[비평] Yours, Sincerely: On Creativity After AI
Wilson Chang(2024년 제3회 에이프캠프 참여자, 제품 디자이너, UX 엔지니어 , 크리에이티브 테크놀로지스트)
Yours, Sincerely — On Creativity After AI
Upon returning to my university campus for the first time since the COVID-19 lockdown began, I was given a reusable face mask that had “non-essential” printed on the front. Those stark bold white letters stood out immediately against the black fabric this otherwise basic mask was made of. These were also intentionally given out to every single one of my classmates at the School of Art, Design & Media — and no, this wasn’t supposed to be a prank. In fact, this was organised and distributed by the student council in response to a controversy that occurred earlier that year in the midst of the nation-wide quarantine.
Back in June 2020, an article published by the largest newspaper in Singapore presented results from a survey that singled out artists as the number one ranked “non-essential” job during the pandemic.1 While some argued that there was a lapse of context from the newspaper, the backlash was swift and impossible to ignore; creatives in general felt sidelined as this article implied their work was unimportant or dispensable, and pointed out the obvious irony in the fact that the infographic had to be drawn by an illustrator.
Countless memes and rants across various social media platforms later, the online discussions gave clue as to what the entire controversy ultimately boiled down to: the inherent need of discerning the value in something (which is a very Singaporean concept). As a society obsessed with numbers, there is often a tendency to equate importance with measurable value, especially economic or functional value. Thus, art becomes an easy target of such scrutiny when its value is emotional, cultural and symbolic, and its impact more qualitative in nature.
While this isolated incident feels like a forgotten fever dream from more than half a decade ago, this uneasy need to justify the value of art has never really left, instead slowly looming over the global creative industry like a festering dark cloud, this time due to the onset of generative Artificial Intelligence (AI).
The Value Equation
Coined by Andrej Karpathy, the original notion of vibecoding depicts a new method of software development in which programmers would chat with LLMs in natural language, and code would be generated based on these prompts.2 This was meant to be a fuss-free approach that embraced speedy iterations and changes just based on “vibes”.
Jack Dorsey, the co-founder and ex-CEO of Twitter, loved vibecoding. He famously worked on a “weekend project” that enabled communications without contact information, central servers, and most importantly, the internet.3 Months later, as the Nepalese government blanketed the entire country in a total communications blackout to quell the protests and unrest, BitChat became one of the primary methods the protesting youth used to stay organised and maintain contact as the internet was shut off.
Nowadays, the use of vibecoding has become a mandate for many tech companies in the pursuit of productivity and efficiency. Software engineers are expected to utilise LLMs in helping them write, debug and test code. Across other roles in other industries, a similar expectation has also started taking shape as companies anticipate the new meta of working alongside AI.
In the last week of February, Cintrini Research and Alap Shah released an article titled “The 2028 Global Intelligence Crisis”.4 Packaged as a speculative thought-experiment, it imagines how rapid AI adoption could produce a sharp structural shock two years down the road. The article goes on to describe a bleak outlook for the global economy and workforce due to the world being unable to keep up and adapt in contrast to the disruptions brought about by how fast AI is progressing.
Citadel Securities, one of the world’s largest trading firms, responded quickly the very next day with an article of their own debunking many “fictitious” claims and projections the Cintrini article laid out.5 It argued that historically, productivity shocks would act as a complement instead of a substitute. But the damage was already done. Cintrini’s original article had spread across the financial and tech circles on social media like wildfire. The doomsday-heralding sentiment was heard far and wide, and made tangible when it left a dent on the stock market due to notable panic sell-offs from investors.
Just a few days later, Block, the parent company of fintech solutions such as Square and Cash App, announced that it would lay off more than 40% of its workforce, citing AI-induced productivity as the deciding factor. Jack Dorsey, who founded the company after leaving Twitter, explains this decision in a post on X:
we're not making this decision because we're in trouble. our business is strong. gross profit continues to grow, we continue to serve more and more customers, and profitability is improving. but something has changed. we're already seeing that the intelligence tools we’re creating and using, paired with smaller and flatter teams, are enabling a new way of working which fundamentally changes what it means to build and run a company. and that's accelerating rapidly.6
This led to a 20% spike of their stock price within the very same day. Unlike previous examples of large global tech companies that have gone through similar layoffs and saw their stock tank, this incident stands out in contrast due to how much they emphasise the importance of AI in its future processes; and based on the results, investors seem to agree — believing that productivity brought about by AI will translate into more profit.
