AI, 내 글에서 ‘나’를 지웠구나 작성일 08-27 57 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">美 연구팀 챗GPT 전후 글쓰기 분석</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="P7aK0paehA"> <p contents-hash="edbb84b1429e26078395e691cb2c8d5b354a6b7abd43ab90d483b21209539de8" dmcf-pid="QOqSwrqFyj" dmcf-ptype="general"><strong>사람이 쓴 1000개 글 AI로 재작성<br>글쓴이 개성 나타내는 지표 반토막<br>원본과 의미 같지만 무미 건조해져<br>다양성 침식해 장기적 창의성 제한</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6ac00cb9af08c24b684ac818d389eab05d6b827c47bf325efea5c7470bbb4e5b" dmcf-pid="xIBvrmB3SN" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/27/seoul/20260827050327265akni.jpg" data-org-width="660" dmcf-mid="6W7hED71Wc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/27/seoul/20260827050327265akni.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="f24716e92496842dd7f5e9ce94a4d0201eacd8096576a29380f7e1792ab28310" dmcf-pid="yVwPbKwaya" dmcf-ptype="general">2022년 11월 30일 생성형 인공지능(AI) 챗GPT가 처음 대중에게 공개됐다. 그로부터 4년 가까이 지난 지금 읽기, 쓰기, 그리기 등 다양한 일을 대신하면서 AI 없는 세상을 상상할 수 없게 됐다.</p> <p contents-hash="797e71c0bb3cad9350d6787568ad1efeba2e8aa469693898bd79dcf01a8b9959" dmcf-pid="WfrQK9rNlg" dmcf-ptype="general">그런데 미국 서던캘리포니아대(USC) 컴퓨터과학과, 계산 언어과학 연구센터, 심리학과, 정보과학 연구소 공동 연구팀은 생성형 AI가 사람들의 글쓰기 형태를 유사하게 만든다고 26일 밝혔다. 이 연구 결과는 행동과학 분야 국제 학술지 ‘네이처 인간 행동’ 25일자에 실렸다.</p> <p contents-hash="ac77deeae71a4f01a45b41c9caac796445c2d5777f494bf940e0d4be145c68c6" dmcf-pid="Y4mx92mjTo" dmcf-ptype="general">연구팀은 레딧 스토리, 뉴스 기사, 학술 논문 초록, 에세이, 소셜미디어(SNS) 게시물, 정치 연설을 포함한 88만 개 이상의 텍스트를 수집해 챗GPT 출시 전후 글쓰기 복잡성 분산 추이를 분석했다. 또 챗GPT 출시 이전에 사람이 작성한 글 1000개를 무작위로 선정해 챗GPT-3.5, 라마 3 70B, 구글 제미나이 프로 모델에게 명확성 개선, 문법 수정 등 12가지 중립적 프롬프트를 제시한 뒤 다시 쓰도록 했다. 연구팀은 AI가 작성한 글과 원본을 비교해 저자를 파악할 수 있는 특성을 얼마나 변화시켰는지 분석했다. 또 어휘 특성 분석 기법으로 특정 어휘 사용과 개인적 특성 간 상관관계가 어떻게 변하는지 세밀히 조사했다.</p> <p contents-hash="f453bfd71b8df589fd3675e31a7cfeffce0ce10c483626b42445f86eb99d9fea" dmcf-pid="G8sM2VsAhL" dmcf-ptype="general">그 결과, AI로 다시 작성된 글은 원본 텍스트와 의미상으로는 달라지는 것이 거의 없었다. 그렇지만 글쓴이의 개인적 특성을 드러내는 지표인 ‘복잡성의 변동성’은 최대 50% 줄어든 것으로 확인됐다. 쉽게 말하면 AI가 쓴 글에서는 저자의 개성을 거의 찾을 수 없다는 것이다.</p> <p contents-hash="c34fd9725930f11536ce507ce517f6947f70d7049528950a4a9988d900437aa3" dmcf-pid="H6ORVfOcSn" dmcf-ptype="general">사람의 글쓰기에서는 각자 성향에 따라 특정 단어를 많이 쓰는 패턴이 있다. 외향적인 사람들은 나, 너, 우리 같은 대명사를 자주 쓰고 의리나 친밀감을 중요하게 생각하는 사람은 친구와 관련된 단어를 많이 사용하며 나이에 따라 과거, 현재, 미래를 뜻하는 단어를 쓰는 빈도와 방식이 달라지는 식이다. 그런데 AI가 글을 고치면 이런 특징적 단어 사용이 사라져 극히 평범하고 표준적인 글, 소위 건조하고 재미없는 글로 바뀌게 된다는 것이다. 반면 신경증을 드러내는 부정적인 감정 단어나 도덕적 순수성과 연관된 종교적 단어, 성별에 따른 사회적 관계 단어의 사용 패턴은 AI가 그대로 놔둔 것으로 조사됐다.</p> <p contents-hash="d9d131674e8acfde26c5488285a2749b9aea990010b37386c632dfd80d6d648c" dmcf-pid="XPIef4Ikli" dmcf-ptype="general">‘이게 무슨 문제가 되느냐’는 의문을 제기할 수 있다. AI는 통계적으로 가장 확률이 높은 텍스트를 생성하도록 최적화돼 있기 때문에 언어적 다양성을 침식하고 지배적 언어 패턴을 강화한다는 위험을 안고 있다. 또 이런 언어의 동질화 현상은 주류 집단의 목소리를 증폭시키는 반면 소외 계층의 언어적 특성을 소외시킬 우려가 크다.</p> <p contents-hash="2f5230a93114dd22da5421ea81c3259fa66922b2f7f7b628205f3e867b85dc51" dmcf-pid="ZQCd48CECJ" dmcf-ptype="general">연구를 이끈 모르테자 데그하니 USC 교수는 “언어와 사고의 상관관계를 생각한다면 LLM으로 인한 언어 사용의 획일화는 장기적으로 인류의 인지적 유연성과 창의성을 제한해 사고 범위 자체를 좁히는 결과를 낳을 수 있다”고 우려했다.</p> <p contents-hash="058bbe8e2917604b4332b526ebd86678f3668ae54f5ce8bd0eac9bbad9ae5bd0" dmcf-pid="5VwPbKwaSd" dmcf-ptype="general">유용하 과학전문기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울신문. 무단전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지.</p> 관련자료 이전 '세계 첫 인공광합성' 개발자가 말하는 공공기술 사업화 5가지 해법 08-27 다음 메타, 세기의 소송 합의...청소년 SNS 하루 2시간 제한 “소셜미디어 설계 바뀐다” 08-27 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
