Sure, AI can ‘do’ writing. But memoir? Not so much | Aeon Essays

컴퓨터는 우리를 놀라게 할 수 없다

AI의 끝없는 상투성이 인간 예술을 침범함에 따라, 우리 창의성의 진정한 독특함이 그 어느 때보다 선명해지고 있다.

**리처드 비어드(Richard Beard)**는 영국의 작가입니다. 그의 소설로는 <다마스쿠스>(1998), <마른 뼈들>(2004), <나사로는 죽었다>(2011), 그리고 ‘소설 형식의 가능성을 확장했다’는 평과 함께 영국 골드스미스상 후보에 오른 <암살자들의 행전>(2015) 등이 있습니다. 비소설 분야에서는 2018년 PEN 애컬리 상을 수상한 회고록 <사라진 날>(2017)과 <슬픈 작은 사람들>(2021)을 썼습니다.

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창작 글쓰기는 과거에 인간만의 전유물이었습니다. 잘 쓰든 못 쓰든, 인간의 경험에 대해 쓰는 것이 촛불을 밝히고 커피를 마실 가치가 있다는 합의를 지지하는 행위였기 때문입니다. 이것은 너무나 본질적인 인간적 행위였기에, 컴퓨터 선구자 **앨런 튜링(Alan Turing)**이 고안한 최초의 테스트에서도 시(詩)는 중요한 부분을 차지했습니다. 보이지 않는 응답자가 인간인지, 아니면 기계로 된 사기꾼인지를 판별하기 위해서 말입니다. 튜링 테스트는 흔히 인간과 기계라는 두 영토 사이의 단일 교차점으로 단순화되곤 합니다. 이 테스트를 통과하면 인공지능은 우리 쪽 선 너머로 유유히 걸어 들어와 주변을 둘러보고, 우리를 어떻게 다룰지 결정할 수 있게 됩니다. 하지만 그러기 위해서는 먼저 테스트를 통과해야만 합니다.

1950년 학술지 <마인드(Mind)>에 발표된 논문 ‘계산 기계와 지능’에서 튜링은 **“기계가 생각할 수 있는가?”**라는 질문을 던졌습니다. 그는 곧바로 이 질문을 인간적인 방식으로 길게 바꾸어 표현했고, 결국 인터넷과 텔레비전이 나오기 전 거실에서 즐기던 놀이에서 착안한 **‘모방 게임(Imitation Game)’**에 도달했습니다. 원래 이 게임은 질문자가 보이지 않는 방에 있는 남성(X)과 여성(Y)에게 질문을 던져 누가 남성이고 누가 여성인지를 맞히는 방식입니다. X는 질문자를 속이려 하고, Y는 질문자가 정답을 맞히도록 돕습니다. 한번 해보세요, 꽤 재미있습니다.

이 맥락에서 튜링이 제안한 테스트의 첫 번째 질문은 생각보다 덜 놀랍습니다. “X는 본인의 머리카락 길이를 알려주겠습니까?” 그다음 튜링은 정중하게 요청합니다. “포스교(Forth Bridge)를 주제로 소네트 한 편을 써주세요.” 질문 단 두 개 만에 인간과 기계 사고 사이의 contested boundary(경쟁적 경계)는 이미 문학과 예술에서 답을 찾고 있었습니다. 1950년대 버전의 X—속이려는 참가자—는 이렇게 답합니다. “저는 빼주세요. 전 시는 한 번도 써본 적이 없거든요.” 이 대답을 상상할 때, 튜링의 복잡한 뇌는 시야에서 가려진 채 타자를 치며 여성인 척하는 남성인 척하는 기계의 역할을 수행하고 있었습니다. 저도 압니다, 하지만 테스트가 그렇게 쉬웠다면 에어프라이어도 통과했을 것입니다.

튜링은 기계가 시를 쓸 수 없다고 제안한 것이 아닙니다. 모방 게임의 뒤틀린 논리 속에서, X는 1950년 당시 일반인들은 시를 쓰지 않았다는 상식적인 가정을 기계가 알고 있어야 한다고 계산한 것입니다. 20세기 중반의 다른 편견들 사이에서 튜링의 논문은 인종, 종교, 미국 헌법에 대해 조심성 없는 언급을 하기도 합니다. 그는 컴퓨터를 지각이 있는 존재로 보지 못하는 것을 ‘여성에게는 영혼이 없다는 이슬람적 견해’에 비유했습니다. 튜링은 거침이 없었습니다. 그는 지금의 우리처럼 계산하지 않았습니다.

