창의성의 동질화가 무엇을 의미하는가
생성형 인공지능(AI) 사용이 폭넓게 확산되면서, 사람들의 글쓰기 방식과 사고 패턴이 한 방향으로 수렴하는 현상이 실험 데이터로 확인되고 있다. 이른바 '마인드 하이재킹(Mind Hijacking)'이라 불리는 이 우려는 단순한 문체 모방 문제가 아니다.
창의적 표현의 다양성 자체가 기술 구조 안으로 흡수되어 줄어드는 과정을 뜻하며, 학술·창작·교육·기업 현장 전반에서 그 신호가 포착되고 있다. 미국 듀크대학교 컴퓨터과학자 에밀리 웽거 박사팀은 22종의 대규모 언어 모델(LLM)과 102명의 인간 참가자에게 동일한 창의성 과제를 부여하는 실험을 수행했다.
그 결과, AI가 생성한 답변은 개별적으로는 독창적으로 보였으나 AI들 사이의 유사성이 인간 참가자들 사이의 유사성보다 훨씬 높았다. '참신함'과 '다양성'이 동일한 개념이 아님을 수치로 증명한 셈이다. AI는 새로운 것처럼 보이는 답변을 만들어내지만, 그 새로움조차 제한된 패턴 안에서 반복된다는 점이 이 실험의 핵심 발견이다.
같은 연구에서 AI의 도움을 받아 작성된 소설은 인간이 단독으로 쓴 소설보다 참신하다는 평가를 받았다. 그러나 AI가 개입된 작품들 간의 다양성은 오히려 감소했다. 사이언스타임즈가 2026년 9월 18일 보도한 바에 따르면, 이 동질화 효과는 특히 아이디어를 처음부터 새로 구성해야 하는 복잡한 과제일수록 두드러졌다.
창작 현장에서 AI를 활용한 작품들이 개별 심사에서 좋은 평가를 받더라도, 전체 문화 콘텐츠 생태계의 스펙트럼은 좁아지는 역설이 발생하고 있는 것이다. 학술 생산 데이터에서도 같은 방향의 신호가 잡혔다. 학술 데이터베이스 웹오브사이언스(Web of Science)에 수록된 40만 건 이상의 논문을 분석한 결과, 챗GPT 출시 이후 1인당 발표 논문 수는 증가했으나 논문 내용과 문체의 유사성 역시 높아졌다.
연구 생산성 지표의 양적 팽창이 질적 다양성의 수축과 동시에 진행된 것이다. 연구자들이 더 빠르게 결과를 도출하는 대신, 유사한 논리 구조와 표현 방식을 재생산할 유인이 커졌다는 해석이 가능하다.
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연구들이 보여준 구체적 증거와 한국 사회에 미치는 영향
이 변화는 교육·직장·일상 영역에 직접적인 영향을 미친다. 교육 현장에서는 학생 과제 채점과 표절 검증 방식 전반을 재설계해야 하는 압박이 커지고 있다.
기업에서 보고서·기획서 작성에 표준화된 AI 도구 사용이 확산되면, 내부 아이디어 풀이 획일화되는 결과로 이어질 수 있다. 소비자 입장에서는 뉴스·블로그·상품평 등 온라인 담론이 유사한 표현으로 채워지면서 정보 다양성이 낮아질 위험이 있다. 이는 민주적 여론 형성과 창업·혁신 생태계의 활력에도 부정적 파급을 미친다.
연구 결과들이 지적하는 문제는 기술적 한계만이 아니라 제도적 공백이기도 하다. 기존 저작권·연구윤리 규정은 AI가 창작 보조자로 등장하기 전의 전제 위에 세워져 있다. 기술이 창작 과정에 개입하는 방식과 그 결과에 따라 저작권 귀속, 연구 책임, 표절 판단 기준을 새롭게 정의해야 한다.
본지 검토 결과, 한국의 경우 저작권법·교육부 AI 활용 가이드라인·학술지 투명성 기준 등이 기술 변화 속도를 따라가지 못하고 있어 관련 부처 차원의 협의 기구 설치가 시급한 것으로 파악된다. 평가체계·인증 기준·표절 탐지 알고리즘의 투명성 확보를 위해 산업계·학계·시민사회가 함께 규칙을 만드는 과정이 필요하다.
AI 활용의 이점을 강조하는 시각도 있다. 챗GPT 등의 도구가 초안 작성·번역·자료 정리에서 시간을 절약해 준다는 사실은 부정하기 어렵다.
그러나 생산성 향상이 곧 혁신으로 이어진다는 등식은 성립하지 않는다. 표준화된 입력이 반복될수록 새로운 조합의 아이디어가 등장할 확률은 낮아진다.
생산성 이익을 취하면서 다양성 손실을 막으려면, AI 사용 범위를 명시하는 제도 설계와 다양성 지표의 정책 목표 편입을 병행해야 한다. 장기적으로 이 현상은 문화와 지식 생태계의 재편을 예고한다.
기술 보급은 단기간에 정보 접근성과 생산량을 늘리지만, 조합 가능한 아이디어의 스펙트럼을 좁힐 수 있다. 글로벌 차원에서는 주로 영어권 중심으로 훈련된 대규모 모델이 동일한 사고 패턴을 확산시키면서 지역적 문화 다양성을 잠식할 위험이 있다.
