Mapping The Use of Generative Artificial Intelligence in Group Creative Processes: A Scoping Review

창의성은 오랫동안 사람들 사이에서 일어나는 불꽃으로 이해되어 왔습니다. 디자이너, 작가, 또는 학생들로 구성된 팀이 문제를 해결하기 위해 모였을 때, 그 마법은 종종 단일한 정신이 아니라 그들의 상호작용 속에서 발생하는 마찰과 흐름 속에 존재합니다. 그들은 서로의 생각을 바탕으로 삼고, 가정을 반박하며, 서로 다른 관점들을 결합하여 새로운 것을 만들어냅니다. 수십 년 동안 기술은 이 과정에서 도구로서 역할을 하며, 집단이 소통하거나 작업을 조직하는 것을 도왔습니다. 하지만 이제 단순히 조직하는 것을 넘어 창조까지 하는 새로운 종류의 기술이 등장했습니다. 생성형 인공지능은 이제 스스로 이야기를 쓰고, 이미지를 그리며, 음악을 작곡할 수 있습니다. 이는 그룹 안에서 일하는 모든 이들에게 심오한 질문을 던집니다. 기계가 창작자의 원 안에 합류할 때, 그것은 집단이 더 나은 아이디어를 찾는 것을 돕는 것일까요, 아니면 그들이 함께 생각하는 방식을 바꾸는 것일까요?

이탈리아 카톨리카 델 사크로 쿠오레 대학교(Università Cattàlica del Sacro Cuore)의 연구진은 이 새로운 기술이 집단 설정에서 정확히 어떻게 사용되고 있는지 지도화하기 위해 나섰습니다. 그들은 최소 두 명의 사람이 생성형 인공지능을 사용하며 창의적인 과업을 함께 수행한 실제 사례를 찾기 위해 과학적 연구들에 대한 광범위한 조사를 실시했습니다. 그들은 이 도구들이 어떻게 사용되었는지, 어떤 종류의 작업에 도움을 주었는지, 그리고 집단의 역동성에 어떤 일이 일어났는지를 조사했습니다. 수천 개의 기록을 검토한 끝에, 그들은 기준에 부합하는 38개의 연구를 식별해 냈습니다. 이 연구들은 교실에서의 브레인스토밍 세션부터 디자인 워크숍, 전문 혁신 팀에 이르기까지 다양한 활동을 다루었습니다. 연구진은 이 기술이 큰 유망함을 보여주고 있지만, 그 역할은 복잡하며 상당한 이점과 새로운 까다로운 과제들을 동시에 가져온다는 것을 발견했습니다.

이러한 실험이 가장 빈번하게 이루어진 설정은 교육 분야였으며, 학생들이 프로젝트를 위해 도구를 사용하는 경우가 뒤를 이었습니다. 과업은 다양했지만, 가장 빈번한 활동은 브레인스토밍이나 새로운 아이디어를 생성하는 것이었습니다. 이러한 시나리오에서 인공지능는 단순히 구석에 앉아 있는 수동적인 도구인 경우가 드물었습니다. 대신, 인공지능는 대부분 작업의 흐름에 기여하는 능동적인 파트너이자 공동 창작자로서 역할을 했습니다. 연구진은 기술이 프로젝트의 초기 단계, 즉 집단이 가능한 한 많은 가능성을 생성하려고 노력하는 시기에 주로 도입된다는 것을 관찰했습니다. 창의적인 결과물을 판단하거나 정제하거나 완성하는 후기 단계에서 기술이 사용되는 경우는 덜 흔했습니다.

집단이 이 도구들을 사용할 때, 결과는 일반적으로 긍-적이었으나 명확한 패턴을 보였습니다. 가장 빈번한 이점은 아이디어의 양과 다양성의 증대였습니다. 인공지능는 예상치 못한 연결 고리를 제안하거나 집단이 정신적 정체 상태에서 벗어날 수 있도록 돕는 시각적 프롬프트를 제공할 수 있었습니다. 또한 인공지능는 초안 작성이나 정보 조직화와 같은 지루한 부분을 처리함으로써 인간이 더 높은 수준의 사고에 집중할 수 있게 하여 작업을 더 빠르게 만들었습니다. 많은 경우, 집단은 과정이 더 즐겁다고 느끼며 더 몰입하고 동기 부여되었다고 보고했습니다. 기술은 마치 공유된 초점, 즉 팀 전체가 바라보고 논의할 수 있는 디지털 인공물(artifact)로서 작용하여, 그들이 노력을 조정하고 문제에 대한 공유된 이해를 구축하도록 도왔습니다.

그러나 연구는 기계가 창의적 파트너가 될 때 발생하는 중대한 긴장 상태 또한 강조했습니다. 가장 흔한 우려는 사람들이 컴퓨터에 너무 과도하게 의존하여, 기계가 자신들을 대신해 생각하게 만드는 것이었습니다. 이러한 "인지적 오프로딩(cognitive offloading)"은 집단 구성원들이 때때로 기계가 만들어낸 아이디어에 의문을 제기하는 것을 멈추거나, 자신들만의 독창적인 생각을 생성하는 것을 멈추게 함을 의미했습니다. 사람들은 모두 동일한 유형의 도구를 사용하기 때문에 결과물이 지나치게 획일화되어, 모두의 작업이 똑같아 보일 것이라는 두려움을 가졌습니다. 이는 집단적 창의성을 강력하게 만드는 관점의 다양성을 감소시킬 수 있습니다.

또 다른 주요 쟁점은 인간과 기계 간의 소유권 경계가 모호해지는 것이었습니다. 집단이 인공지능의 도움을 받아 무언가를 창조할 때, 최종 결과에 대해 누가 책임을 지는지 말하기 어려워집니다. 누가 아이디어의 주인인가요? 누가 공로를 인정받나요? 연구진은 이러한 불확실성이 특히 책임 소재가 중요한 전문적인 환경에서 일부 집단에 불안감을 조성한다는 것을 발견했습니다. 게다가, 기술은 때때로 인간 상호작용의 자연스러운 리듬을 방해하기도 했습니다. 어떤 경우에는 사람들이 서로 대화하는 것을 멈추고 기계하고만 대화하기 시작하거나, 기계의 제안이 침해적인 방식으로 대화의 흐름을 방해하기도 했습니다.

연구진은 이 기술이 집단을 자동으로 더 창의적으로 만드는 마법 같은 해결책이 아니라고 결론지었습니다. 대신, 그것은 복잡한 시스템 내의 강력한 새로운 요소입니다. 협업의 성공 여부는 소프트웨어의 능력보다는 집단이 그것을 어떻게 선택하여 사용하느냐에 달려 있습니다. 만약 팀이 자신의 비판적 판단력을 유지하고 사람들 사이의 대화를 지속하면서 사고를 확장하기 위해 도구를 사용한다면, 결과는 종종 탁월합니다. 그러나 만약 그들이 도구가 사고 과정을 주도하도록 내버려 둔다면, 이점은 빠르게 단점으로 변할 수 있습니다. 인공지능과 함께하는 집단 창의성의 미래는 아마도 인간이 방향을 통제하도록 하는 워크플로우를 설계하여, 기계가 프로세스의 조종자가 아닌 파트너로 남도록 보장하는 데 달려 있을 것입니다.