그리고 그가 상상하려 했던 2026년의 미래 컴퓨터들 역시 마찬가지입니다. 오늘날의 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude) 같은 거대 언어 모델(LLM)은 포스교에 관한 소네트를 즉석에서 써 내려갑니다. 제가 직접 튜링의 질문을 입력했을 때, 클로드 4는 운율을 맞추기 위해 ‘mathemat’cal’이라는 축약어까지 포함된 14행의 시를 내놓았습니다. 그 시는 의미가 통했고, 형식적으로는 소네트였으며, 단 몇 초 만에 나타났습니다.

이것이 ‘생각’인지 여부와 관계없이, 튜링은 자신이 표시한 이 국경선이 예술에 의해 지켜질 것임을 직감했습니다. 논문에서 그는 당시 왕립학회의 저명한 신경과학자 제프리 제퍼슨(Geoffrey Jefferson) 경과 논쟁을 벌였습니다. 제퍼슨은 **“기계가 단순히 기호의 우연한 조합이 아니라, 느껴진 생각과 감정에 의해 소네트를 쓰거나 협주곡을 작곡할 수 있을 때까지는 기계와 뇌가 동등하다고 인정할 수 없다”**고 믿었습니다. 즉, 단순히 쓰는 것뿐만 아니라 자신이 그것을 썼다는 사실을 인지해야 한다는 것입니다. 1949년 리스터 강연에서 제퍼슨은 타자기를 치는 무한한 원숭이들의 노력을 기계화하는 것은 진정으로 인정받을 수 없다고 보았습니다.

요즘 예술계에서는 제퍼슨과 같은 자신감을 공유하기가 더 어렵습니다. AI의 발전은 예술적 허영심을 자극합니다. 기계가 결과물을 거의 즉시 복제할 수 있다면 인간 예술가의 작업이 그렇게 특별할 리 없다는 생각 때문입니다. 그것은 아픈 일입니다. 위대한 인간 예술가는 우리 종의 예외적인 정신을 증폭하고 방어한다고 믿고 싶지만, 초기 사진술을 괴롭혔던 불안의 메아리처럼, 악마화된 AI 버전은 우리의 영혼을 훔치려 위협합니다. 우리가 할 수 있고, 만들 수 있고, 될 수 있는 최선의 것들을 잠식하며 기계 예술은 신성한 영역으로 침범합니다. 창조적인 예술가는 특별하고 모방 불가능해야 한다고 여겨졌기 때문입니다.

튜링의 모방 게임 논문은 1936년 아이오와 대학교에서 첫 작가 워크숍(Writers’ Workshop)이 열린 지 14년 만에 발표되었습니다. 수학에 기반을 둔 튜링은 대서양 건너편의 전혀 무관해 보이는 창작 글쓰기 분야에서 이미 기계 학습의 요소들이 진화하고 있었다는 사실을 몰랐을 수도 있습니다. 아이오와 이전에는 ‘뮤즈’가 있었고, 아이오와 이후에는 오늘날의 LLM 작동 방식과 크게 다르지 않은 문학적 콘텐츠 조립 방법론이 등장했습니다.

먼저, 효과적인 글쓰기가 어떤 모습인지 파악합니다. 그런 다음, 작가 지망생들이 원하는 결과물을 모방하도록 이끄는 과정을 개발합니다. 아이오와와 그 이후의 모든 창작 글쓰기 MFA(예술 전문 석사)가 광범위하게 테스트한 전제는, 일련의 학습 가능한 규칙들이 최소한 합격점 수준의 문학적 생산물과 닮은 텍스트를 생성할 수 있다는 것입니다. 시드 필드(Syd Field)의 ‘3막 구조’나 크리스토퍼 보글러(Christopher Vogler)의 ‘영웅의 여정’에 익숙하지 않은 유망한 시나리오 작가는 드뭅니다. 이것들은 막, 장면, 드라마, 대화의 최적 시퀀스를 약속하는 ‘치트 코드’입니다. LLM이 ‘생각’하도록 설계된 방식과 마찬가지로, 이 템플릿들은 일종의 역공학(Reverse Engineering)입니다. 먼저 <죠스>나 <위트니스>의 메커니즘이 어떻게 그 영화들을 빛나게 했는지 연구한 다음, 나중에 비슷한 예술적 성공을 거두기 위해 재조립할 수 있는 전이 가능한 구성 요소들을 식별하는 것입니다.

