좋은 아이디어를 얻는 것과 남다른 아이디어를 만드는 것
빈 문서를 앞에 두고 어디서부터 시작해야 할지 막막할 때, 생성형 AI는 유용한 대화 상대가 된다. 주제를 입력하면 여러 방향을 제안하고, 익숙한 생각에 새로운 설정을 더해준다. 혼자서는 쉽게 떠올리지 못했을 출발점을 얻는 것이다.
그런데 다른 사람들도 비슷한 방식으로 AI의 도움을 받는다면 어떤 일이 벌어질까? 각자의 결과물은 더 좋아지지만, 모두의 결과물을 모아놓았을 때는 오히려 비슷해질 수 있지 않을까?
Anil R. Doshi와 Oliver P. Hauser의 연구는 바로 이 질문을 다룬다. 이 논문을 읽는 핵심은 ‘개별 작품이 얼마나 창의적으로 평가되는가’와 ‘여러 작품이 서로 얼마나 다른가’를 구분하는 데 있다. 두 가지는 비슷해 보이지만, 같은 기준은 아니다.
AI는 창작의 출발점을 어떻게 바꾸는가
이 연구는 짧은 이야기 쓰기 실험을 통해 생성형 AI의 효과를 살펴봤다. 최종 분석에는 작성자 293명의 작품이 포함됐다. 참여자들은 AI의 도움 없이 작성하는 조건, GPT-4의 아이디어를 하나 요청할 수 있는 조건, 최대 다섯 개까지 요청할 수 있는 조건에 무작위로 배정됐다. 각자 여덟 문장의 이야기를 썼고, 별도의 평가자 600명이 작품을 평가했다.
여기서 중요한 점은 AI가 완성된 이야기를 대신 작성한 것이 아니라는 사실이다. AI는 이야기의 시작 아이디어를 제공했고, 참여자는 이를 참고해 자신의 작품을 완성했다. 따라서 이 연구는 ‘인간과 AI 중 누가 더 잘 쓰는가’보다 ‘AI의 아이디어를 접한 인간의 창작물이 어떻게 달라지는가’에 가깝다.
AI의 도움은 개별 작품의 평가를 높였다
최대 다섯 개의 아이디어를 요청할 수 있는 조건에서는 AI 도움 없이 작성한 조건보다 참신성 평가가 8.1%, 유용성 평가가 9.0% 높았다. 이때 유용성은 단순히 실용적이라는 의미가 아니라, 대상 독자에게 적합하고 출판물로 발전할 가능성이 있는지를 포함한다.
특히 사전 창의성 과제 점수가 낮은 참여자에게 개선 효과가 더 컸다. AI가 아이디어를 구체화하는 데 필요한 발판을 제공하면서, 혼자 작성했을 때보다 좋은 평가를 받도록 도운 것이다.
이 결과를 실무에 비춰보면, AI의 가치는 반드시 누구도 생각하지 못한 발상을 만들어내는 데만 있지는 않을 수 있다. 막막한 생각을 시작 가능한 형태로 바꾸고, 초기 아이디어의 완성도를 높이는 것 역시 중요한 도움이다.
그런데 작품 전체의 다양성은 줄었다
개별 작품의 평가와 별개로, AI 아이디어에 접근한 집단의 작품들은 서로 더 유사하게 나타났다. 한 사람의 입장에서는 더 좋은 이야기를 완성했지만, 여러 사람의 작품을 함께 보면 내용의 차이가 줄어든 것이다.
이는 모순이라기보다 평가하는 수준이 다른 문제다. 예를 들어 개별 기획안의 구성과 전달력이 모두 좋아졌더라도, 여러 기획안이 비슷한 설정과 전개를 채택한다면 선택할 수 있는 방향의 폭은 좁아질 수 있다. 이 예시는 연구 결과를 이해하기 위한 비유이며, 실제 광고 기획안을 분석한 결과는 아니다.
따라서 ‘창의성이 높아졌다’는 말만으로 결과를 설명하기는 어렵다. 무엇이 좋아졌는지, 누구에게 도움이 됐는지, 결과물들을 모았을 때 어떤 차이가 남는지까지 함께 살펴봐야 한다.
‘잘 만든 결과물’과 ‘대체하기 어려운 결과물’ 사이
이 연구를 창작 실무와 연결할 때 흥미로운 질문은 AI의 사용 여부보다, AI의 제안을 어디까지 출발점으로 삼는가에 있다.
아이디어를 받은 뒤 표현을 매끄럽게 바꾸고 세부 설정을 보완하는 일과, 처음 제안된 관점 자체를 바꾸는 일은 다르다. 전자는 결과물의 완성도를 높일 수 있고, 후자는 다른 방향을 탐색하게 할 수 있다. 실제 작업에서는 두 과정이 모두 필요할 것이다.
예를 들어 캠페인 아이디어를 검토할 때 “이 메시지가 명확한가?”뿐 아니라 “왜 이 브랜드만 이 이야기를 할 수 있는가?”를 물을 수 있다. 소재가 달라도 소비자에 대한 가정, 갈등의 구조, 해결 방식이 같다면 겉모습만 다른 기획일 수도 있기 때문이다.
이는 논문이 직접 검증한 작업 지침은 아니다. 다만 개인의 성과와 전체의 다양성을 구분한 연구를 바탕으로, 실무에서 추가로 생각해볼 수 있는 질문이다.
이 연구가 말하지 않는 것
이 결과가 ‘AI를 쓰면 반드시 창의성이 획일화된다’는 뜻은 아니다. 실험은 여덟 문장의 짧은 이야기로 제한됐고, 참여자가 프롬프트를 자유롭게 바꾸거나 AI와 반복적으로 대화하는 방식도 허용하지 않았다.
현실의 창작에서는 개인의 경험, 자료 조사, 동료의 피드백, 수정 과정이 함께 작동한다. 따라서 이 실험만으로 전문 창작자의 장기적인 능력이나 광고·영상·디자인 전체에 미치는 영향을 단정할 수는 없다.
또한 사전 과제 점수는 이번 연구에서 참여자의 차이를 살펴보기 위한 측정치다. 이를 한 사람의 창의적 가능성 전체를 규정하는 평가로 받아들일 필요는 없다.
AI가 제안한 다음에, 우리는 무엇을 더하는가
이 논문이 남기는 질문은 단순히 “AI를 쓸 것인가?”가 아니다. AI의 도움으로 결과물이 개선됐을 때, 그 개선을 어떤 기준으로 판단할 것인가에 더 가깝다.
잘 읽히고 설득력 있는 결과물을 만드는 것과, 다른 사람이 쉽게 대체할 수 없는 관점을 담는 것은 함께 추구할 수 있는 목표다. 다만 하나가 좋아졌다고 해서 다른 하나도 자동으로 확보되는 것은 아니다.
AI가 제안한 아이디어를 검토할 때, 완성도와 함께 차별성도 별도로 살펴볼 이유가 여기에 있다. “이 아이디어가 좋은가?”라는 질문 다음에는 “이 결과물에만 남아 있는 관점은 무엇인가?”라는 질문이 필요하다.