Several experts agree and have already warned that other companies simply cannot afford to ignore this example, and may follow suit in one way or another. Others on social media have started referring to this as “Cintrini-esque”, referencing the doomsday scenario that has started to manifest itself into reality, and eventually shaking up the industry as a whole. This dread hits especially close to home, with how fast the series of events has occurred and how much faster the market has reacted.
The point I’m trying to make here is simply that the progress of AI can no longer be ignored. Much like every major technological disruption before, once the genie is out of the bottle there’s no turning back. The reality is that people are betting on the capabilities of AI one day catching up to and even outperforming what only an experienced team of workers were once capable of. This is simply how things are when the value equation is shifting.
Artistic & Artificial Intelligence
The morning after the APE CAMP ended back when I participated in 2024, a large group of campers gathered at the lobby of the hotel we had stayed at, checking out and leaving our luggages with the concierge to come back for later in the day. After visiting an exhibition that was being held at Culture Station Seoul 284, several of us pondered what art movement would come after this current wave of new media. Jokingly, someone suggested “post-AI”, noting the trending obsession with AI and the further implications on what it means to create art.
Since the advent of GPTs being made widely available to the public, countless claims have threatened to doom the creative industry and make certain job scopes and roles redundant, such as writing, drawing and photography, to name a few. Just the other day, a colleague of mine was on YouTube trying to explain a video she had just watched and was hit by a series of blatant adverts making use of graphics, voiceovers and videos generated with the help (this is being generous) of AI.
What’s really curious, is that thinking about it now, I have no recollection whatsoever of the advert nor the brand, nor what it was really about, other than the fact that it was clearly heavily produced with generative AI.
Dylan Field, the CEO and co-founder of Figma, predicted that the involvement of gen AI will be inversely proportional to the intended lifespan of an artifact.7 What he means by this is that content or products, be it an article, a film or an application that is meant to be relevant for longer periods of time, will ultimately require more human input.
Think of it this way; something created with intention and care carries a completeness that is instinctively recognisable, and because of that, is more likely to find a place within our memory or become a topic of discussion. In contrast, something that is fully generated typically turns out results that are as generic as it gets, and is likely forgotten just as quickly as it took to produce.
This notion was echoed by the previous Chief Design Officer of Apple, Jony Ive, in his design philosophy that humans can sense care, and more often than not, the lack thereof.8 Describing it as the “respect that we have for each other”, he argues that there is a certain level of expectation for something that is meant to be consumed and or used by humans, and that people can tell the difference when something is made carelessly without thought.
Going back to the unmemorable adverts getting in the way of YouTube videos, what we witness in the age of attention warfare and quick dopamine fixes is that generative AI is frequently used to rapidly produce content for mass consumption, opting for high output over polish. This is by no means an accident, but rather a predictive outcome of engagement-based ranking and ad-driven monetisation. We’ve seen this before in clickbait videos and formulaic listicles that populated the internet back in the 2010s — AI just evolved this concept.
While writing as the editor-in-chief at Wired Magazine, Chris Anderson popularised the term Long Tail by describing highly niche and automated content that targets obscure search queries to dominate SEO or social feeds.9 Another common characteristic of Long Tails are that they typically consist of the majority (even up to 90%) of searches done by users, cultivating the perfect conditions for content strategies that produce relatively high rewards with next to zero effort.
The unofficial term for such high-volume, low-effort AI generated content catered for capturing attention or ad revenue as opposed to delivering depth and originality is “AI slop”. As a testament to its infamy, slop has officially been named the word of the year in 2025 by the Merriam-Webster dictionary.10 Examples of these can be found on most social platforms such as YouTube, where currently a third of Shorts shown to new users were classified as slop or brainrot content.
On one hand, rapidly mass produced content is the direct result of value being determined by the scale of output. Many creators on social media platforms churn out tens of videos at a time, hoping to spam their way into virality as it only takes one random video with an absurd amount of views to make a quick buck.
And on the other, when attention is such a limited commodity in our busy lives, we tend to spend more of our precious time on things that are real, and heartfelt. While this short-form satisfaction might placate consumers’ interests for the time being, real lasting impact cannot be delivered without intent and care; critics have argued that such content is quickly consumed and forgotten, rarely building influence or meaning. This is the kind of value that cannot be determined, but rather registered on a deeper level.
