창의성에 관한 읽을거리를 AI를 사용하여 요약하고 (lilys.ai절반 + 챗지피티 절반) +휴먼터치를 가미한 포스팅. (몇 문장 직접 요약해서 덧붙이기, 영어단어 찾기 등)
- 읽을거리 링크: https://every.to/learning-curve/can-ai-write-creatively-it-depends-who-s-reading
AI가 과연 창의적인 글쓰기가 가능한지에 대한 논쟁을 "누가 읽느냐에 따라 다르다"는 독특한 관점으로 풀어냅니다. 이 콘텐츠는 샘 알트만의 발언과 인지과학자 마가렛 보든의 창의성 이론을 바탕으로, AI의 창작물을 평가하는 우리의 기준이 결국 주관적인 판단임을 명확히 제시합니다. AI의 창의성을 객관적으로 판단하는 대신, 우리의 관점과 해석이 결과물의 가치를 어떻게 결정하는지 이해하고 싶은 분들에게 실질적인 통찰을 제공합니다.
metafictional : 메타픽션은 허구의 일종으로, 허구의 장치를 의도적으로 그리는 것을 가리킨다. 메타픽션은 그것이 픽션임을 의도적으로 독자에게 알리는 것으로, 허구와 현실의 관계에 대한 문제를 제시한다 referring to a work of fiction that self-consciously draws attention to its own fictional nature. It is a literary or artistic technique where the story breaks the illusion of reality by highlighting its own narrative structure, authorial creation, or conventions. This often involves characters who are aware they are in a story or a narrator who comments on the text itself.
1. AI 창의성 논쟁의 시작과 핵심 질문
챗지피티의 답변의 문학적 가치를 논하는 것은 쟁점을 벗어난다고 말함. 대신에 더 중요한 질문이 있음.
Are large language models capable of writing creatively?
1.1. 샘 알트만의 트윗과 GPT-5의 등장
- 기존 논의의 배경: 3월에 Rhea Purohit가 샘 알트만(Sam Altman)의 트윗에 응답하여 AI의 창의적 글쓰기 능력에 대한 글을 게시한 바 있다.
- 샘 알트만의 발언: 샘 알트만은 OpenAI가 창의적 글쓰기에 능숙한 모델을 훈련시켰으며, AI가 작성한 글에 "정말로 감명받은" 것이 처음이라고 트윗했다.
- 미공개 모델: 이 모델은 아직 대중에게 공개되지 않았으며, GPT-5인지 혹은 다른 모델인지는 불분명하다.
- 핵심 질문의 지속: 이 미공개 모델에 대한 논의는 사라졌지만, AI가 진정으로 창의적일 수 있는지에 대한 더 깊은 질문은 여전히 남아있다.
- 마가렛 보든의 선구적 연구: 인지 과학자였던 마가렛 보든(Margaret Boden)은 ChatGPT가 대중화되기 훨씬 전부터 AI의 창의성에 대해 수십 년간 탐구해왔다.
- 시의성: 보든의 지난달 별세로 인해 그녀의 아이디어를 다시 살펴보는 것이 더욱 시의적절해졌다.
1.2. AI 창의성 논쟁의 본질
- 공개된 프롬프트와 결과: 샘 알트만은 공개되지 않은 모델의 잠재력을 보여주기 위해 프롬프트("AI와 슬픔에 대한 메타픽션 문학 단편 소설을 써주세요")와 그 결과로 생성된 1,172단어 분량의 내러티브를 공유했다.
- 혼합된 반응: 알트만의 트윗에 대한 반응은 엇갈렸는데, 일부는 AI의 이야기에 깊은 감동을 받았으나, 다른 일부는 이를 "쓰레기"로 일축했다.
- 논점의 재정의: 글쓴이는 AI가 생성한 작품의 문학적 가치를 논쟁하는 것은 핵심을 놓치는 것이라고 주장한다.