컴퓨터 프로그래머에게 기계 학습 메커니즘으로서의 역공학은 **오차 역전파(Back-propagation)**로 알려져 있습니다. 맥스 S. 베넷은 <지능의 짧은 역사>(2023)에서 이 방법론이 이미 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 자율 주행 자동차 개발에 어떻게 도움이 되었는지 보여줍니다. 관리 감독하는 코더들은 미리 필요한 정답을 고립시킨 다음, 인공 신경망이 미리 설정된 해결책에 도달할 때까지 입력 응답을 수정해 나갑니다.

글쓰기가 그렇게 간단하기만 하다면 얼마나 좋을까요. Data USA의 수치에 따르면 미국에서는 매년 최대 4,000명의 학생이 창작 글쓰기 MFA를 졸업합니다. 하지만 지난여름 우리를 매료시켰던 베스트셀러처럼 쓰고 싶다는 챗GPT식 프롬프트 정신으로 많은 작가 지망생들이 커리어를 시작함에도 불구하고, 그만큼의 ‘위대한 미국 소설’이 나올 것으로 기대하는 사람은 아무도 없습니다.

분명히 결과물을 원래 의도와 비교해 볼 때, 역전파 방식은 창작 글쓰기 과정과 LLM 모두에서 완벽하지 않습니다. 튜링이 인용한 제퍼슨의 말을 다시 빌리자면, 완성된 작품이 잘못된 ‘생각과 감정’에 의해 영감을 받았을 때—그것이 학생 작가의 맹목적인 야망이든 컴퓨터의 맹목적인 복종이든—그 가치는 훼손됩니다. 무언가 더 필요합니다. 그리고 그 신비롭고 마법 같은 성분은 적어도 1580년 필립 시드니(Sir Philip Sidney) 경이 <시의 변호(An Apology for Poetry)>에서 모범적인 창작 글쓰기의 정수를 찾으려 했을 때부터 영어권에서 논의되어 왔습니다. 그는 좋은 글쓰기가 작동할 때, 그것은 **‘가르침과 즐거움’**을 동시에 줄 수 있다고 결론지었습니다. 그것은 신학이나 역사, 철학보다 더 접근하기 쉬운 형태로 잘 사는 법에 대한 가이드를 제공했습니다. 창작 글쓰기는 특별했습니다.

실제로 그 특별함 때문에, 문학 연구 부문의 발견물들(무엇이 문학을 작동하게 만드는가)을 LLM이나 창작 글쓰기 학생이 실행할 수 있는 지침으로 공식화할 수 있을 만큼 세밀하게 분해한 사람은 아직 아무도 없습니다. 다른 예술 형태에서 이루어지는 이 분야의 노력들도 특별히 고무적이지는 않습니다. ‘아트에미스(ArtEmis)’는 시각 예술 작품에 대한 감정적 반응을 기록하고 예측하기 위해 설계된 대규모 데이터셋입니다. 이 프로젝트는 6,500명 이상의 참가자로부터 얻은 감정적 주석을 그들이 보고 있는 것에 대한 텍스트 설명과 매칭하며, 이 데이터를 통해 동등한 감정적 반응을 일으키는 예술 작품을 역전파 방식으로 생성할 수 있기를 희망합니다.

만약 기계가 통제된 일련의 감정(feels)을 생성하는 시각적 이미지를 만들 수 있다면 예술이 성공적으로 창조된 것이라는 이해인 것 같습니다. 타당해 보이지만, 인간의 감정적 반응은 악명 높을 정도로 변덕스럽습니다. 아트에미스의 절차는 이미 할리우드에 아날로그적인 전례가 있지만, 포커스 그룹이 예술 분야에서 안정적으로 작동했다면 영화관은 온통 ‘대박작’들로 가득 찼을 것입니다. 2023년 미국 작가 조합(WGA)의 파업이 시나리오 작성에서 생성형 AI의 사용에 대해 중요한 보호 조치를 쟁취했다는 점을 기억할 가치가 있습니다. 하지만 이것이 위대한 예술 영화의 생산을 눈에 띄게 촉진하지는 않았습니다. 인간 작가들은 여전히 평범한 영화를 만듭니다. AI의 개입 없이도 우리는 계속해서 평이한 캔버스를 그리고 잊힐 소설을 씁니다.

