AI 생성 홍보물이 시각적 개성을 지우고 평범함을 확산한다는 비판

AI 포스터를 둘러싼 불만의 핵심은 기계가 이미지를 만든다는 사실보다, 누구도 그 결과를 고르고 다듬지 않은 채 공공장소에 내놓는 데 있다고 봅니다. 기사에 나온 과포화 색상, 빽빽한 글자와 인공적인 광택은 반복되는 시각적 관습으로 보일 수 있지만, 이런 징후만으로 AI 여부를 확정하기는 어렵습니다. 오히려 그 목록을 새로운 판별 규칙처럼 받아들이면, 낯선 디자인을 성급히 ‘AI답다’고 밀어내는 부작용도 생길 수 있습니다.

그렇다고 문제가 과장됐다고만 할 수는 없습니다. 기계가 통계적으로 흔한 형식을 조합하고, 사용자가 시간과 비용을 아끼려 비슷한 결과를 계속 채택한다면 무난함이 기본값이 되는 구조가 만들어질 가능성이 큽니다. 특히 포스터는 눈에 띄는 것이 목적이지만, 어디서나 비슷한 굵은 글씨와 장식이 반복되면 결국 서로의 주목도를 깎아먹습니다. 생산량이 늘어도 표현의 다양성이 함께 늘지는 않는 셈이죠.

다만 소규모 가게나 지역 행사를 위한 저렴한 제작 도구라는 이점은 실제로 중요합니다. 모든 안내물에 전문 디자이너의 시간과 예산을 요구하는 건 현실적이지 않습니다. 그래서 해법은 AI 사용을 금지하거나 손으로 만든 결과를 무조건 더 진실하다고 치켜세우는 데 있지 않을 겁니다. AI가 초안을 만들더라도 사람이 정보의 우선순위를 정하고, 불필요한 장식을 덜어내고, 그 장소와 사람들에게 맞게 고치는 편집과 책임의 과정이 있어야 합니다.

기사의 자기학습 피드백 루프 우려도 가볍게 볼 일은 아닙니다. AI 생성물이 다시 학습 자료로 대량 유입되면 표현이 좁아질 수 있다는 추론은 타당해 보입니다. 다만 그 결과가 필연이라고 단정할 수는 없습니다. 학습 자료의 출처와 구성, 인간이 선택하는 데이터, 생성 뒤의 편집 관행에 따라 경로는 달라질 수 있습니다. 기사에 언급된 특정 단어 사용의 변화도 연구의 방법과 범위가 제시되지 않아, AI가 사람들의 언어를 획일화했다고 넓게 결론 내리기보다는 경고 신호로 읽는 편이 정확합니다.

오프라인 공간에 대한 지적은 특히 중요합니다. 온라인에서는 넘길 수 있는 콘텐츠도 학교나 가게, 버스 정류장에 붙으면 피하기 어렵고, 그때마다 진짜인지 따져야 한다면 주의력과 신뢰가 소모됩니다. 이 부담은 이미지가 AI인지 알아맞히는 문제보다, 게시물에 오류가 있을 때 누가 책임지는지, 실제로 사람을 돕는 정보인지 확인할 수 있는지와 더 직접적으로 연결돼 있습니다.

결국 우리가 지켜야 할 것은 ‘인간이 만들었다’는 표시 자체가 아니라, 선택과 판단이 개입된 표현의 다양성이라고 봅니다. 빠르고 값싼 생성은 계속 늘어날 가능성이 큽니다. 그 속도에 맞서려면 더 많은 콘텐츠를 찍어내는 것보다, 동네의 안내물 하나에도 누군가 내용을 검토하고 자기 맥락에 맞게 고쳤다는 흔적을 남기는 일이 중요해질 겁니다.