[AI는 이야기를 모른다] 제 3화. 인공지능 작가는 왜 비서가 되었을까?

나는 2015년부터 기계에게 이야기를 가르치는 일을 해왔다. 엔씨소프트에서 8년, 지금은 KT 미디어본부에서. 직함과 회사는 바뀌었지만 붙들고 있는 질문은 같다. AI는 정말 이야기를 아는 걸까.

AI가 글을 척척 써주는 시대가 됐지만, “그럴듯한 글”과 “좋은 이야기”는 다른 말이다. 그 차이를 현장에서 직접 부딪히며 10년을 보냈다. 이 연재는 그 시도와 실패, 그리고 그 과정에서 발견한 것들의 기록이다.

이 칼럼은 룰베이스 시대의 실험부터 LLM 등장 이후까지를 다룬다. AI 글쓰기 도구를 쓰면서 뭔가 부족하다고 느낀 적 있다면, 혹은 창작과 기술 사이 어딘가에 서 있다면, 이 기록이 그 감각에 말을 붙여줄 수 있을 것이다.

1. 재미라는 유령, 효율이라는 숫자

시장은 흥미로운 이야기 창작이라는 문제를 풀려 하지 않고 비껴가기로 했다. 정체 모를 ‘재미’라는 유령을 쫓는 대신, ‘효율’이라는 손에 잡히는 숫자의 세계로 기민하게 도망친 것이다. 이 우회는 단순히 기술적 한계 때문이 아니다. 기업의 논리 안에서 ‘재미’라는 가치가 더 이상 의제로 살아남지 못했기 때문에 벌어진 일이다.

기업이라는 조직에서 어떤 가치가 생존하려면 자본의 언어인 ‘숫자’로 번역되어야 한다. 매출, 사용자 수, 클릭률 같은 지표는 명확하다. 하지만 “이 이야기가 정말 흥미로운가?”라는 질문은 숫자로 치환되지 않는다. 측정할 수 없는 가치는 회의 자료에 오르지 못하고, 미션이 되지 못하며, 결국 그 일을 할 사람의 자리조차 지워버린다. 시장은 이제 재미를 탐구하는 대신, 숫자로 환산되는 ‘자극’과 ‘패턴’으로 재미를 대체하기 시작했다.

2. 뉴스도 스토리다?: 바드 프로젝트의 야심

게임 회사도 마찬가지였다. 한국의 게임 회사들은 콘솔 게임의 스토리 중심, 영화 같은 게임의 시장에서 모바일 게임 시장으로 기민하게 움직였다. “게임에 스토리가 정말 필요한가. 그것이 매출로 이어진다는 것을 어떻게 증명할 수 있는가.” 이 추상적인 질문에서 도망쳐 안전한 자본의 전략을 택한 것이다. 그리하여 한국 게임 시장은 가챠, 확률, 뽑기 시장으로 변해갔다. BM(Business Model)이 곧 게임이 되는 시대가 10년 가까이 지속되었다.

이런 시장 환경에서 작가처럼 글을 쓰는 ‘스토리 창작 AI’가 빛을 보기는 어려웠다. 그러나 이 풍경 한가운데에서, 내가 재직했던 NCSOFT는 ‘스토리’를 꽤 흥미로운 방식으로 접근했다. 작가가 일방적으로 들려주는 이야기를 넘어, 게임이라는 공간에서 ‘발생하는’ 이야기에 주목한 것이다.

이 시도를 잘 설명해 주는 것이 한국 게임학의 분류다. 헨리 젠킨스(Henry Jenkins)를 비롯한 게임 서사 이론가들의 논의를, 한혜원을 비롯한 한국 학자들이 한국 MMORPG 환경에 맞게 정리해 온 이 분류는 게임의 스토리를 세 층위로 나눈다.

기반적 서사(Background Story): 게임의 시나리오와 세계관으로, 게임 세계가 뿌리를 두고 있는 설정 자체를 의미한다.
이상적 서사(Ideal Story): 기획자가 의도한 스토리로, 퀘스트와 미션으로 정교하게 짜인 시나리오다.
우발적 서사(Random Story): 플레이어가 가상 세계와 상호작용하며 스스로 만들어내는 이야기다.

그림 1. 게임 스토리의 세 층위

NCSOFT가 주목한 것은 바로 이 세 번째 층위, ‘우발적 서사’였다. 플레이어들이 가상 세계와 충돌하며 매일같이 만들어내는 날것의 사건과 갈등을 콘텐츠로 정제해보고자 하는 의지였다. 그 야심의 결과물이 바로 게임 뉴스 프로젝트, 일명 ‘바드(Bard) 프로젝트’였다. 게임 안에서 일어나는 무수한 사건을 AI가 자동으로 포착해 기사로 풀어내겠다는 시도이자, 내가 NCSOFT에서 수행했던 주요 미션이기도 했다. 재미라는 모호한 유령을 직접 사냥하는 대신, ‘뉴스’라는 측정 가능한 형식을 빌려 이야기의 경제적 가치를 증명해 보려는 치열한 우회로였던 셈이다.