Tell Your Story
Morgan Housel, a New York Times bestselling author, once wrote:
Studying history makes you feel like you understand something. But until you’ve lived through it and personally felt its consequences, you may not understand it enough to change your behavior.
We all think we know how the world works. But we've all only experienced a tiny sliver of it.11
And this couldn’t have been more true. From my time with cross-border opportunities, I found myself extremely fortunate to have met incredible people from all walks of life; artists, lawyers, doctors, journalists, engineers, and much more. Combined with the fact that they came from such diverse cultural backgrounds, the exchange of experiences and knowledge widened my worldview in ways I’ve never imagined possible.
Thinking back on my experiences in the aforementioned programs, I’m reminded of how ignorant I was of many things I thought I knew about the world. As a chronically online zillienial, access to both mainstream and unconventional media painted a picture I’d readily accepted to be complete. Only after listening to the firsthand accounts of others living vastly different lives from mine, did I start to comprehend how some previously unfathomable realities existed as their histories.
It wasn’t an epiphany that came out of nowhere in the midst of those exchanges. This realisation actually came long after the programs ended. Whenever an incident appeared on the news, it simply used to be a headline that was easily dismissed with the swipe of a thumb. Now it feels much closer, like an emergency that someone I personally know is going through. The rest of the world doesn’t feel so distant anymore. It simply became more personal.
As a designer, I’ve always resonated with this notion that to design is to create for others. We create because we care about the experience of someone else. It could be for the people that you know, or it could be for others that you might’ve never met (and oftentimes probably never will). Because of that, designing is first and foremost understanding and sympathising with what it means to be human.
With how much generative AI has evolved over the years, the effects are undeniably incredible. It has compounded our abilities and brought convenience to our fingertips like never before; someone who doesn’t speak a word of the language can appear fluent, a non-technical person can develop and deploy applications as a one-man team, and convincing photoshoots can be done without ever being in front of a camera.
Despite the taglines you may have come across online, AI is far from being the antithesis of creativity. Ironically, it is probably the most powerful creative tool we’ve ever come across in our lifetime. It acts as a catalyst, collapsing the distance between imagination and execution. However, as intelligent as tools come, they carry the burden of how we use them, not the consequences that follow after.
OpenAI recently unveiled their latest model, GPT 5.4, which boasts a context window of 1,000,000 tokens.12 You could dump a book over 2,000 pages thick, which is about the size of an entire volume of an encyclopedia, on its metaphorical lap and ask questions about its contents instantly. AI has the exposure to all the global information it could possibly ever need, and yet, without guidance it always defaults to the most statistically familiar settings which eventually fizzles out into background noise.
What makes something resonate is not merely how it was created, but why. Oftentimes the fine line between something uncanny and something unforgettable is the human story embedded within. AI helps us build faster, think wider, and explore further — but it does not understand which stories are worth telling, and why they need to be heard. These stories are what help us relate with one another, and what keeps us grounded.
As the world around us increasingly optimises for output, the most unique advantage we hold as creatives is perspective. This means that all of our lived experiences we’ve learnt from one another; the contradictions, the conflicts, the moments of doubt and growth are essential parts of our story.
That is value that can never be generated, and perhaps was never “non-essential” to begin with.
[각주]
1) The Straits Times, “8 in 10 Singaporeans willing to pay more for essential services,” 2020. https://www.straitstimes.com/singapore/manpower/8-in-10-singaporeans-willing-to-pay-more-for-essential-services
2) Andrej Karparthy, 2025 https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
3) jack, “bitchat!”, 2025 https://github.com/orgs/permissionlesstech/discussions/139
4) Cintrini and Alap Shah, “THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS”, 2026 https://www.citriniresearch.com/p/2028gic
5) Frank Flight, “The 2026 Global Intelligence Crisis”, 2026 https://www.citadelsecurities.com/news-and-insights/2026-global-intelligence-crisis/
6) jack, 2026 https://x.com/jack/status/2027129697092731343
7) Dylan Field, 2026 https://www.linkedin.com/posts/dylanfield_all-software-will-be-generative-and-generated-activity-7415119013929988097-heOh/
8) Anna Winston, “Design Education is ‘tragic’, says Jonathan Ive”, 2014 https://www.dezeen.com/2014/11/13/design-education-tragic-says-jonathan-ive-apple/
9) Chris Anderson, “The Long Tail”, 2004 https://www.wired.com/2004/10/tail/
10) “2025 Word of the Year: Slop”, 2025 https://www.merriam-webster.com/wordplay/word-of-the-year
11) Morgan Housel, “The Psychology of Money”, 2020
12) OpenAI, “Introducing GPT-5.4”, 2026 https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4/
[저자 소개]
Wilson Chang (b. 1997, Singapore) is a product designer, UX engineer and occasional creative technologist whose work is centred around bridging human-computer interactions.
