지난해 우리는 생성형 AI(Generative Artificial Intelligence)를 본격적으로 경험하기 시작했다. chatGPT의 등장과 함께 말이다. 기존에 우리가 떠올렸던 AI 기술이라는 것은 하나의 완성된 서비스에 탑재된 기술의 형태였다면(이를테면 ‘AI 음성비서’나 ‘자동차 자율주행’과 같은), chatGPT의 등장과 함께 소비자가 활용할 수 있는 기술로써의 AI가 체감되기 시작했다.
chatGPT를 경험한 필자를 포함해 많은 소비자에게는 자연스럽게 질문이 생긴다. ‘이제 AI를 활용해서 여러 가지 일들을 할 수 있겠구나. AI를 제대로 활용하려면 어떻게 해야하지?’ 그런 질문과 함께 발견한 아래 그래프. 생성형 AI가 활용되는 시장 점유율을 따져보면, 미디어와 엔터테인먼트(MEDIA & ENTERTAINMENT) 영역의 점유율이 가장 높다는 그래프다.
자, 그럼 다시 질문이 생긴다. ‘생성형 AI 시장 점유율이 높다는 미디어와 엔터테인먼트 영역에서 생성형 AI를 제대로 활용하기 위해서는 어떤 소양이 필요할까?’ 방송이 미디어와 엔터테인먼트 영역에 포함되니 방송 업무에 종사하는 사람이 가질 수 있는 자연스러운 질문이다.
그럼, 방송영역에서 생성형 AI를 제대로 활용하기 위한 소양에 대해 추려보자.
뚜렷한 목표 의식과 신속한 실행력
chatGPT로 대표되는 생성형 AI는 대화 방식으로 사용이 가능한 도구다. 인간과의 대화에서와 마찬가지로 단순한 시간 보내기식의 대화도 가능하겠지만, 특정한 과업을 수행하고자 하는 목적을 위해서는 chatGPT와 대화하는 내용에서 목표 의식이 뚜렷하게 드러나야 한다.
chatGPT를 연구의 과정에서 활용한다고 할 때, 글쓰기ㆍ연구 설계ㆍ데이터 분석ㆍ데이터 수집 등 여러 방면으로 활용하는 것처럼. 방송 분야에서 chatGPT를 활용한다고 하면 대본 작성ㆍ제작체계 수립ㆍ시청률 분석ㆍ자료수집 등의 목표를 설정할 수 있겠다.
/ 본 원고에 포함된 그림은 chat.openai.com에서 제공하는 이미지 생성형 인공지능 도구인 ‘DALL·E’가 실제 생성한 그림입니다.
무엇보다 생성형 AI는 결과를 바로 도출해주는 기능을 제공하기 때문에, 목표가 설정되고 나면 빠른 실행을 통해 업무의 과정을 검증하고 다음 단계의 업무를 수행해야 한다. 생성형 AI가 업무의 과정에서 가져다주는 큰 이점 중 하나는 결과 도출의 시간이 단축된다는 점이기 때문에, 생성형 AI를 업무 도구로 이용하는 과정에서 신속한 실행력이 담보되어야 업무 효과를 극대화할 수 있는 것이다.
즉, 업무 목표가 정해지면 신속히 실행하고, 그 실행의 결과가 마음에 들지 않는다면 다시 이전 단계의 업무 과정을 거쳐 빠른 수정을 거쳐야 한다. 목표 의식에 기반한 실행력을 발휘하고, 실행의 결과가 목표에 부합하지 않는다면 빠른 수정의 실행과정을 반복해야 하는 것이다.
생성형 AI를 통해 방송용 대본을 작성하는 목표를 설정하였다 치면, 방송 장르, 포맷, 등장인물, 방송 시기 등의 기본 정보를 설정하고 그 기본 정보에 따라 대본 내용의 결과값을 반복적으로 출력하여 선호하는 내용을 선택해야 한다. 만일, 선호하는 결과값이 출력되지 않았다면 다시 생성형 AI와 나눈 대화의 내용 중 질문을 수정하여 다시 대본을 출력하여 최상의 결과값을 얻으려는 노력을 반복해야 한다. 생성형 AI는 대화의 내용이 축적될수록 결과의 질적 수준이 높아지므로 사용자는 결과들을 검토하며 최선의 결과물을 얻도록 노력해야 한다.
내러티브 기반의 업무 시나리오 기획력
생성형 AI를 효과적으로 업무에 적용하려면, 업무의 시나리오가 완벽히 구성되어야 한다. 업무의 내용이 하나의 이야기로서 완결성을 갖추고 있다면 더욱 효과적인 업무 결과를 얻을 수 있다는 얘기다.
