생성형 AI, 개인의 창의성은 높이지만 집단의 다양성은 줄인다

인공지능(AI)이 인간의 창의성에 어떤 영향을 미칠까? 최근 발표된 연구 결과에 따르면, 생성형 AI(Generative AI)는 개인의 창의성을 향상시키는 동시에 집단의 창의적 다양성을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

런던 대학교(UCL)의 아닐 도시(Anil Doshi) 교수와 엑서터 대학교의 올리버 하우저(Oliver Hauser) 교수가 진행한 이번 연구는 AI가 인간의 창의적 글쓰기에 미치는 영향을 실험을 통해 분석했다. 연구 결과는 과학 저널 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 발표되었다.

연구팀은 293명의 참가자들에게 짧은 이야기를 쓰도록 요청했다. 참가자들은 세 그룹으로 나뉘어 각각 다른 조건에서 글을 썼다. 첫 번째 그룹은 AI의 도움 없이 글을 썼고, 두 번째 그룹은 AI가 제안한 한 가지 아이디어를 참고할 수 있었으며, 세 번째 그룹은 AI가 제안한 최대 다섯 가지 아이디어를 참고할 수 있었다.

실험에서 사용된 AI는 OpenAI의 GPT-4 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이었다. 참가자들은 “바다에서의 모험”, “정글에서의 모험”, “다른 행성에서의 모험” 중 하나의 주제로 정확히 8문장의 이야기를 써야 했다. AI의 도움을 받는 그룹의 경우, “바다에서의 모험에 대한 3문장 요약을 작성하라”와 같은 프롬프트를 AI에 제시하여 아이디어를 얻었다.

실험 결과, AI의 도움을 받은 그룹이 쓴 이야기가 더 창의적이고 유용한 것으로 평가되었다. 특히 AI가 제안한 아이디어를 여러 개 참고할 수 있었던 그룹의 성과가 가장 좋았다. 이 그룹이 쓴 이야기는 독창성과 유용성 면에서 각각 8.1%와 9.0% 높은 점수를 받았다.

도시 교수는 “생성형 AI가 작가들의 창의성을 ‘전문화’시키는 효과가 있었다”고 설명했다. AI의 도움을 받은 이야기들은 더 잘 쓰였고, 더 즐겁게 읽을 수 있었으며, 놀라운 반전도 더 많이 포함하고 있었다. 예를 들어, AI의 아이디어를 다섯 개까지 참고할 수 있었던 그룹의 이야기는 얼마나 잘 쓰였는지를 평가하는 점수가 14.5% 상승했고, 즐거움은 13.9% 증가했다.

흥미로운 점은 AI가 창의성이 낮은 사람들에게 더 큰 도움이 된다는 것이다. 연구팀은 참가자들의 기본적인 창의성을 측정하기 위해 ‘발산적 연관 과제(Divergent Association Task, DAT)’라는 테스트를 실시했다. 이 테스트는 참가자들에게 서로 가능한 한 다른 10개의 단어를 제시하도록 요구하고, 그 단어들 사이의 의미적 거리를 측정하는 방식으로 창의성을 평가한다.

그 결과, 창의성이 낮은 참가자들이 AI의 도움을 받았을 때 더 큰 향상을 보였다. 예를 들어, 창의성이 낮은 작가들이 AI의 아이디어를 다섯 개까지 참고할 수 있었을 때, 그들이 쓴 이야기의 독창성은 10.7%, 유용성은 11.5% 향상되었다. 이야기가 얼마나 잘 쓰였는지를 평가하는 점수는 26.6%나 올랐고, 즐거움은 22.6% 증가했으며, 지루함은 15.2% 감소했다.

반면, 창의성이 높은 참가자들은 AI의 도움 여부에 관계없이 대체로 높은 평가를 받았다. 하우저 교수는 “AI가 창의성이 낮은 사람들의 성과를 크게 끌어올려, 결과적으로 모든 참가자들의 창의성 점수가 비슷해지는 효과가 있었다”고 말했다. 이는 AI가 창의적 능력의 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있음을 시사한다.

그러나 이 연구는 AI의 사용이 집단 차원에서는 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점도 밝혔다. AI의 도움을 받아 쓴 이야기들은 서로 더 비슷해지는 경향이 있었기 때문이다.

연구팀은 각 이야기의 유사성을 분석했는데, AI의 도움을 받은 이야기들이 그렇지 않은 이야기들에 비해 서로 더 유사한 것으로 나타났다. AI가 제안한 한 가지 아이디어를 참고한 그룹의 이야기들은 유사성이 10.7% 증가했고, 다섯 가지 아이디어를 참고한 그룹의 이야기들은 8.9% 더 유사해졌다.

이러한 유사성 증가는 AI가 제안한 아이디어에 작가들이 어느 정도 고정(앵커링)되는 경향이 있기 때문으로 보인다. AI의 아이디어를 참고한 이야기들은 그 아이디어와의 유사성이 5% 이상 높았다.

도시 교수는 “이는 일종의 사회적 딜레마와 비슷하다”고 설명했다. “개인적으로는 AI를 사용하는 것이 이득이지만, 집단적으로는 더 좁은 범위의 새로운 내용만 생산되는 결과를 낳을 수 있다.” 이는 출판 산업이 AI를 더 많이 활용하게 될 경우, 전체적인 창작물의 다양성이 감소할 수 있다는 우려를 제기한다.

이 연구는 AI가 인간의 창의성에 미치는 영향을 실험을 통해 분석한 첫 번째 시도라는 점에서 의의가 크다. 그러나 연구팀은 이번 실험이 몇 가지 한계를 가지고 있다고 설명했다.

첫째, 이 실험에서는 참가자들이 8문장으로 된 짧은 이야기만을 썼기 때문에, 더 긴 글이나 다른 형태의 창작물에 대해서는 다른 결과가 나올 수 있다. 둘째, 참가자들은 AI와 직접 상호작용하지 않고 미리 생성된 아이디어만을 참고했다. 실제로 AI와 대화하며 아이디어를 발전시킬 수 있다면 결과가 달라질 수 있다.

또한, 이 실험에서는 전문 작가가 아닌 일반인들을 대상으로 했다는 점도 고려해야 한다. 전문 작가들의 경우 AI와의 상호작용이 다른 양상을 보일 수 있다.

하우저 교수는 “이번 연구는 AI와 인간의 창의성에 관한 긴 여정의 첫걸음일 뿐”이라며, “앞으로 더 다양한 상황에서 AI가 창의성에 미치는 영향을 연구할 필요가 있다”고 말했다. 예를 들어, 더 긴 문학 작품이나 특정 문제 해결을 위한 창의적 아이디어 생성 등 다양한 맥락에서 AI의 영향을 살펴볼 수 있을 것이다.

이 연구 결과는 AI 시대의 창의성에 대해 중요한 시사점을 제공한다. AI는 개인의 창의성을 높이는 강력한 도구가 될 수 있지만, 동시에 창의적 다양성을 해칠 수 있는 위험도 있다는 것이다. 따라서 앞으로 AI를 창의적 작업에 어떻게 활용할 것인지에 대한 더 깊은 논의가 필요할 것으로 보인다.

생성형 AI와 창의성의 연관 관계에 대한 논문은 링크에서 확인할 수 있다.

본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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