AI 슬롭과 온라인 소음에 대한 최고의 답은 Robin Williams에게서 나온다

• Good Will Hunting의 벤치 장면은 책으로 아는 지식과 직접 살아낸 경험의 차이를 통해 AI 슬롭·무한 조언·온라인 소음이 놓치는 것을 보여줌
• AI는 인터넷을 읽었지만 상황을 읽거나 삶을 살아본 적이 없고, 지식은 있어도 감정과 경험은 없다는 대비가 중심에 있음
• Robin Williams의 연기는 같은 대본도 누구나 똑같이 구현할 수 없다는 사례로, 예술은 정보를 배열하는 일이 아니라 삶의 경험을 의미로 합성하는 일에 가까움
• 온라인에는 대본만 있고 연기가 빠진 듯한 콘텐츠가 많으며, 시장은 어려운 창작보다 콘텐츠를 더 많이 만드는 도구 사용을 강조함
• 사람에게 필요한 기반은 AI의 large language model이 아니라 little life moments이며, 각자의 경험과 시선을 작업에 넣을 때 대체하기 어려운 가치가 생김

Good Will Hunting 장면이 보여주는 지식과 경험의 차이

• Good Will Hunting에서 Sean, 즉 Robin Williams가 Boston Public Garden 벤치에서 Will에게 말하는 장면이 출발점임
• Sean은 Will이 예술, Michelangelo, 전쟁, 사랑, 상실을 책과 인용으로 말할 수는 있지만 실제로 살아낸 적은 없다고 몰아붙임
  • Sistine Chapel의 냄새를 맡아본 적 없음
  • 사랑하는 사람 옆에서 진짜 행복을 느껴본 적 없음
  • 전쟁터에서 친구의 마지막 숨을 지켜본 적 없음
  • 병원에서 두 달 동안 앉아서 자며 사랑하는 사람의 손을 잡아본 적 없음
• Oliver Twist를 읽었다고 고아의 삶을 안다고 할 수 없듯, 책에서 읽은 지식은 한 사람의 실제 삶을 포괄하지 못함
• 핵심은 전문 지식과 지혜, 이론과 경험, 앎과 삶 사이에 간격이 있다는 점임

AI는 인터넷을 읽었지만 삶을 살지 않았다

• Will은 책과 이론을 많이 알고 있다는 점에서 인간형 ChatGPT처럼 그려짐
• 반면 Sean에게는 Will에게 없는 경험이 있음
  • 전쟁, 사랑, 병, 상실, 희망, 꿈, 실패, 성공을 직접 겪음
  • Will은 Boston 밖으로 나간 적이 없고, 상처받을 만큼 누군가와 가까워지는 일을 두려워함
• AI는 인터넷을 읽었지만 방의 분위기를 읽지 못하고, 삶을 살아본 적도 없음
• 무엇인가를 알고 말할 수는 있어도 느끼거나 경험하지 않으며, 살아 있지 않기 때문에 직접 산 경험을 가질 수 없음
• 온라인의 많은 목소리는 성공의 “비밀”이나 “마법” 도구를 팔면서 개인의 살아온 경험이 덜 중요하다는 인상을 만듦

앎만으로는 의미 있는 일을 만들기 어렵다

• “전쟁에 대해 읽는 것”과 “전쟁 속에 있는 것”은 다름
• “사랑에 대해 읽는 것”과 “사랑에 빠지는 것”도 근본적으로 다른 경험임
• Oliver Twist를 읽는 일은 고아로 살아가는 일과 같지 않음
• 인터넷과 온라인 조언은 지식이 무한하고, 다른 사람이 더 많이 알고, 소프트웨어가 답을 말해줄 수 있으니 개인의 경험과 자신감을 접어야 한다는 압박을 만듦
• 그러나 개인의 삶은 무한한 지식 앞에서 사라지는 요소가 아니라, 오히려 차이를 만드는 기반이 됨

같은 대본도 같은 연기가 되지 않는다

• Robin Williams의 연기는 같은 대본을 받았더라도 다른 배우가 똑같이 해낼 수 없다는 사례로 쓰임
• 대본에는 단어가 있지만, Williams는 그 단어에 생명력을 부여함
• 배우와 예술가는 정보를 올바르게 배열하는 데 그치지 않고, 감정을 어떻게 몸으로 구현하고 전달할지 선택함
• 과학적 발견은 충분한 시간과 자원이 있으면 다른 과학자가 같은 진실에 도달할 수 있다는 식으로 대비됨
• 예술은 다르게 작동함
  • 두 예술가가 독립적으로 완전히 같은 결과를 만들 수 없음
  • 예술은 외부 진실을 찾는 일이 아니라 그 진실을 내부에서 의미로 합성하는 일임
  • 어떤 두 사람도 박자 하나까지 똑같은 삶을 살지 않았기 때문임

작업에 자기 삶을 넣어야 하는 이유

• 온라인의 많은 작업은 창작자가 연기하는 것을 잊은 대본처럼 느껴짐
  • 단어는 있지만 생기가 없음
  • 시장은 그런 콘텐츠를 더 많이 생산하는 도구를 내놓고, 인간이 더 잘할 수 없다는 식의 메시지를 덧붙임
• 모든 것을 과학으로 환원하려는 흐름 속에서 필요한 일은 그것을 예술로 끌어올리는 것임
• AI와 사람 모두 LLM을 기반으로 한다는 말장난이 등장함
  • AI는 large language model을 가짐
  • 사람은 little life moments를 가짐
• 문제는 사람들이 자신의 작은 삶의 순간들을 충분히 일관되고 자신 있게 끌어오지 않는 데 있음
• 분야의 신입, 40년 경력의 전문가, 알려지지 않은 목소리, 널리 알려진 이야기꾼 모두에게 중요한 것은 각자의 삶을 끌어오고 자기만의 “LLM”을 쓰는 일임
• 비슷한 전문성과 기술, 비슷한 주제를 가진 사람은 많지만 세상을 어떻게 보는지가 각자를 갈라놓음
• 청중은 책, 글, 영상, AI 요약에서 읽을 수 있는 것만으로는 충분히 배울 수 없음
• 자기 경험과 시선을 드러낼 때 작업은 살아 있는 것이 됨