Obsessed with emerging technologies such as artificial intelligence, blockchain and quantum computing, his commercial work aims to deliver the complexity of the future in the context of today, while discovering virtual interactions and relational aesthetics through the lens of tech in his creative projects.
윌슨 창(1997년생, 싱가포르)은 프로덕트 디자이너, UX 엔지니어이자 때로는 크리에이티브 테크놀로지스트로서, 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 연결하는 것을 중심으로 활동하고 있습니다.
인공지능, 블록체인, 양자 컴퓨팅 등 신흥 기술에 깊은 관심을 가진 그는, 상업적 작업에서는 미래의 복잡성을 오늘의 맥락에서 전달하는 것을 목표로 하며, 크리에이티브 프로젝트에서는 기술의 시각으로 가상의 상호작용과 관계적 미학을 탐구합니다.
[번역]
진심을 담아, 당신에게: AI 이후 창작에 대하여.
코로나19 봉쇄 이후 처음으로 대학 캠퍼스에 돌아갔을 때, 나는 앞면에 "non-essential”라는 글씨가 새겨진 재사용 가능한 마스크를 받았다. 검은색 천 위에 굵고 선명한 하얀 글씨가 단번에 눈에 들어왔다. 이 마스크는 의도적으로 예술·디자인·미디어 학교에 재학 중인 모든 학생들에게 배포된 것이었다. 그렇다, 장난이 아니었다. 사실 이것은 전국적인 봉쇄 조치가 한창이던 그해 초에 불거진 한 논란에 대응하여 학생회가 기획하고 배포한 것이었다.
2020년 6월, 싱가포르 최대 일간지에 실린 한 기사가 코로나 팬데믹 기간 동안 실시된 설문 결과를 소개했다. 그 기사는 예술가를 팬데믹 시국에 가장 "불필요한(non-essential)" 직업 1위로 꼽았다. 일부는 기사의 맥락 파악에 오류가 있었다고 주장했지만, 역풍은 거세고 즉각적이었다. 창작자들 사이에서는 이 기사가 자신들의 작업이 중요하지 않거나 대체 가능한 것으로 암시한다는 박탈감이 팽배했고, 인포그래픽 자체가 일러스트레이터의 손에 의해 그려졌다는 명백한 아이러니를 지적하는 목소리도 적지 않았다.
다양한 소셜 미디어 플랫폼에 걸쳐 수많은 밈(memes)과 불만의 목소리가 쏟아진 끝에, 온라인 논의들은 이 논란의 본질이 무엇인지를 드러내 주었다. 바로 어떤 것의 가치를 판별하려는 내재적 욕구, 이른바 매우 싱가포르적인 개념이었다. 숫자에 집착하는 사회에서는 중요성을 측정 가능한 가치, 특히 경제적·기능적 가치와 동일시하는 경향이 짙다. 그렇기에 예술은 그 가치가 감정적·문화적·상징적이고, 그 영향이 질적인 성격을 띠는 탓에 이러한 비판의 쉬운 표적이 되곤 한다.
이 고립된 사건이 십년의 반도 더 전의 잊힌 악몽처럼 느껴지는 지금, 예술의 가치를 정당화해야 한다는 불편한 욕구는 사실 사라진 것이 아니라, 생성형 인공지능(Generative Artificial intelligence, 이하 AI)의 등장으로 인해 서서히 곪아 터지는 먹구름처럼 전 세계 창작 산업 위를 맴돌고 있다.
가치 방정식
안드레이 카르파시(Andrej Karpathy)가 창안한 바이브코딩(vibecoding)의 원래 개념은, 프로그래머가 자연어로 대규모 언어 모델(LLM)과 대화하면 그 프롬프트를 바탕으로 코드가 생성되는 새로운 소프트웨어 개발 방식을 말한다. 이는 "분위기"(vibes)만으로도 빠른 반복과 수정이 가능한, 번거로움 없는 접근법으로 고안된 것이었다.