서투른 예술은 인간이 엄청나게 즐겨 하는 일입니다. 그것은 우리의 일부이며, 영감이 사라졌을 때 우리는 LLM에 프로그래밍한 것과 똑같은 방법들에 의존합니다. 튜링이 예측했듯이, “디지털 컴퓨터는 사실상 인간 컴퓨터의 행동을 매우 밀접하게 모방할 수 있으며”, 실패한 예술적 산물을 만들기 위해 우리는 인공지능에게 우리의 모든 수법을 가르쳤습니다. 다락방에서 나오든 엔비디아(Nvidia) 칩에서 나오든, 수준 미달의 창작 글쓰기는 공개된 자료에서 인식된, 흔히 함께 어울리는 언어 단위들을 선택함으로써 ‘글을 씁니다’. 익숙한 단어 조합들이 거의 설득력 있는 문장으로 조립되는데, 이러한 지루한 언어 사용을 이전에는 **‘클리셰(Cliché)’**라고 불렀습니다. LLM은 클리셰 기계이며, 최소한의 노력으로 최대한의 콘텐츠를 생성하려는 끈질긴 인간의 약점에 기반해 훈련되었습니다.

이것은 2025년 6월 영국 출판계의 선도적인 잡지 <더 북셀러(The Bookseller)>의 헤드라인을 설명해 줍니다. “AI, 2030년까지 베스트셀러 생산 ‘가능성’ 높음.” 저는 그 베스트셀러에 대한 예측이 맞을 것이라고 생각합니다. LLM은 경찰 수사물, 스파이 스릴러, 로맨스 등 대중적인 인기가 증명된 식별 가능한 공식을 반복하는 장르 문학부터 정복할 것이기 때문입니다. 언제나 비위를 맞추려 애쓰는(“안녕 리치, 오늘 기분 어때?”) AI는 또한 당혹감 없이 파생 상품을 대량 생산할 수 있다는 점—놀랍게도 인간 작가 중에는 드문 특성입니다—에서 강점을 가집니다.

다행히도 다른 모든 이들에게 있어, 규칙에 얽매이고 결말이 뻔한 서사를 전달하는 AI의 끝없는 능력은 예상치 못한 이점을 제공합니다. 바로 AI가 모든 글쓰기가 동일한 가치를 지니는 것은 아님을 증명하는 도구가 될 것이라는 점입니다.

클리셰라는 망자의 손아귀에서 벗어나기 위해 독자들은 유기적인 연상, 사색적인 도약, 그리고 깜짝 놀랄만한 추론을 기대하며 살아갑니다. 반면 질문보다 답을 먼저 제공받는 AI에게 **‘놀라움(Surprise)’**은 여전히 포착하기 어려운 개념입니다. 기계 사고에 대한 이러한 반론은 이미 1842년 에이다 러블레이스(Ada Lovelace)에 의해, 최초의 컴퓨터 중 하나인 찰스 배비지의 해석기관을 두고 제기되었습니다. 러블레이스는 “해석기관은 그 무엇도 독창적으로 만들어낼 의도가 없다”고 관찰했습니다. “그것은 우리가 수행하도록 명령하는 방법만 알고 있는 것은 무엇이든 할 수 있다.” 그녀의 이탤릭체 강조는 예술가들 사이에서 독창성이 소중한 가치인 인간의 사고와 기계의 사고를 대조합니다.