“뉴스가 정말 스토리인가?”라는 근원적인 질문이 마음 한구석에 남긴 했지만, 뉴스는 무엇보다 자본이 요구하는 ‘답’이 분명한 영역이었다. 이미 2014년 미국 AP 통신이 야구 기사 자동화로 그 가능성을 증명했듯, 게임 로그를 데이터 마이닝해 기사로 풀어내는 일은 클릭률과 체류 시간이라는 숫자로 가치를 입증할 수 있는 가장 확실한 우회로였다. 우리는 이 효율적인 그릇에 ‘우발적 서사’라는 생명력을 담아 게임 안팎을 잇는 선순환 구조를 꿈꿨다. 그리고 그 첫 번째 실험대가 바로 리니지의 전장, 공성전이었다.

3. 99.9%의 사실, 0.1%의 기적

1998년 리니지 1의 켄트성에서 처음 시작된 공성전은 단순히 게임 내 이벤트를 넘어, 지난 30년 가까운 시간 동안 리니지 2, 리니지 M, 리니지 2M 등을 거치며 한국 MMORPG의 권력 구조와 정치적 갈등을 상징하는 독보적인 서사 무대로 자리 잡았다. 수천 명의 유저가 한 공간에서 직접 맞붙는 대규모 PvP(Player vs Player)가 매주 벌어지는 전장. 그 거대한 규모감이야말로 리니지를 리니지답게 만드는 본질이었기 때문이다.

그 정점에 2004년 리니지 2의 바츠 해방 전쟁 사례가 있었다. 절대 권력을 가진 혈맹의 압제에 대항해 이름 없는 저레벨 유저들이 내복만 입은 채 몸으로 길을 막아섰던 ‘내복단’의 기록은 지상파 뉴스에 보도될 만큼 거대한 사회적 사건이었다. 그야말로 우발적 서사의 정점이었다. 성 하나를 두고 수천 명의 유저가 맞붙는 이 거대한 전장이라면, 우리가 꿈꿨던 제2의 바츠 해방 전쟁 같은 드라마가 매주 쏟아질 것만 같았다.

하지만 거기서 마주한 진짜 벽은 본질에 있었다. 뉴스와 스토리는 태생부터 다른 존재였다는 점이다.

그림 2. 바츠 해방전쟁을 추억하며 2011년 NC소프트에서 선보인 아트컷

뉴스는 어느 정도의 ‘사건(Event)’만 있으면 성립한다. 매주 공성전이 열리고 누군가 성을 탈환했다는 사실은 그 자체로 훌륭한 정보다. 하지만 모두의 기억에 남는 ‘스토리’는 도저히 믿기지 않는 ‘0.1%의 예외’에서 탄생한다. 수만 번의 공성전 중 단 한 번 일어날까 말까 한 기적 같은 사건만이 이야기가 된다. 바츠 해방 전쟁 같은 사건은 수십 년 역사에 한 번 일어날까 말까 한 희귀 사례였고, 나머지 99.9%의 공성전은 “누가 성을 함락시켰다”는 무미건조한 반복일 뿐이었다. 데이터는 과거의 평균을 계산하지만, 스토리는 미래의 유일함을 발견하는 일이기 때문이다.

브렌다 로럴(Brenda Laurel)이 1991년 저서 『컴퓨터는 극장이다(Computers as Theatre)』에서 제시한 날아가는 쐐기(Flying Wedge) 모델은 이 현상을 명확히 보여준다. 이야기는 시작점에서 모든 가능성이 열려 있다가, 시간이 흐를수록 선택지가 좁아지며 하나의 필연적인 결말로 수렴한다. 뉴스가 쐐기의 넓은 입구에서 쏟아지는 가능성에서 개연성을 갖춰 발생한 사실을 중계한다면, 스토리는 그 개연성 중에서도 가장 기적적인 0.1%의 필연성만을 다룬다.

그림 3. 브렌다 로럴의 날아가는 쐐기 모델

AI는 쐐기의 입구에서 99.9%의 개연성을 갖춘 사실을 수집할 수는 있었지만, 이야기가 시작되는 그 희귀한 끝점을 스스로 골라내지는 못했다. 이야기가 되기 위해서는 99.9%의 평범한 사실들을 과감히 버려야 하는데, 기계에게는 아직 무엇이 중요하고 무엇이 하찮은지를 구분하는 ‘버리는 안목’이 없었기 때문이다. 기술이 그 문턱을 넘기엔 부족했다. 그러나 더 본질적인 문제는 기술 너머에 있었다. 99.9%의 데이터를 쌓아 올린다고 해서 0.1%의 기적이 저절로 태어나지는 않는다.