트위터의 공동 창업자이자 전 CEO인 잭 도시(Jack Dorsey)는 바이브코딩의 열렬한 지지자였다. 그는 연락처 정보, 중앙 서버, 그리고 무엇보다 인터넷 없이도 통신이 가능하게 하는 “Weekend Project"로 유명세를 탔다. 몇 달 뒤, 네팔 정부가 시위와 불안을 잠재우기 위해 전국 통신을 완전히 차단하는 블랙아웃을 단행했을 때, 비트챗(BitChat)은 인터넷이 끊긴 상황에서 시위 청년들이 연락을 유지하고 조직을 유지하는 주요 수단 중 하나가 되었다.
오늘날 바이브코딩의 활용은 생산성과 효율성 추구를 위해 많은 테크 기업들의 표준 지침이 되었다. 소프트웨어 엔지니어들은 코드 작성, 디버깅, 테스트 과정에서 LLM을 활용하도록 요구받는다. 다른 산업의 다른 직군에서도 기업들이 AI와 함께 일하는 새로운 기준을 기대하면서 비슷한 양상이 서서히 자리 잡고 있다.
지난 2월 마지막 주, 시트리니 리서치(Cintrini Research)와 알랍 샤(Alap Shah)는 "The 2028 Global Intelligence Crisis"라는 제목의 글을 발표했다. 사변적 사고 실험의 형태로 포장된 이 글은, 급속한 AI 도입이 2년 후 심각한 구조적 충격을 일으킬 수 있다는 가상 시나리오를 그린다. 기사는 AI가 발전하는 속도에 비해 세계가 그 변화에 따라잡고 적응하지 못한다는 점에서, 세계 경제와 노동 시장에 대한 암울한 전망을 제시한다.
세계 최대 트레이딩 기업 중 하나인 시타델 시큐리티즈(Citadel Securities)는 바로 다음 날, 시트리니 기사에 담긴 수많은 "허구적인" 주장과 예측들을 반박하는 자체 글을 신속히 내놓았다. 역사적으로 생산성 충격은 대체제가 아닌 보완재로 작용해 왔다는 것이 그 논지였다. 그러나 이미 엎질러진 물이었다. 시트리니의 원문은 소셜 미디어 상의 금융·테크 커뮤니티에 산불처럼 퍼졌다. 세계 종말을 예고하는 분위기는 사방으로 퍼져나갔고, 투자자들의 눈에 띄는 공황 매도로 인해 주식 시장에 충격을 남기며 현실로 다가왔다.
불과 며칠 뒤, 스퀘어(Square)와 캐시앱(Cash App) 등 핀테크 솔루션의 모회사인 ”Block”은 AI를 통한 생산성 향상을 결정적 이유로 들며 전체 인력의 40% 이상을 감원하겠다고 발표했다. 트위터를 떠난 뒤 이 회사를 설립한 잭 도시는 X에 올린 글에서 이 결정을 다음과 같이 설명했다:
"우리가 이 결정을 내리는 것은 회사가 어려움에 처해서가 아닙니다. 우리의 사업은 견고합니다. 매출 총이익은 계속 성장하고 있고, 더 많은 고객들을 꾸준히 서비스하고 있으며, 수익성도 개선되고 있습니다. 그러나 무언가가 바뀌었습니다. 우리가 만들고 사용하는 인텔리전스 도구들이, 더 작고 수평적인 팀과 결합하여, 회사를 구축하고 운영하는 것의 의미를 근본적으로 바꾸는 새로운 업무 방식을 가능하게 하고 있다는 것을 우리는 이미 목격하고 있습니다. 그리고 그것은 빠르게 가속화되고 있습니다."
이로 인해 같은 날 그들의 주가는 20% 급등했다. 비슷한 규모의 감원을 단행하고 주가가 폭락하는 것을 목격했던 이전의 대형 글로벌 테크 기업들과는 달리, 이 사례는 AI를 미래 핵심 프로세스로 강조한다는 점에서 뚜렷한 대조를 이룬다. 그리고 결과에서 알 수 있듯이 투자자들도 이에 동의했다. AI가 가져오는 생산성이 더 많은 수익으로 이어질 것이라 믿은 것이다.
