AI 챗봇은 3년 1개월 동안 우리와 함께했다. 적어도 LLM으로 자연스러운 말투의 문장을 만들어 소통하는 종류의 AI 챗봇을 기준으로 그렇다. 이미 일부 직업군에서는 AI를 어떻게 쓰는지 공개하는 것이 표준으로 자리 잡기 시작했다.

예를 들면 다음과 같다.

• 의학 학술지 편집자 국제위원회(International Committee of Medical Journal Editors)는 과학 논문 원고에서 AI 사용을 공개하는 정책을 만들었다.
• 미국 일부 변호사는 법정에 제출하는 자료에서 AI 도구를 어떻게 썼는지 신고해야 하고, 캘리포니아주 변호사협회는 법률 대리 과정에서 AI를 사용할 계획이 있으면 의뢰인에게 알리라고 조언했다.
• 아마존은 도서 판매자에게 책이 AI 생성물인지 여부를 공개하라고 요구했다.

이런 분야에서 AI 정보 공개(AI Disclosure)가 매우 유익한 만큼, 이제는 더 많은 직업군과 업무 현장에서 같은 방식의 규범이 필요하다. 그래서 필자는 이 새로운 규범을 모든 사람이 받아들이자는 운동을 시작하고자 한다.

모두가 AI 정보 공개를 해야 하는 이유

모든 사람이 이른바 ‘콘텐츠 크리에이터’는 아니다. 하지만 직업인이라면 ‘콘텐츠’를 만들고 ‘콘텐츠’로 소통한다. 이메일, 전화, 음성사서함, 문자, 인스턴트 메시지, 영상 통화, 슬라이드 프레젠테이션이 모두 여기에 포함된다. 일부 직장인은 웹사이트를 만들고 차트와 그래프를 만들며, 스프레드시트를 공유하고 마케팅 자료를 만든다.

이 모든 커뮤니케이션 행위와 콘텐츠 유형은 AI 도구로 생성할 수 있다.

필자는 최근 칼럼에서 이런 작업에 AI를 쓰고 있다는 전제가 점점 확산되고 있다고 주장했다. 다시 말해, 파워포인트 프레젠테이션을 정성껏 직접 만들거나 이메일에 성의 있고 상세한 답장을 보내더라도, 상대는 AI를 사용했을 것이라고 생각한다.

AI를 어떻게 쓰는지 투명하게 공개해야 하는 이유는 많다.

대부분 사람이 모든 것을 AI로 생성한다고 가정하면 의심이 생기고 결과물 가치가 낮다고 평가받기 쉬운 만큼, AI를 어떻게 쓰는지 정확히 공개하면 전달하는 내용의 품질이나 가치를 신호로 보여줄 수 있다.

AI 없이 높은 품질의 작업을 해냈다는 사실로 상대를 설득할 수 있다. 상대와 소통할 때 AI를 쓰지 않고 ‘직접 작업했다’면, 다듬어진 문장, 구조화된 글, 명확한 사고 등 완성도에 대한 공로를 인정받아야 한다는 점을 분명히 해야 한다.

기업이 AI로 직원을 대체하려는 세상에서 직원의 가치도 주장할 수 있다. 성과가 높은 직원은 AI 챗봇보다 업무를 훨씬 잘한다. 결과물과 소통이 AI 도구가 아니라 본인에게서 나온다는 점을 꾸준히 상기시키면, 경영진이 AI가 사람을 대체할 수 있다고 믿는 환경에서 일자리 안정성도 조금은 높아질 수 있다.

AI 도구를 효과적으로 쓰는 방법에 대한 리더십도 제공한다. 부하, 상사, 동료 누구와 소통하든, 직장인은 AI 활용법을 계속해서 은근하게 전파하며 다른 사람에게 새로운 사용례를 알려줄 수 있고, 자신이 사용한 도구도 공유할 수 있다. AI 사용 공개를 규범으로 만들자고 주장하고 타인에게도 공개를 요구하면, 다른 사람에게서 같은 방식으로 배울 수 있다.

상대가 받는 결과물의 맥락도 더 분명해진다. 지금은 누군가에게서 무언가를 받아도 그 결과물이 무엇인지 확신하기 어려운 시대다. AI가 대충 찍어낸 잡문인가, 아니면 보낸 사람이 마음을 담아 만든 결과물인가를 판단하기가 쉽지 않다. AI를 어떻게 썼는지 계속 공개하면, 상대에게 맥락을 제공해 가짜와 AI 생성물이 넘치는 세상에서 느끼는 혼란도 줄일 수 있다.

