Generative AI and linguistic diversity in academic writing and publishing: Perspectives from World Englishes

위대한 언어 믹서: 왜 AI가 우리의 세상을 평평하게 만들고 있는가

인터넷을 전 세계 사람들이 자신의 이야기를 나누기 위해 모여드는 거대하고 북적이는 도서관이라고 상상해 보세요. 오랫동안 이 도서관에는 매우 엄격한 규칙이 있었습니다. 목소리를 내려면 뉴욕이나 런던의 뉴스에서나 들을 법한, 매우 구체적이고 세련된 버전의 영어를 구사해야 한다는 것이었습니다. 만약 다른 억양을 사용하거나, 지역 속어를 쓰거나, 자신의 언어에서 온 단어를 섞어 쓴다면, 그 사람의 이야기는 무시되거나 "틀린 것"으로 표시될 수 있었습니다. 이것이 바로 과학자들과 학자들이 자신의 거대한 아이디어를 써 내려가는 학술 출판의 세계입니다.

이제 아주 똑똑한 로봇 사서가 도착했다고 상상해 보세요. 생성형 AI(에세이를 쓰는 데 사용하는 챗봇 같은 것)로 구동되는 이 로봇은 문법을 고치고 생각을 정리하는 데 믿을 수 없을 정도로 빠릅니다. 스스로 새로운 텍스트를 만들어낼 수 있기 때문에 생성형 AI라고 불립니다. 하지만 여기 함정이 있습니다. 이 로봇은 이미 그 "완벽한" 뉴욕이나 런던식 영어를 구사하는 사람들이 쓴 책들을 중심으로 학습되었습니다. 이 로봇은 수백만 명의 다른 사람들이 말하는 다채롭고, 복잡하며, 아름다운 방식들을 제대로 다룰 줄 모릅니다.

모두가 던지는 큰 질문은 이것입니다. 이 로봇은 모든 사람의 이야기가 들리도록 도울 것인가, 아니면 모든 사람을 똑같이 만들어 세상의 독특한 목소리들을 지워버릴 것인가? 이것은 매우 중요한 문제입니다. 만약 우리가 서로 다른 말하기 방식을 잃어버린다면, 세상을 이해하고 생각하는 다양한 방식 또한 잃어버릴 수 있기 때문입니다.

---

로봇 사서의 딜레마

다섯 명의 언어 전문가들이 이 로봇 사서에 대해 이야기하기 위해 (가상으로) 모였습니다. 그들은 이 대화를 "학술적 대화"라고 불렀지만, 여러분은 이를 언어적 다양성을 위해 이 새로운 기술이 영웅인지 아니면 악당인지 밝혀내려는 탐정들의 원탁 회의라고 생각해도 좋습니다. 그들은 생성형 AI가 학자들이 글을 쓰고 연구를 발표하는 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 알아보기 위해 다섯 가지 큰 질문을 던졌습니다.

양날의 검
전문가들은 이 로봇이 "양날의 검"이라는 점에 동의했습니다. 한편으로는 유용한 도구입니다. 문법 때문에 긴장하는 학생이 자신의 아이디어를 명확하게 전달할 수 있도록 도울 수 있습니다. 연구자가 엄청난 양의 책을 몇 초 만에 요賛(요약)할 수 있게 도와줄 수도 있습니다. 마치 지치지 않는 슈퍼 튜터가 생긴 것과 같습니다.

하지만 다른 한편으로, 전문가들은 우려하고 있습니다. 그들은 로봇이 모든 것을 똑같이 만드는 경향이 있다는 것을 발견했습니다. 이는 마치 무지개색을 입력하더라도 흑백으로만 인쇄할 줄 아는 복사기와 같습니다. 만약 당신이 로봇에게 나이지리아 영어(Nigerian English)나 자메이카 영어(Jamaican English) 같은 특정 지역의 영어 스타일로 써달라고 요청한다면, 로봇은 종종 틀리게 작성합니다. 그 스타일로 똑똑한 학술 논문을 쓰는 대신, 의도치 않게 희화화된 버전이나 속어가 가득한 농담으로 만들어 버릴 수 있습니다. 마치 로봇이 "오, 나이지리아 영어를 원해? 여기 피진(Pidgin)이 있어!"라고 생각하는 것과 같습니다. 학자는 사실 진지한 학술적 어조를 원했는데 말이죠.

"표준"의 함정
가장 큰 발견 중 하나는 로봇이 미국 표준이라는 특정한 버전의 영어에 집착한다는 것입니다. 설령 영국 영어로 써달라고 요청하더라도, 로봇은 자주 미국식 철자와 문법으로 되돌아갑니다. 이는 마치 한 곡조밖에 모르는 DJ와 같습니다. 어떤 장르를 요청하더라도 계속해서 똑같은 히트곡만 틀어주는 식입니다.