여러 전문가들도 이에 동의하면서, 다른 기업들이 이 사례를 무시할 여유가 없으며 어떤 식으로든 뒤따를 수밖에 없을 것이라고 이미 경고하고 있다. 소셜 미디어에서는 이를 "Cintrini-esque" 사태로 부르기 시작했다. 현실로 서서히 모습을 드러내며 결국 산업 전반을 뒤흔드는, 바로 그 종말 시나리오를 빗댄 것이다. 이 공포는 일련의 사건들이 얼마나 빠르게 전개되었고, 시장이 얼마나 더 빠르게 반응했는지를 보면 남의 일처럼 느껴지지 않는다.
내가 말하고자 하는 핵심은 단순하다. AI의 진보는 더 이상 외면할 수 없다는 것이다. 이전의 모든 주요 기술 혁신과 마찬가지로, 한번 램프 밖으로 나온 지니는 다시 가둘 수 없다. 현실은, 사람들이 AI의 역량이 언젠가 숙련된 전문가 집단만이 해낼 수 있었던 것을 따라잡고 심지어 능가할 것이라는 데 베팅하고 있다는 것이다. 가치 방정식이 이동하는 시대에는, 이것이 바로 세상이 돌아가는 방식이다.
예술적 인공지능과 인공 인공지능
내가 2024년 에이프캠프(APE CAMP)에 참가했던 그 다음 날 아침, 많은 참가자들이 머물렀던 호텔 로비에 모였다. 체크아웃을 하고 짐을 맡겨 놓은 채, 그날 오후에 다시 돌아올 준비를 하면서였다. 문화역서울 284에서 열리고 있던 전시를 관람하고 난 후, 우리 중 몇몇은 이 뉴미디어의 물결 이후에는 어떤 예술 운동이 올 것인지를 생각했다. 누군가는 농담처럼 "포스트-AI"를 제안했다. AI에 대한 유행처럼 번진 집착과, 그것이 창작의 의미에 더 깊이 미치는 함의를 짚으면서.
GPT가 대중에게 폭넓게 공개된 이후, 창작 산업을 위협하고 글쓰기, 드로잉, 사진 등 특정 직군과 역할을 쓸모없게 만들 것이라는 수많은 주장이 쏟아졌다. 며칠 전에도, 한 동료가 유튜브에서 방금 본 영상을 설명하려는 차에, AI의 힘을 빌린(이건 꽤 너그러운 표현이다) 그래픽, 보이스오버, 영상들로 가득 찬 노골적인 광고 공세에 시달렸다.
흥미로운 것은, 지금 돌이켜보니 그 광고도, 브랜드도, 내용도 전혀 기억나지 않는다는 사실이다. 그것이 생성형 AI로 대거 제작된 것이라는 인상만 남아 있을 뿐이다.
피그마(Figma)의 CEO 겸 공동 창업자 딜런 필드(Dylan Field)는 생성형 AI의 개입 정도가 결과물의 의도된 수명과 반비례할 것이라고 예측했다. 즉, 어떤 기사, 영화, 애플리케이션이든 더 오랜 기간 유효하도록 만들어진 콘텐츠나 제품일수록 결국 더 많은 인간의 손길을 필요로 한다는 뜻이다.
이렇게 생각해 보라. 의도와 정성을 담아 만들어진 것에는 본능적으로 인식되는 완성도가 있으며, 그렇기에 우리의 기억 속에 자리 잡거나 이야깃거리가 될 가능성이 훨씬 높다. 반면, 완전히 생성된 결과물은 대개 더없이 평범한 수준에 머물고, 만들어지는 데 걸린 시간만큼이나 빠르게 잊혀버린다.
이 생각은 애플의 전 최고 디자인 책임자(CDO) 조니 아이브(Jony Ive)의 디자인 철학에도 고스란히 담겨 있다. 그는 인간이 정성을, 그리고 더 많은 경우 그 부재를 감지한다고 말한다. 이를 "우리가 서로에게 갖는 존중"이라 표현하며, 그는 인간이 소비하거나 사용하도록 만들어진 것에는 일정 수준의 기대치가 있고, 사람들은 생각 없이 부주의하게 만든 것과 그렇지 않은 것의 차이를 알아챈다고 주장한다.