- 근본적인 질문: 이 시연은 대규모 언어 모델(LLM)이 진정으로 창의적으로 글을 쓸 수 있는지라는 더 근본적인 질문을 제기한다.
- 창의성에 대한 정의 문제: AI의 창의성을 판단할 때, 우리는 사실상 창의성이 무엇인지에 대한 우리 자신의 믿음을 표현하는 것이다.
- 창의성 정의의 어려움: 우리는 창의성을 보았을 때 알 수 있다고 생각하지만, 그것을 말로 표현하는 것은 놀라울 정도로 어렵다.
- 창의성의 본질에 대한 질문: 창의성이란 세상에 대한 데이터를 받아들여 재배열하는 정교한 속임수(환상)인지, 아니면 인간 경험의 형언할 수 없는 측면에 뿌리를 둔 것인지, 혹은 완전히 다른 것인지에 대한 질문이 제기된다.
- 결론: 이러한 질문들을 파헤치는 과정에서 AI의 창의성에 대한 흥미로운 아이디어들을 발견했지만, LLM이 다음 세대의 위대한 문학적 인재인지에 대한 흑백논리의 답변은 찾지 못했다.
- 결론의 핵심: AI의 창의성 여부는 결국 인간인 우리(독자)가 사물을 어떻게 바라보는지에 크게 달려 있다는 결론에 도달했다.
2. 마가렛 보든의 창의성 이론
2.1. 보든의 창의성 세 가지 유형
- 이론적 배경: 인지 과학자인 마가렛 보든은 알트만의 트윗보다 20년 이상 앞서 창의성과 인공지능에 관한 논문을 발표했다.
- 보든의 창의성 분류: 보든은 창의성이 세 가지 광범위한 유형으로 분류된다고 이론화했다.
- 조합적 창의성 (Combinational creativity): 친숙한 아이디어를 있을 법하지 않게 결합하는 것 (예: 스페인 요리와 태국 요리를 융합하는 요리사).
- 탐색적 창의성 (Exploratory creativity): 친숙한 개념 공간 내에서 새로운 아이디어를 발견하는 것 (예: 현대 스페인 요리의 최전선에 있는 요리사).
- 변형적 창의성 (Transformational creativity): 친숙한 공간의 어떤 차원을 변경하여 새로운 구조가 발생하도록 하는 것 (예: '음식'의 구성을 재구상하는 요리사).
2.2. AI와 창의성 유형에 대한 초기 평가
- 조합적 창의성의 초기 사례: 보든은 수수께끼를 생성하도록 프로그래밍되어 "A cereal killer"와 같은 말장난을 포함하는 Joke Analysis and Production Engine이라는 초기 컴퓨터 프로그램을 조합적 창의성의 예로 언급했다.
- 당시 AI의 성공: 보든은 당시의 컴퓨터 프로그램들이 탐색적 창의성에서 가장 성공적이었으나, 변형적 창의성은 여전히 먼 꿈으로 남아있다고 언급했다.
- 최근 발표된 리서치에서도 보든의 기준으로 LLM을 평가했는데 비슷한 결론을 내놓았다. 조합적 창의성과 탐색적 창의성은 가능하다. 변형적 창의성은 아직 못한다. 인간의 변형적 창의성의 예시는 James Joyce's 율리시스Ulysses로, 의식의 흐름 스타일로 써서 전통적인 내러티브 구조를 부수고 소설을 새롭게 재정의했었음.
- 이러한 변형적 창의성은 튜링테스트의 대안으로 만들어져 기계의 창의성 측정목적인 Lovelace Test를 만든 사람들의 기준과 일치함.
러블레이스 테스트(Lovelace Test)
2001년 제안된 이 테스트는 기계가 창작자의 의도나 설계로 설명되지 않는 결과를 내면 ‘창의적’이라고 본다.
( A program passes the Lovelace Test if it generates an output that its creator cannot explain based on the program’s design, algorithms, or knowledge base. )
그러나 현 세대의 LLM(대형언어모델)은 여전히 인간이 설계한 틀 안에서 예측 가능한 방식으로 텍스트를 생성하므로 이 기준을 통과하지 못한다.
