AI 콘텐츠 과잉 시대, 우리가 잃어버린 것들

AI 생성 콘텐츠가 과도해지면서 정보 소비자들이 기시감을 느끼며, '신호 퇴화'(수사적 장치 남발로 의미 상실)와 '검증 붕괴'(생성 쉬움 vs. 확인 어려움) 문제가 발생. 이는 정보 판단 능력을 약화시킴.

• 신호 퇴화 문제:

  • 은유, 볼드체, Em-dash 등 수사적 도구가 AI 학습 패턴으로 무차별 사용되어 원래 강조 의미 상실.
  • 예: "delve"나 "crucial" 같은 단어가 AI 신호로 전락, 모든 콘텐츠가 똑같아 보임.
  • 결과: 인플레이션처럼 가치 하락, 독자가 장치 무시하게 됨.

• 검증 붕괴 문제:

  • AI로 초안/코드 생성 쉬워졌으나, 정확성 확인은 여전히 인간 노력 필요.
  • 재생성으로 게으른 검증 유발 (슬롯머신 비유: 다시 생성으로 대체).
  • AI 오류 미묘 (e.g., 논문 제목 환각, 전문 용어 오류), 롱테일 실패 모드 잡기 어려움.
  • 과거 휴리스틱 (e.g., 논문 인용 확인) 무용지물.

• 문제 영향:

  • 조작 취약성 증가: 코드 배포 오류, 가짜 연구 기반 작업 가능.
  • AI 안전 과소평가: 대규모 정보 소비/검증 능력 상실이 진짜 위험.
  • 취향 퇴화: 피드백 루프 끊어져 판단력 형성 안 됨 (e.g., 블로그/레시피 추천 가치 하락).
  • 사회적 함의: 협력/진실 판단 어려워짐, '사회 멍청해짐' 방식.

• 해결 방향:

  • 기법 뒤 '이유' 가르치기: 휴리스틱(불릿 포인트 등) 대신 이유(병렬성 여부) 중심으로 AI 프로그래밍 (e.g., 아이디어 관계 고려).
  • 인간 경험 기반 신뢰: AI가 경험 주장 대신 구조화된 인간 기록 조회 (e.g., "베이컨 뺀 요리 만족 보고 많음"). '가설적 근거 공간' 제안.

• 남은 질문: AI 과잉 시 인간 피드백 루프 보존 어떻게?