문학보다 시각 예술은 ‘새롭게 만들라(Make it new)’는 모더니즘적 명령을 더 잘 유지해 왔습니다. 예를 들어 영국의 가장 강력한 현대 미술 전시에 수여되는 터너상(Turner Prize)에는 ‘새롭지 않으면 예술이 아니다’라는 인식이 스며들어 있습니다. 시각 예술가들에게 형식적 호기심은 직업적인 의무이며, 새로운 보는 방식을 권하기 위해 새로운 만드는 방식을 탐구합니다. 반면 글쓰기는 익숙한 형식의 편안함에 기쁘게 보답해 왔습니다. 이는 영국에 ‘소설 형식의 가능성을 확장하는’ 소설을 위한 별도의 골드스미스상이 존재하는 이유를 정당화합니다. 왜냐하면 대부분의 다른 수상작은 그렇게 하지 않기 때문입니다.

글쓰기는 새로운 기술이 열어준 지평에도 불구하고 새로운 독서 방식을 상상하는 데 소극적이었습니다. 책을 킨들이나 오디오북으로 옮기는 것은 디지털 운송에 불과하며, 문학을 AI의 익숙한 재탕에 취약하게 만듭니다. 작가들, 더 정확하게는 출판사들은 난해함의 중요성에 대한 긴박함이나, 형식적으로 대담한 작품이 제공할 수 있는 놀라운 보상에 대한 호기심을 잃어버린 듯합니다. 주류 출판사에 제출되는 원고 중 다른 모든 책과 같지 않은 책을 약속하는 제안서는 드뭅니다.

기계가 어떻게 생각하는지 고민하던 러블레이스는 즉각 독창성의 중요성을 파악했습니다. 마리안 무어(Marianne Moore)의 시 구절처럼 말입니다.

이런 것들은 고상한 해석을 붙일 수 있어서가 아니라,

유용하기 때문에 중요합니다…

과학에서와 마찬가지로 예술에서도 독창성은 인간의 프로젝트를 진보하게 합니다. 새롭고 참된 모든 발견은 현실의 범위를 확장합니다. 이런 맥락에서 독창적인 척만 하는 예술은 우리를 흥미로운 곳으로 데려다주지 못할 것입니다.

튜링 테스트는 기본적으로 속임수(Lying)에 관한 테스트입니다. 기계가 인식 가능한 인간의 전략을 채택하여 자신이 아닌 다른 존재인 척할 수 있는가? 튜링의 테스트를 통과하려면 기만 행위가 필요하며, 속은 인간 질문자는 사칭과 사기에 대한 원초적인 공포에 취약해집니다. 예술은 이런 종류의 거짓 너머에 있는 진실을 보아야 하며, 방어할 가치가 있는 독창적인 창작물들은 제퍼슨이 말한 ‘느껴진 생각과 감정’의 강렬함과 진정성 때문에 영구적인 현재 시제로 존재하는 특별한 범주에 속합니다. 토니 모리슨(Toni Morrison)이 하는 일은 믿기지 않을 정도로 경이롭습니다.

반면 AI가 하는 일은 **확률적(Probabilistic)**입니다. 가장 가능성이 높은 단어 배열을 계산하는 LLM의 방식은 위대한 글을 쓰는 것과는 가장 거리가 먼 방식입니다. 통계적 확률보다 더 정서적으로 몰입한 수준에서 작업하며 진정으로 새로운 작품을 창조하는 사람은 그 친밀함이 어떻게 표현되든 독자와 공명할 가능성이 더 큽니다. 그렉 백스터(Greg Baxter)는 자신의 회고록 <죽음에 대한 준비>(2010)에서 이렇게 썼습니다. “만약 문학이 용기 있는 자와 평범한 자 사이의 길거리 싸움이라면, 나는 내가 아는 가장 거친 갱단을 데려오겠다. 순수한 킬러들, 미친놈들을.” 백스터의 문학적 갱단은 가장 가능성 높은 다음 단어 앞에 무릎 꿇지 않습니다. 백스터는 자신의 ‘순수한 킬러들’을 소중히 여기지만, 튜링이 상상한 컴퓨터는 지시를 ‘정확하게, 올바른 순서대로 복종’하라는 명령을 받습니다.

