■ 영어권에서는 OpenAI의 GPT-3을 활용한 텍스트 생성 서비스들이 꽤 많이 나오고 있다. 아티클에서는 ContentEdge, Japser 등이 예시로 나오는데 생각보다 가격도 저렴하고 퀄리티

■ 영어권에서는 OpenAI의 GPT-3을 활용한 텍스트 생성 서비스들이 꽤 많이 나오고 있다. 아티클에서는 ContentEdge, Japser 등이 예시로 나오는데 생각보다 가격도 저렴하고 퀄리티도 괜찮은 모양. 한국어의 경우에는 네이버 클로바가 네이버 여기저기 서비스를 붙이고 있다고 하는데, 아직 공개적으로 쓰고 있는 단계는 아닌 것 같아 어느 정도 수준인지는 잘 모르겠다. ■ AI를 활용한 요 서비스들은 단순한 교정을 넘어서서 전체 텍스트에 대한 아웃라인, 단어 추천, 제목 추천 등 다양한 기능을 제공한다. 카피도 그냥 추천해주는 것이 아니라, 구글에서 가장 잘 검색될만한 키워드, 고객들이 많이 클릭할만한 단어들을 선별하여 추천한다. ■ 물론 100% 다 써주는 것은 아니고 일정 부분 사람이 수정해야 하는 부분도 있다. 그럼에도 불구하고 정량 데이터에 기반한 조언자가 있다는 사실은 실무자 입장에서는 너무나 든든하다. ■ 아티클에서는 문제점으로 이러한 글쓰기 AI를 정치적이나 비윤리적인 목적으로 사용할 수도 있다고 꼽고있다. 실제로 GPT-3 서비스 자체에서도 성적이거나 정치적인 워딩은 자르고 있다하고, GPT-3으로 만들었던 머그게임인 AI던전의 경우에도 요 이슈로 사실상 셧다운 됐었다. ■ 이런 서비스는 앞으로 더 고도화되고 확장될 것이다. 그렇다고 우려하는 대로 MD나 마케터들의 입지가 좁아질 것 같진 않다. 기존 사람 한 명이 모두 담당하고 있던 글쓰기에 대한 롤이 더 세분화되는 것 뿐이다. 글을 쓰는 능력 그 자체보다는 어떤 카피와 글을 쓸지 아이디에이션하고 AI가 잘 학습할 수 있는 적절한 글감과 키워드를 선정하는 것이 중요한 능력이 되지 않을까? 어차피 데이터가 보여주는 가장 잘 먹힐 것 같은 문구, 잘 클릭하는 키워드는 확률의 문제라 선택은 사람이 계속 해야 할 것이다. ■ 물론 이 모든 것은 기능성에 몰빵한 비즈니스, 특히 온라인 내 글쓰기에만 해당되는 이야기. 온라인 글쓰기의 경우 좋은 단어와 좋은 문장의 기준이 구글 검색 순위라던가, 클릭량이라던가 조회수, 전환율 같은 것으로 정량적으로 명확하게 측정할 수 있다. 때문에 확률적으로 좋은 단어와 템플릿, 문장을 추천받고 또 "찍어내기"가 쉽다. 반대로 말하자면 정량적으로 측정하기 어려운 그리고 기능적인 목적이 아닌 문학적 글쓰기에는 참조는 하되, 사람의 터치가 여전히 많이 들어가지 않을까 싶다.