방향, 주제 포인트는 인간이 가지고서 … 완성시키는 큰 흐름은 목표는 인간 작가가 가지고 있다. 다만 그 과정에서 AI의 도움을 받는다.”

AI: “작가는 작업을 위임할 수 있어도 책임은 위임할 수 없다는 쪽으로까지 가면 단단할 것 같거든요. 그 지점에 동의하세요?”

나: “동의하고…”

AI가 꺼낸 말이다. 그 말을 이 글의 결론으로 삼기로 한 것은 나다.

AI는 이 글을 쓰는 동안 나의 실수를 여러 번 고쳐 주었다. 틀린 이름을 바로잡았고, 내가 대충 기억하던 책의 요지를 바로잡았고, 내가 찾지 못한 결론 하나를 제시했다. 나는 그것들을 받아들였다. 받아들이지 않은 것도 있다. 첫 초안이 그랬다.

앞서 말한 영화로 돌아가면, AI 시대의 작가는 여러 AI 스태프를 지휘해 자기 생각을 구현하는 감독에 가깝다. 감독의 이름이 크레딧에 남듯, 결과의 책임도 감독에게 남는다. 그리고 그 영화는 감독의 것이다.

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