외부 검증을 통해 알고리즘 편향도 완화할 수 있다. AI를 쓰면 도구가 사용자가 알아채지 못하는 편향을 소통 내용에 끼워 넣을 수 있으니, 타인이 문제를 지적해주면 도움이 되고, 사용자가 공유하지 않는 편향 때문에 비난받는 상황도 피할 수 있다.

마지막으로, 데이터 프라이버시에 대한 민감성도 보여줄 수 있다. 예를 들어, 이메일 답장을 AI 도구로 작성하려면 답장할 문장과 원문 내용을 학습에 활용할 수도 있는 도구에 업로드해야 한다. 원문 작성자가 법적으로 데이터를 AI 학습 모델과 공유할 수 없는 상황이라면, AI 도구로 이메일을 읽거나 답장하지 않았다는 사실을 공개하는 행위가 프라이버시를 배려하는 태도로 읽힐 수 있다. 다른 사람 데이터, 다른 회사 데이터, 본인 회사 데이터도 모두 포함된다.

이런 이유는 전문적 콘텐츠 제작과 소통 전반에서 AI를 어떻게 쓰는지 공개해야 하는 이유 일부에 불과하다.

새로 등장하는 베스트 프랙티스

AI 사용을 공개하기에 가장 눈에 띄는 위치는 이메일 서명이다. 대부분은 비공식적 개인 규칙을 갖고 움직인다. 예를 들어, 필자는 이메일 작성이나 답장에 어떤 방식으로도 AI를 쓰지 않는다. 제안 문구도 쓰지 않는다. 구글이 지메일 사용자에게 제공하는 도구도 쓰지 않는다. 필자는 이메일에 AI를 쓰지 않는다는 사실을 이메일 서명에 적어두는 편이 도움이 된다고 본다. 소통 상대는 LLM이 아니라 필자와 대화하고 있다는 점을 알 수 있다.

거의 모든 다른 종류의 업무 소통이나 콘텐츠 제작물도, 제작에 쓰는 템플릿에 일반적인 AI 정책을 각주 형태로 넣는 방식으로 발전할 수 있다. 템플릿에 적힌 정책에서 벗어났다면, 각주를 수정해 AI를 어떻게 썼는지 정확히 밝히면 된다.

슈퍼마켓에서 사는 식품에 성분표가 붙는 이유와 같은 맥락에서, 소통과 콘텐츠 제작에 들어간 ‘재료’를 항상 나열해 ‘소비자’가 무엇을 받고 있는지 알게 해야 한다.

물론 이 발상은 양심에 의존하는 방식이다. 하지만 AI 사용을 속이는 사람은 현장에서 들키는 순간 오히려 사회에 도움이 된다. 그런 사람은 정보에 환각이 없고 문제가 없어 보이더라도 신뢰할 수 없는 사람이라는 점이 드러나기 때문이다.

AI 정보 공개가 확산되면, 비공개는 사고, 창의성, 업무를 챗봇에 외주 줬다는 인정이나 자백으로 읽힐 가능성이 높다. 챗봇이 대신할 수 있다면 대체돼도 된다는 평가도 따라붙을 수 있다.

업무에서 AI 도구 사용은 작은 혼란의 위기를 만들고 있다. 피해와 이익이 뒤섞인 상황에서, AI를 어떻게 쓰는지 모두에게 정확히 알려 최소한의 명확성을 제공할 수 있다.

요컨대, AI 시대에 들어서면서 AI 정보 공개의 시대도 함께 열어야 한다.

*AI 정보 공개 : 필자는 맥OS 세쿼이아의 녹취 도구를 사용해 필자의 음성으로 이 칼럼의 약 20%를 받아쓰게 했다. 이 도구는 애플 인텔리전스 기반이다. 필자는 카기 어시스턴트(Kagi Assistant)에서 제미나이 3 프로를 검색 엔진과 업무 커뮤니케이션 및 AI 정보 공개 사례를 찾는 용도로 함께 사용했다. 참고로, 필자의 아들이 카기에서 일한다. 필자는 카기 서치(Kagi Search)로 사실관계를 검증했다. 렉스(Lex)를 사용했고, 칼럼을 쓴 뒤 렉스 문법 검사 도구로 오타와 오류를 찾아냈다. 렉스로 대문자 표기, 하이픈 처리, 단어 사용 오류 일부를 수정했다.
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