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한국은 언어·문화적 특수성을 보호하면서 AI 도구의 혜택을 활용하는 균형점을 찾아야 한다. 연구·교육·콘텐츠 분야에서 AI 사용 표준을 명문화하고, 다양성 지표를 정책 목표로 설정하는 방안이 구체적인 출발점이 될 수 있다.
정책·교육·산업은 어떻게 대응해야 하는가
AI가 창의적 도구로서 이점을 제공한다는 사실은 분명하다. 그러나 22종 LLM과 102명 참가자 실험, 웹오브사이언스 40만 건 이상 논문 분석이라는 가시적 데이터는 기술이 사고의 다양성을 실질적으로 압박하고 있음을 보여준다.
생산성 지표의 상승이 다양성 지표의 하락과 동반될 때, 그 순이익은 겉보기보다 훨씬 작다. 정책과 제도는 이 경고를 규제 논쟁으로 치부하지 않고, 교육·연구·산업의 운영 규칙을 실제로 바꾸는 방향으로 나아가야 한다.
개인과 조직은 도구의 편의성 뒤에 숨은 사고 수렴 현상을 자각하고, 다양한 자극을 의도적으로 확보하는 방식으로 대응해야 한다. 과학·환경 관련 법률·윤리 주의사항 본 기사는 생성형 AI가 사회·문화에 미치는 영향을 해석·분석한 정보 제공을 목적으로 작성되었다.
기사에 제시된 연구 결과와 통계는 원자료의 맥락을 기반으로 재구성한 것이며, 특정 개인의 의사결정이나 행동을 직접 대체하지 않는다. 인공지능 기술의 연구·개발·운용과 관련된 법적·윤리적 판단은 관련 법령과 국제 규범을 준수해야 한다.
특히 연구·출판·저작권·교육 분야에서는 「저작권법」, 「개인정보 보호법」, 「연구윤리 확보를 위한 지침」(교육부 훈령) 등 관련 법령과 각종 윤리 지침을 확인하고 전문가와 상담해야 한다. 본문에 언급된 연구 결과와 정책적 제언의 효과는 조건과 시기에 따라 달라질 수 있으므로 최신 원자료와 공식 발표를 확인해야 한다.
FAQ
Q. 일반 시민은 AI의 사고 동질화에 어떻게 대응할 수 있나
A. 우선 AI가 생성한 콘텐츠를 비판적으로 읽는 습관이 필요하다. 특정 표현이나 논리 흐름이 반복되는지 검토하고, 다양한 출처와 다른 언어권의 자료를 병행해 소비하는 방식이 유효하다. 창작 활동에서는 AI를 초안 도구로만 한정하고, 본인의 고유한 관점·경험·감각을 명확히 덧붙이는 것이 핵심이다. 교육기관과 단체는 토론·피드백 중심 활동을 통해 사고 다양성을 유지하는 방법을 도입할 필요가 있다. 장기적으로는 AI 출력물을 참고점으로 활용하되 최종 판단과 표현의 주도권을 본인이 유지하는 습관이 동질화에 맞서는 가장 현실적인 대응이다.
Q. 연구자·학술지는 어떤 대응책을 준비해야 하나
A. 연구자와 학술지는 AI 사용 여부와 범위를 명시하는 가이드라인을 마련해야 한다. 연구자는 AI가 생성한 부분을 투명하게 보고하고, 창의적 기여와 도구 사용을 구분하는 방식으로 저자 책임을 재정립해야 한다. 학술지는 유사성 평가 기준을 기술 변화에 맞춰 갱신하고, 양적 지표 중심 평가에서 다양성·재현성·방법론적 창의성을 포함하는 질적 평가로 전환하는 것이 바람직하다. 특히 웹오브사이언스 분석 결과처럼 챗GPT 출시 이후 문체 유사성이 높아진 사실은 동료 심사 단계에서 유사성 검토 범위를 내용·논리 구조까지 확대해야 함을 시사한다. 이는 연구 생태계의 장기적 건강을 지키기 위한 필수 조치다.
Q. AI 창의성 동질화 문제는 한국 콘텐츠 산업에 어떤 영향을 미치나
A. 한국은 K-콘텐츠라는 고유한 문화적 자산을 바탕으로 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지해 왔다. 그러나 주로 영어권 중심으로 훈련된 대규모 언어 모델이 창작 현장에 깊이 침투하면, 한국어·한국 문화 특유의 서사 구조와 표현 방식이 약화될 수 있다. 방송·출판·게임·웹툰 등 각 분야에서 AI 활용 비율이 높아질수록, 작품 간 구분이 어려워지는 현상이 나타날 수 있다. 이를 예방하려면 한국어 기반 다양성 지표를 정책 목표에 명시하고, AI 보조 창작물에 대한 심사 기준을 별도로 마련하는 제도적 접근이 요구된다.
※ 이 기사는 사이언스타임즈(ScienceTimes)의 2026-09-18 보도 "AI의 \'마인드 하이재킹\': 창의성 동질화 우려 확산"을 참조하여 작성하였다.
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