유튜브 영상 중간을 방해하는 기억조차 안 되는 광고 이야기로 돌아가자면, 우리가 주의력 쟁탈전과 즉각적인 도파민 충족의 시대에 목격하는 것은, 생성형 AI가 대량 소비를 위해 콘텐츠를 빠르게 양산하는 데 빈번히 쓰인다는 점이다. 품질보다는 생산량을 우선시하면서. 이것은 결코 우연이 아니라, 참여도 기반 순위와 광고 수익 창출 구조가 만들어낸 예측 가능한 결과다. 우리는 이미 2010년대 인터넷을 가득 채웠던 낚시 영상과 뻔한 형식의 리스트형 콘텐츠에서 이를 본 바 있다. AI는 그 개념을 진화시켰을 뿐이다.
와이어드 매거진(Wired Magazine)의 편집장으로 활동하며 크리스 앤더슨(Chris Anderson)은 “Long Tail”이라는 용어를 대중화했다. 그는 SEO(Search Engine Optimization)나 소셜 피드를 장악하기 위해 틈새 검색어를 노리는 지극히 세분화되고 자동화된 콘텐츠를 묘사하며 이 개념을 소개했다. 롱테일 콘텐츠의 또 다른 특징은 대체로 사용자 검색의 대다수(최대 90%에 달하기도 하는)를 차지하며, 거의 아무런 노력 없이 비교적 높은 수익을 올릴 수 있는 최적의 조건을 만들어낸다는 점이다.
깊이와 독창성보다는 주목도나 광고 수익을 위해 생산되는, 대량의 저품질 AI 생성 콘텐츠를 가리키는 비공식 표현은 "AI slop"이다. 그 악명의 증거로, 슬롭(slop)은 2025년 메리엄-웹스터 사전이 올해의 단어로 공식 선정하기까지 했다. 이러한 콘텐츠는 현재 신규 이용자에게 노출되는 유튜브 쇼츠의 3분의 1이 슬롭 또는 브레인롯(brainrot) 콘텐츠로 분류될 만큼, 대부분의 소셜 플랫폼에서 쉽게 찾아볼 수 있다.
한편으로는, 대량으로 빠르게 생산되는 콘텐츠는 생산량의 규모로 가치가 결정되는 현실의 직접적인 결과다. 소셜 미디어의 많은 크리에이터들은 한꺼번에 수십 편의 영상을 쏟아내며 스팸식으로 바이럴을 노린다. 황당한 조회수를 기록하는 영상 하나만 있으면 단번에 큰돈을 벌 수 있기 때문이다.
다른 한편으로는, 바쁜 일상 속에서 주의력이 희소한 자원이 된 지금, 우리는 진심과 진정성이 담긴 것에 소중한 시간을 더 쓰는 경향이 있다. 단기적인 만족이 당장은 소비자들의 흥미를 충족시킬 수 있을지라도, 의도와 정성 없이는 진정한 지속적 영향이란 있을 수 없다. 비평가들은 이러한 콘텐츠가 빠르게 소비되고 잊혀버리며, 좀처럼 영향력이나 의미를 쌓지 못한다고 지적한다. 이것이 바로 수치로 환산할 수 없지만, 더 깊은 차원에서 새겨지는 가치다.
당신의 이야기를 들려주세요
뉴욕타임스 베스트셀러 작가 모건 하우젤(Morgan Housel)은 이런 글을 쓴 적이 있다:
"역사를 공부하면 무언가를 이해한 것처럼 느껴진다. 그러나 직접 그것을 겪고 그 결과를 몸소 느껴보기 전까지는, 행동을 바꿀 만큼 충분히 이해한 것이 아닐지도 모른다.
우리는 모두 세상이 어떻게 돌아가는지 안다고 생각한다. 하지만 우리 각자는 그것의 아주 작은 단편만을 경험했을 뿐이다."
이 말은 그 어느 때보다 깊이 와닿는다. 국경을 넘나드는 교류의 기회들을 통해, 나는 매우 다양한 삶의 방식을 가진 놀라운 사람들을 만나는 행운을 누렸다. 예술가, 법조인, 의사, 저널리스트, 엔지니어, 그 외 수많은 분야의 사람들이었다. 그들이 이토록 다양한 문화적 배경에서 왔다는 사실과 맞물려, 경험과 지식의 교류는 내가 상상조차 못했던 방식으로 나의 세계관을 넓혀 주었다.