바드 프로젝트는 이후에도 다양한 모습으로 재기를 시도했다. 다른 데이터 소스로, 다른 형식의 결과물로. 그러나 모든 시도가 같은 자리에서 무너졌다. 우발적 서사를 자동으로 포착하겠다는 야심은 결국 ‘사건의 수집’ 이상으로 나아가지 못했다. 이야기를 만든다는 것은 99.9%를 버리는 일인데, 무엇을 버리고 무엇을 취해야 할지에 대한 합의를 회사도, 시스템도, 누구도 명확히 갖고 있지 못했기 때문이다. 무엇보다 사건과 사건 사이의 맥락을 파악하고 연계하는 일은 그 자체로 쉽지 않은 기술이었다.

특히 지금처럼 문맥을 유연하게 읽어내는 LLM(거대언어모델)이 등장하기 전이었기에, 데이터 로그만으로 사건 사이의 보이지 않는 맥락을 파악하고 서사를 엮어내라는 것은 애초에 불가능에 가까운 미션이었을지도 모른다. 결국 바드 프로젝트는 공성전 뉴스라는 결과물조차 세상에 제대로 내놓지 못한 채 멈춰 섰다. 이야기의 본질을 건드리려던 무모한 도전은 그렇게 어떤 숫자도 증명하지 못한 채 소멸했다. 그런데 이 처절한 실패의 풍경은 나만의 고립된 경험이 아니었다. 지구 반대편에서도 더 거대하고 영리한 ‘퇴각’의 서사가 있었다.

4. 유니콘이 비서가 되기까지: 재스퍼의 피벗

그림 4. JASPER 로고

2022년 무렵, 미국의 AI 스타트업 재스퍼(Jasper) 역시 창작의 영역을 기술로 정복하겠다는 야심 찬 꿈을 꾸고 있었다. 재스퍼는 그해 10월, “AI가 흥미로운 글을 써준다”는 약속 하나로 시리즈 A에서 1억 2,500만 달러(약 1,700억 원)를 조달했다. 기업 가치 2조 원. 이야기꾼 AI에 대한 기대가 자본의 정점에 도달한 순간이었다.

그러나 불과 6주 뒤 ChatGPT가 무료로 등장하자 이 화려한 서사는 붕괴했다. 재스퍼가 겪은 위기는 기술력의 부재가 아니었다. 투자자들에게 “우리의 글이 무료 AI보다 왜 더 흥미로운가”를 숫자로 증명할 방법이 없었다는 점이다. 재미는 측정 불가능한 영역이었고, 자본은 증명되지 않는 가치에 더 이상 베팅하지 않았다.

결국 재스퍼는 생존을 위해 ‘창작 도구’라는 타이틀을 떼고 ‘마케팅 협업 플랫폼’으로 정체성을 바꿨다. 흥미로운 글을 쓴다는 약속은 사라졌다. 이제 그들이 내세우는 지표는 글의 품질이 아니라 “작업 시간 1만 시간 절감”, “산출량 113% 증가” 같은 생산성 수치다. 이야기의 영혼을 논하던 유니콘은 그렇게 유능한 비서의 길을 택했다.

5. 비껴간 자리에 남겨진 주인 없는 질문

재스퍼만의 일이 아니다. Copy.ai, Writer.com 등 한때 창작을 약속했던 수많은 AI 기업이 보고서 자동화나 영업 이메일 작성 같은 ‘효율성’의 영역으로 후퇴했다. 재미를 책임지지 않아도 되는 안전한 우회로를 찾은 것이다. 그 결과 우리는 영혼 없는 마케팅 문구와 천편일률적인 보고서가 쏟아지는, 풍요롭지만 읽을거리는 없는 인터넷 세상을 마주하게 되었다.

시장은 비껴가기에 성공해 살아남았다. 하지만 그들이 떠난 자리에는 여전히 풀리지 않은 숙제가 남겨져 있다.

“기계에게 가치있는 이야기를 가르치는 일은 정말 불가능한 걸까?”

시장이 ‘재미’라는 고통스러운 난제를 ‘효율’이라는 편리한 숫자로 바꿔치기하며 비껴간 지금, 우리는 다시 이 질문 앞에 서게 된다. 99.9%의 평범함 속에 숨은 0.1%의 기적을 기계에게 이해시키기 위해, 누군가는 여전히 그 무모한 경계선에 서 있어야 한다.

다음 회에서는 이 측정할 수 없는 ‘재미’를 어떻게든 숫자로 붙잡아보려 했던, 나의 무모하고도 눈물겨운 ‘측정의 시도들’ 에 대해 이야기해보려 한다.

「AI는 이야기를 모른다」는 AI매터스에서 격주 수요일마다 연재됩니다.