AI가 만든 글, 맥락과 인간적 목소리가 부족하다

최근 AI의 도움으로 디자인 문서, 회의록, 풀 리퀘스트 요약 등 다양한 형태의 결과물이 쏟아져 나오고 있지만, 이들이 충분한 맥락이나 관점 없이 세부 정보만 나열하는 경향이 있어 독자들에게 피로감을 주고 있습니다. 이러한 문서는 단순히 내용을 정리한 것을 넘어, 느리고 신중한 사고를 통해 합의점을 도출해야 하는 제안서로서의 역할을 상실하고 있다는 비판입니다.

AI가 생성한 글은 완벽하게 다듬어졌을지라도 개인적인 경험이나 취약성(vulnerability)이 결여되어 있어 깊은 공감대 형성에 한계가 있습니다. 민감한 주제에 대한 메시지를 AI로 작성했을 경우, 내용 자체는 갖추었으나 비인격적이고 단절된 느낌을 주어 수신자가 흥미를 느끼거나 반응하기 어렵다는 사례가 있습니다.

AI의 글쓰기 활용은 인간이 충분한 맥락과 원본 자료를 제공할 때 가장 유용합니다. 예를 들어, 학술 논문 작성 시 저자가 LaTeX 템플릿, 출판사 가이드라인, 소스 코드, 운영 로그 등 방대한 컨텍스트를 AI에 제공하고 이를 검증하거나 보조적으로 활용하는 방식이 효과적입니다. 이 경우 독자는 전체 과정의 일부로서 내용을 판단할 수 있습니다.

LLM은 기본적으로 광범위한 데이터셋에서 다음 단어의 통계적 확률을 최적화하도록 훈련되었기 때문에, 시나 문학처럼 비직접적이거나 추상적인 의미를 다루는 글에서는 한계를 보입니다. 인간의 지식이나 이해가 담긴 깊이는 단순히 사실만을 나열하는 것과는 다르며, 전체를 부분으로 분해할 경우 상당한 의미 손실이 발생합니다.