전문가들은 이것이 위험하다고 지적했습니다. 만약 학자들이 글을 수정하기 위해 로봇을 사용하기 시작한다면, 결국 로봇처럼 들리게 될 수도 있습니다. 한 젊은 학자는 자신이 "delve(깊이 파고들다)"나 "underscore(강조하다)" 같은 단어를 쓰는 것을 두려워하게 되었다고 말했습니다. 왜냐하면 그녀가 그런 단어를 사용하면 사람들이 그녀가 아니라 로봇이라고 생각할 것임을 알기 때문입니다. 인간임을 증명하기 위해 기계처럼 들리지 않으려고 노력하는 기묘한 세상이 된 것입니다.

"알고리즘적 식민주의"
전문가 중 한 명인 센더(Sender)는 멋지지만 무서운 용어를 제시했습니다: "알고리즘적 식민주의적 언어 사용(algorithmic colonialingualism)". 만약 어떤 왕이 당신의 마을에 와서 "당신의 말하기 방식은 엉망이다. 이제부터 우리처럼 말하지 않으면 거래할 수 없다"라고 말한다고 상상해 보세요. 그것이 전문가들이 AI에 대해 우려하는 바입니다. 로봇은 "글로벌 노스(Global North, 부유한 서구 국가들)"의 데이터로 구축되었기 때문에, "글로벌 사우스(Global South, 개발도상국)"나 토착적인 방식의 언어를 이해하지 못합니다. 이는 열대 폭풍을 설명하기 위해 눈(snow)을 뜻하는 단어들만 사용하는 것과 같습니다. 로봇은 그 맥락을 이해하지 못합니다.

누가 책임을 지는가?
그룹은 또한 이를 해결하기 위해 누가 책임을 져야 하는지에 대해서도 논의했습니다. 그들은 이것이 단지 학자들만의 잘못이 아니라고 말했습니다. 대학과 학술지(지식의 문지기들)가 나서야 합니다. 현재 많은 학술지는 AI에 대해 모호한 규칙을 가지고 있습니다. 어떤 곳은 "사용하지 마라"고 하고, 어떤 곳은 "사용하되 알려달라"고 합니다. 전문가들은 학술지가 더 명확하고 친절해져야 한다고 제안합니다. 그들은 심사위원(논문을 검토하는 사람들)에게, 어떤 논문이 런던의 교과서처럼 들리지 않는다고 해서 그것이 나쁜 것은 아니라는 점을 알려주어야 합니다.

또한 그들은 만약 우리가 로봇에게 모든 일을 맡긴다면, 겉보기에는 완벽하지만 새로운 내용은 전혀 없는 논문들이 넘쳐나게 될 것이라고 경고했습니다. 이는 마치 똑같은 플라스틱 꽃들을 찍어내는 공장과 같습니다. 보기에는 예쁘지만, 진짜 꽃의 향기는 나지 않습니다.

앞으로 나아갈 길
그렇다면 해결책은 무엇일까요? 전문가들은 로봇을 버려야 한다고 말하는 것이 아닙니다. 대신, 주의 깊게 사용해야 한다고 말합니다. 그들은 다음과 같이 제안합니다:

1. 인간이 주도권을 유지해야 한다: 로봇을 우리를 대신해 글을 쓰는 용도가 아니라, 도움을 주는 용도로 사용해야 합니다. 우리는 자신만의 "목소리"를 지켜야 합니다.
2. 더 나은 로봇을 만든다: 이러한 AI 도구를 만드는 사람들은 미국과 영국뿐만 아니라 전 세계 사람들의 목소리에 귀를 기울여야 합니다. 그들은 더 다양한 책과 대화로 로봇을 학습시켜야 합니다.
3. 정직해야 한다: 만약 로봇을 사용했다면, 그렇게 했다고 밝혀야 합니다. 그리고 논문을 심사할 때 로봇을 사용하여 판단해서는 안 됩니다. 왜냐하면 로봇은 핵심을 놓칠 수 있기 때문입니다.

결론
이 논문은 로봇이 본질적으로 선하거나 악한 것이 아니라, 단지 도구일 뿐이라고 결론짓습니다. 하지만 현재 이 도구는 권력과 표준을 편애하고 있습니다. 우리가 주의를 기울이지 않는다면, 우리는 실수로 모두가 똑같이 생각하고 똑같이 말하는 세상을 만들게 될지도 모릅니다. 전문가들은 우리가 이 문제를 논의함으로써, 로봇이 독특한 목소리를 침묵시키는 기계가 아니라, 모든 이의 목소리가 들릴 수 있도록 돕는 다양성의 도구가 되도록 조종할 수 있기를 바랍니다. 로봇이 앞면(front page)만이 아니라 도서관 전체를 감상할 수 있도록 만드는 것은 바로 우리에게 달려 있습니다.