앞서 언급한 프로그램들에서의 경험들을 돌아볼 때마다, 내가 안다고 생각했던 많은 것들에 대해 얼마나 무지했는지가 새삼 떠오른다. 만성적인 온라인 세대인 나에게, 주류와 비주류 미디어 모두에 대한 접근은 내가 완전하다고 여기며 받아들였던 그림을 그려 주었다. 그러나 나와는 전혀 다른 삶을 살아온 사람들의 생생한 이야기를 직접 들은 후에야, 이전에는 상상조차 할 수 없었던 현실들이 그들의 역사로서 실재해 왔다는 사실을 이해하기 시작했다.
그 교류의 순간들에서 갑자기 깨달음이 찾아온 것은 아니었다. 이 자각은 오히려 프로그램이 모두 끝나고 한참 뒤에 찾아왔다. 뉴스에서 어떤 사건이 보도되면, 예전에는 엄지손가락 하나로 쉽게 넘겨버릴 수 있는 헤드라인에 불과했다. 이제 그것은 훨씬 가깝게, 마치 내가 직접 아는 누군가가 겪고 있는 긴급한 일처럼 느껴진다. 이제 세상은 더 이상 멀게 느껴지지 않는다. 그저 훨씬 더 개인적인 것이 되었을 뿐이다.
디자이너로서, 나는 디자인이란 타인을 위해 창조하는 것이라는 개념에 늘 공감해 왔다. 우리는 다른 누군가의 경험을 소중히 여기기에 창작한다. 그것은 당신이 아는 사람들을 위한 것일 수도 있고, 한 번도 만난 적 없는(그리고 대개는 앞으로도 절대 만나지 못할) 사람들을 위한 것일 수도 있다. 그렇기에, 디자인이란 무엇보다 먼저 인간이라는 것이 어떤 의미인지를 이해하고 공감하는 행위다.
생성형 AI가 수년에 걸쳐 발전해 온 결과는 부정할 수 없이 놀랍다. 그것은 우리의 능력을 복합적으로 증폭시키고, 전례 없이 편리함을 손끝으로 가져다 주었다. 그 언어를 한마디도 모르는 사람이 유창하게 구사하는 것처럼 보일 수 있고, 비전공자 한 명이 애플리케이션을 1인 팀으로 개발하고 배포할 수 있으며, 카메라 앞에 한 번도 서지 않고도 설득력 있는 화보를 만들 수 있다.
온라인에서 마주치는 온갖 슬로건에도 불구하고, AI는 창의성의 대척점과는 거리가 멀다. 역설적이게도, 이것은 우리 생애에서 만난 가장 강력한 창작 도구일 것이다. 그것은 상상과 실행 사이의 거리를 압축하는 촉매제로 작용한다. 하지만 아무리 지능적인 도구라도, 그것을 어떻게 사용하느냐는 우리에게 달려 있고, 그로 인한 결과의 책임도 우리에게 있다.
OpenAI는 최근 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 자랑하는 최신 모델 GPT 5.4를 공개했다. 2,000페이지가 넘는 책, 즉 백과사전 한 권 분량의 텍스트를 그 은유적인 무릎 위에 올려놓고 그 내용에 대해 즉시 질문할 수 있다. AI는 필요한 모든 전 세계의 정보에 접근할 수 있음에도, 안내 없이는 언제나 통계적으로 가장 익숙한 설정으로 되돌아가 결국 배경 소음 속으로 흐릿하게 사라지고 만다.
어떤 것이 울림을 일으키는 것은 그것이 단순히 어떻게 만들어졌느냐가 아니라, 왜 만들어졌느냐에 달려 있다. 낯설고 불쾌한 것과 잊히지 않는 것 사이의 가느다란 경계선은, 대개 그 안에 담긴 인간의 이야기다. AI는 우리가 더 빠르게 만들고, 더 넓게 사유하고, 더 멀리 탐험할 수 있게 돕는다. 하지만 어떤 이야기가 들려줄 가치가 있는지, 그리고 왜 그것이 들려야 하는지는 이해하지 못한다. 이 이야기들이야말로 우리가 서로 연결되게 하고, 우리를 단단히 붙들어 매는 것이다.
세상이 점점 더 산출을 향해 최적화되어 가는 지금, 창작자로서 우리가 가진 가장 고유한 강점은 바로 관점이다. 이것은 우리가 서로에게서 배워 온 모든 살아온 경험들, 즉 모순들, 갈등들, 의심과 성장의 순간들이 우리 이야기의 본질적인 부분임을 의미한다.
그것은 결코 생성될 수 없는 가치이며, 어쩌면 처음부터 "non-essential"이었던 적도 없었는지 모른다.