3. 인간의 고유한 창작 과정
인간의 글쓰기는 종종 ‘고통과 무의식의 산물’ 로 묘사된다.
- 버지니아 울프는 소설을 쓰는 과정을 “말로 건널 수 없는 심연을 고통스럽게 끌어내는 것”이라 표현했다.
- 뮤지션 닉 케이브는 “AI는 모방만 할 뿐, 진짜 인간 경험의 슬픔은 느낄 수 없다”고 말한다.
By saying "It's a blood and guts business, here at my desk," the speaker is asserting the profound, personal, and physically/emotionally demanding nature of their work, contrasting it with something that might be seen as easy or mechanical (like, for example, work produced by artificial intelligence, which is the context in which the phrase is often used). 여기 내 책상에서 피와 내장을 다루는 일이 벌어지고 있어요. - 창의적 ‘잠복기(incubation)’ 이론에 따르면, 인간의 깨달음은 종종 의식적 사고 밖에서 갑자기 떠오른다. AI에는 이런 무의식적 작용이 없다.
즉, AI는 ‘레몬의 신맛’을 묘사할 수는 있어도 실제로 그 신맛에 몸이 움찔한 적은 없다 — 이 차이가 인간 창의성의 본질이다.
// 그렇다면 AI에게 피지컬 바디가 생기면? 로봇이 되면? 신맛에 몸이 움찔하는 반응을 생성하는 시점이 오면???
4. 창작의 주체는 작가가 아니라 독자일 수도 있다
문학 이론의 전환점에서 포스트모더니스트들은 ‘저자 중심’의 관점을 비판하며, 의미는 독자의 해석 속에서 만들어진다고 주장했다.
이탈로 칼비노(Italo Calvino)는 이미 1986년에 “기계가 글을 쓰는 시대가 오더라도, 문학의 생명은 여전히 ‘읽는 순간’에 있다”고 예견했다.
→ 따라서 창의성은 작가(인간 또는 AI)가 아니라, 그것을 해석하는 ‘우리’의 마음속에 존재한다는 관점도 가능하다.
utterance : a spoken word, statement, or vocal sound.
foreshadowed : be a warning or indication of (a future event).
creativity doesn’t reside in the writer’s hand—human or AI—but in the reader’s willingness to make meaning.
5. 결론: 창의성은 스펙트럼이다
AI가 창의적일 수 있는가의 답은 “부분적으로 그렇다” 이다.
- 그렇다: 조합과 탐색의 수준에서는 이미 창의적이다.
- 아직 아니다: 무의식, 경험, 혁신적 사고를 통한 변혁적 창의성에는 이르지 못한다.
결국 AI 창의성 논쟁은 AI의 한계를 따지는 문제이자, 인간 자신이 무엇으로 창의적인 존재인가를 다시 묻는 문제이다.
요약 문장:
“AI의 창의력은 우리가 창의성을 어디서 찾느냐에 따라 달라진다. AI가 글을 쓴다기보다, 우리가 그 글 속에서 무엇을 ‘읽어내는가’가 진짜 질문이다.”
원문 저자: Rhea Purohit (Every 매거진 기고가)
출처: Every (2025년 8월 26일)
// 읽는 사람의 마음 속에 감정을 불러 일으키는 것은 사실 읽는 사람의 경험이나 그 사람의 생각이기 때문에 작가 뿐만 아니라 독자도 작품을 만들어가는 주체라는 것은 동의함.
// 그림은 경제적 가치를 정할 때 누가 작가인지 중요함. 내가 한 낙서와 피카소가 한 낙서는 분명히 금전적 가치가 다르기 때문. 작가의 삶과 작가가 전하려던 메시지 등이 중요함. 그렇다면 문학의 경제적 가치는? 문학은 그림과 많이 다를지? 글 또한 누가 작성했는지에 따라 의미와 가치가 달라지는건 아닐까.
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