LLM에게 일탈을 모방하라고 요청할 수 있음을 의심치 않지만, 그 명령에 복종하는 것 자체가 그들을 터무니없이 가짜로 만들며 예술의 적으로 만듭니다. 비록 발전된 현대적 형태의 그들이 영문학에 대한 튜링의 공격에 대응할 준비가 더 잘 되어 있는 것처럼 보일지라도 말입니다. 예를 들어 2026년 현재, 챗GPT와 클로드는 소네트 18번에서 셰익스피어의 창의적 선택을 설명하라는 1950년의 튜링 테스트 과제를 손쉽게 해결합니다. 왜 ‘봄날’이 아니라 ‘여름날’인가? 쉽습니다(그들에게 물어보세요, 답을 알고 있습니다). LLM은 이제 튜링의 독창적인 질문 대부분을 능숙하게 통과하며, 그들이 셰익스피어처럼 소네트를 쓰지 못한다면 저 역시 마찬가지입니다. 그것이 제가 생각할 수 없음을 의미하지 않듯, 튜링도 컴퓨터에 대해 같은 합리적인 허용을 합니다. 그들도 한계를 가질 수 있으며, 기계 지능에 대한 그의 태도는 드니 디드로(Denis Diderot)의 앵무새 논리를 따릅니다. 이해한다는 환상이 충분히 설득력 있다면, 그것은 이해하는 것으로 인정된다는 것입니다. 기계들은 해낼 때까지 속이고 있는 것입니다.

튜링의 표현을 빌리자면 이렇습니다. “신은 모든 남녀에게 불멸의 영혼을 주셨지만, 다른 동물이나 기계에게는 주지 않으셨다. 그러므로 동물이나 기계는 생각할 수 없다. 나는 이 견해의 어떤 부분도 받아들일 수 없다.” 튜링은 1950년대의 분위기를 고려해 신을 언급했지만, 인류가 인위적이든 아니든 다른 피조물보다 ‘필연적으로 우월하다’는 생각은 거부했습니다. 그는 데모크리토스나 토마스 홉스 같은 유물론 철학자들의 편에 서서, 마음이란 것이 무엇이든 그것은 전적으로 뇌의 물리적 구조에 위치한다고 보았습니다. AI도 물리적 구조이므로, 튜링은 AI가 할 수 없는 것은 단지 ‘아직’ 못하는 것일 뿐이라고 판단했습니다.

그렇다면 작가와 예술가들은 지금 이 상황에 어떻게 대응해야 할까요? 우리는 최근 영국 출판사 페이버 앤 페이버(Faber and Faber)가 시도한 것처럼 소설 표지에 **‘인간이 씀(Human Written)’**이라는 스티커를 붙일 수 있습니다. 시각 예술가들은 ‘인간 지능으로 제작됨’ 혹은 ‘AI 작품 아님’이라는 라벨을 붙이고, 아마도 해시태그를 통해 진정으로 독창적인 스타일과 내용을 갖춘 세대적 천재가 나타나 인간의 명예를 구할 때까지 AI를 거리에 둘 수 있을 것입니다. 받아라, AI. 네가 따라잡아야 할 것이 얼마나 많은지 보아라.

더 적극적으로는, 우리 모두가 성공 여부와 상관없이 도움받지 않고 예술을 만들려는 인간의 야망을 옹호하고 격려함으로써 AI의 침투에 맞설 수 있습니다. 예술은 인간 존재의 긍정이며, 만남과 연결에 관한 메시지의 송신과 수신입니다. 하나의 내면 세계가 다른 세계와 맞닿을 수 있으며, 최상의 결과를 위해서는 그 어떤 LLM도 모방할 수 없는 창조적 과정을 육성해야 합니다. 마르셀 뒤샹(Marcel Duchamp)은 예술을 **“존재하는 연결 고리가 아니라 누락된 연결 고리”**라고 불렀습니다. 이 통찰은 21세기, 피드백 루프에 갇혀 기존 시퀀스를 반복하는 모방적 LLM 창작 모델에 대한 정면 반박으로 다가옵니다. 챗GPT는 내면 세계 사이의 전기적 단락(shorting)을 만들어내지 못합니다. 그리고 글쓰기에서 이러한 연결은 **회고록(Memoir)**에서 가장 쉽게 접근할 수 있습니다. 누군가가 기억하는 것은 오직 그들만의 것이며, 디지털화되지 않은 정통 인간 경험의 저장고입니다.