앞서 언급한 바와 같이, 생성형 AI는 A⇒B⇒C⇒D의 대화들을 축적하여 더 나은 결과들을 출력하는 방식으로 작동되기 때문에 사용자가 대화의 내러티브(narraitve)를 미리 구성하여 본질에서 벗어난 결과가 출력되지 않도록 유도하는 과정이 중요하다.
/ 최근에는 생성형 AI 기술을 활용하여 하나의 완성된 문서를 만들어 주는 도구들도 속속들이 등장하고 있는데 ‘감마(GAMMA)’와 같은 서비스는 생성형 AI 기술이 사용자가 입력한 텍스트의 내용을 분석하여 하나의 완성된 문서 포맷(예를 들어, PPT나 WORD 등)을 완성해 준다.
최근에는 생성형 AI 기술을 활용하여 하나의 완성된 문서를 만들어 주는 도구들도 속속들이 등장하고 있는데, 이런 도구들을 통해 문서가 생성될 때 중요한 것은 문서 안에 갖춰진 내러티브다. 즉, 문서 원본의 줄거리 구성이 완벽할수록 생성형 AI를 통해 완성된 문서 품질의 수준도 높아진다. 이는 문서를 만드는 도구로서의 한 사례이지만, 대체로 생성형 AI 기술을 효과적으로 활용하려면 사용자가 생성형 AI에 입력하는 입력값의 줄거리가 논리적으로 탄탄한 구조를 갖춰야 한다.
프롬프트 구조에 대한 이해력
그럼, 생성형 AI에 명확히 업무를 지시하려면 무엇이 필요할까?
바로, 명확한 프롬프트(prompt)가 필요하다.
프롬프트는 생성형 AI 도구에 던지는 명령어의 개념이다. chatGPT에 관한 서적을 검색하면 대부분 프롬프트에 관한 내용이 검색될 정도로 생성형 AI의 개념에서 프롬프트는 중요하다.
프롬프트와 관련한 책들에서 하나같이 자주 언급되는 내용은, 사용자가 프롬프트의 구조를 이해하고 사용자 의도에 부합하는 적절한 프롬프트 활용하여 생성형 AI에게 질문을 던지라는 말이다. 생성형 AI 사용자가 아무리 좋은 질문을 한다고 해도 프롬프트에 대한 구조를 파악하지 못한 채 생성형 AI에 잘못된 질문을 입력할 경우에는 사용자의 의도와 관련이 없는 결과물이 도출될 가능성이 크다.
출력된 결과물의 효과적 활용을 위한 문해력ㆍ문장력
생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위해 출력된 결과물을 재구성하는 능력도 필요하다. 생성형 AI가 제시하는 결과들은 아직까지도 개념 중심적이고 기계적이다. 그래서 생성형 AI의 결과들을 효과적으로 활용하기 위해서는 사용자의 문해력과 문장력이 동시에 필요하다.
생성형 AI가 도출한 결과물 중에서도 단순히 개념이 나열된 결과들은 실제 업무에 활용도가 떨어지기 때문에, 사용자는 자신의 과업 목적성에 맞춰 문장들을 해석하고 새로운 문장들을 만들어내는 작업들을 수행해야 한다. 이는 개념 중심적이고 기계적인 내용들이 주를 이루는 생성형 AI의 결과물들에 인간적인 냄새를 가미하는 과정이기도 하다.
생성형 AI 관련 기술이 아무리 발전했다고 해도, 생성형 AI가 제공하는 결과물을 가공 없이 활용하기에는 아직 무리가 따른다. 결과물이 갖출 정보적 완결성이 충족되더라도, 그것이 업무의 매개물로서 사람과 사람 사이를 연결하기에는 다소 투박한 결과물이 도출되기 때문이다. 따라서, 생성형 AI를 업무에 활용하는 사람은 반드시 문장력을 갖춰야 한다. 생성형 AI가 도출한 투박한 결과물에 논리적 정합성과, 그에 더해 인간성을 불어넣어야 하기 때문이다.
지금까지 생성형 AI를 방송 업무에서 제대로 활용하기 위해, 우리에게 필요한 소양에 대해 알아보았다.
본 고에서 언급한 ‘생성형 AI를 효과적으로 다룰 때 필요한 소양’은 방송 업무에 국한되지 않을 수도 있다. 하지만 생성형 AI의 시장 점유율로 볼 때, 미디어ㆍ엔터테인먼트 영역에서 생성형 AI 시장 점유율이 지속해서 확대될 것이고. 이 때문에 방송 업무에서 생성형 AI에 대한 활용 빈도가 더 높아질 것이기에. 생성형 AI를 방송 업무에 활용하기 위해, 그에 필요한 소양을 다루는 것은 앞으로도 의미가 있다고 본다.