튜링의 전기를 쓴 앤드루 호지스(Andrew Hodges)에 따르면, 튜링은 깊은 생각에 잠길 때 가르마가 타진 머리를 긁으며 입으로 쩍쩍 소리를 내곤 했다고 합니다. 튜링 테스트를 고안할 무렵, 그의 머릿속에서는 컴퓨터가 결코 ‘친절하고, 수완 있고, 아름답고, 다정할’ 수 없을 것이라고 말하는 회의적인 목소리가 들렸습니다. 미래의 기계 두뇌는 ‘주도권을 갖거나, 유머 감각을 갖거나, 옳고 그름을 가리거나, 실수를 하거나, 사랑에 빠지거나, 딸기와 크림을 즐길’ 수 없을 것이라는 목소리였습니다. 튜링은 자신의 기억된 삶의 경험과 비교하고 있었습니다. AI가 할 수 없었던 것은 바로 ‘회고(Memoir)’였습니다.

이 아이디어를 출발점 삼아, 저는 최근 **‘유니버설 튜링 머신(Universal Turing Machine)’**이라는 새로운 읽기와 쓰기 방식을 위한 인간적인 제안을 시작했습니다. 유니버설 튜링 머신은 체스판 같은 8x8 칸의 확장 가능한 온라인 그리드이며, 작가들은 자신만의 그리드를 차지하고 각 칸을 1,000단어 분량의 기억으로 채우도록 초대받습니다. 독자는 기억과 목소리 사이를 무작위로 이동하며 뒤샹이 정의한 공간—“예술은 간극이다”—에서 똑같이 능동적인 역할을 수행할 수 있습니다. 저는 일 년에 두 번씩 온라인에 이미 존재하는 그리드에 새로운 그리드를 타일처럼 붙여나갈 계획입니다. 이를 통해 이 집단적 실험 회고록의 크기를 꾸준히 키워 인간 존재의 다양성을 증폭하고 실제 경험에 기반한 주관적 백과사전을 만들고자 합니다.

유니버설 튜링 머신의 형식은 글쓰기를 하나의 사고 방식으로 장려하기 위해 설계되었습니다. 이는 시각, 청각, 쓰기, 읽기라는 예술이 항상 제공해 온 것입니다. 자신이 기억되고 있다는 것을 아는 기억은 우리가 할 수 있는 가장 어렵고 영리한 사고 중 하나입니다. 이것이 바로 튜링이 자신의 테스트를 위해 문학을 붙들었던 이유입니다. AI는 아직 글쓰기 자체를 사고 방식이나 독서, 혹은 기억으로 모방하지 못합니다. 또한 모든 것을 다 읽는다고 해서 글쓰기를 배우는 데 도움이 되지도 않습니다. 회고록이 ‘완전 기억 능력’에 의해 개선되지 않는 것과 마찬가지입니다.

작가와 독자, 예술가와 관객 사이의 소통은 우리가 텔레파시에 가장 가까이 다가가는 순간입니다. 즉, 마음과 마음 사이에 정보를 송수신하는 것입니다. 튜링은 자신의 기계들이 이러한 인간의 세련미를 따라잡는 데 고전할 것임을 인식했습니다. 모든 사람이 예술을 통해 텔레파시를 발견하는 것은 아니지만, 딸기와 크림에 대한 개인적인 경험이 있는 사람이라면 누구나 시도해 볼 수 있습니다. 그 노력 자체만으로도 가치가 있으며, 유니버설 튜링 머신과 같은 프로젝트는 이를 독려합니다. 테스트는 필요 없습니다.

더 정확히 말하자면, 기억을 글로 재구성하는 작업—이 독특하고 인간적인 방식으로 생각하는 것—은 그 자체로 저항 행위입니다. 그것은 튜링 테스트를, 속이려 하지 않고 진실을 말하려는 원래 모방 게임의 참가자 Y에게 유리하게 재설정합니다. X는 당신을 대신해 기억을 가질 수 없으며, 가짜로 만들 수도 없고 해낼 수도 없습니다. 자아에 대한 지식은 예나 지금이나 인지적 주권의 주장으로 남아 있습니다. 자아를 써 내려감으로써 Y는 설득력 있게 인간이 됩니다. Y가 승리합니다. 인간과 기계 사고 사이의 경계는 외주화할 수 없고 해서도 안 되는 자아에 의해 다시 강화된 채로 온전히 유지될 것입니다.