By REECE ROGERS, WIRED US

이메일 수신함이 인공지능(AI) 생성 메일로 가득 찬 상태라면 어떨까? 어쩌면, 이미 인간의 명령어 입력 사항의 도움으로 AI가 작성한 이메일을 받기 시작했을지도 모르겠다. AI 카피라이팅 작성 보조 프로그램 개발사 재스퍼(Jasper)의 수석 마케팅 책임자 오스틴 디스텔(Austin Distel)은 현재 AI의 도움을 받아 메일을 작성하는 인간 중 한 명이다.

오스틴은 재스퍼의 이메일 작성 능력을 보여주면서 미소를 지었다. 오스틴은 생성형 AI로 제리 사인펠트(Jerry Seinfeld)가 농담한 것처럼 보이는 이메일을 재작성한 결과를 공유하기 전 “개인적으로 업무 속도와 성과를 한 단계 더 향상하는 데 도움이 되는 여러 업무 툴에 생성형 AI를 이용한 이메일 생성 툴도 있다”라고 말했다.

자동 완성 기능, 어떤 역할을 할까?
이메일은 진정성이 가장 적은 소통 수단이다. 습관적으로 사용하는 문구와 예의를 갖추어 작성한 답변 모두 우스꽝스러울 정도로 로봇처럼 딱딱하다. 마치 이 이메일이 나를 잘 찾기를 바라는 듯하다. 구글은 지난 몇 년간 지메일에 머신러닝을 적용해, 한 줄 응답을 생성하고, 사용자가 다음에 입력할 내용을 예측하기 시작했다. 컴포즈 AI(Compose AI)를 포함하여 시장에 새로 진입한 기업은 더 나아가 사용자가 이메일 자동 완성 기능을 사용하여 메일을 보내도록 지원한다.

컴포즈 AI 창립자 겸 CEO인 마이클 셔펫(Michael Shuffett)은 “자동 완성 기능은 사용자가 이미 입력하고자 하는 내용에서 멀어지도록 하지 않는다. 단순히 메일 작성 속도를 높인다”라고 설명했다. 오픈AI의 챗GPT(ChatGPT)와 같은 모델이 제공하는 AI 생성 텍스트의 커다란 블록이 제법 큰 인기를 누리고 있으나 자동 완성으로 조작한 소규모 스니펫은 현재 제어하기 더 쉽다. 명령어 한 줄을 입력한 뒤 로봇과 함께 2인승 자전거를 타는 것과 혼자 밤에 자전거를 탑승하는 것을 비교하는 것과 같다. 로봇과 함께 자전거에 탑승하는 일은 더 많은 노력이 필요하지만, 함께 목적지에 도달할 확률이 더 높다.

지메일과 아웃룩 등 주요 이메일 서비스가 추가로 AI 기반 기능을 배포하여 불필요한 내용이 넘쳐나는 메일 수신함을 수월하게 다루도록 도울까? 구글 워크스페이스 부사장 겸 총괄 책임자인 아파르나 파푸(Aparna Pappu)는 기업이 메시지 작성과 스팸 메일 분류 과정에서 AI가 인간을 도울 방법을 여러 가지 찾아볼 수 있다고 언급했다. 파푸 부사장은 와이어드에 메일로 보낸 공식 성명을 통해 생성형 AI가 다소 조심스럽지만 흥미로운 주제와 관련하여 구글이 마주하게 될 대다수 메시지를 반영한다는 견해를 전했다.

파푸 부사장은 “현재 인류는 대규모 언어 모델이 다음 단계의 유용함을 선사할 힘이 있는 AI의 새 시대로 접어들었다”라며, “AI 연구 및 활용은 안전과 품질, 타당성 측면에서 최대한 신중한 태도로 진행되었다”라고 설명했다. 마이크로소프트의 고객사 관리 시스템인 비바 세일스(Viva Sales)를 사용하는 기업은 이메일 답장 초안 작성 시 생성형 AI 툴을 사용할 수 있다. AI가 기본적으로 생성할 이메일 내용 중에는 할인 서비스 제공과 질문에 대한 답변 등이 포함될 수도 있다. 마이크로소프트는 이와 관련된 의견 공개 요청에 응하지 않았다. 마이크로소프트의 빙 챗봇으로 생성한 아웃룩 메일 답변 인용 문구는 평범했다. 미안하다, 시드니!
 
AI가 모든 메일에 답장할까?
그렇다면, 미래 이메일은 지금보다 더 포괄적인 자동 완성 기능을 제공할 수 있을 것이다. AI의 이메일 자동 완성 기능은 혁신일까? 그렇지 않다.

개인 맞춤형 AI 모델이 작성자의 어조에 따라 완성도와 품질이 높은 메일을 작성한다면, 혁신이 될 수 있을 것이다. 매일 직장에서 노트북으로 메일 답장을 자주 작성하는 사무직 근로자가 기본적으로 디지털 실행 보조 프로그램을 접하게 될 것이다. 로봇이 며칠 동안 여러 프로젝트의 추후 논의 사항 답변 전송과 신속한 메일 전송 작업을 처리하면서 전문직 종사자는 여유롭게 칵테일 한 잔을 마시며 고객사의 프리젠테이션에 집중하는 상황을 상상해보아라.

여러 스타트업이 단순 메일 답변 작성 작업 자동화로 인간의 업무 부담을 더는 것이 현실이 되도록 할 AI를 구축 중이다. 여러 기업을 연속으로 운영한 경험이 있는 기업가 매트 슈머(Matt Shumer)는 챗GPT 열풍이 시작되기 전인 2019년, 컴퓨터 앞에 앉아 협력사와 고객, 투자자에게서 받은 수많은 메일에 답변을 보내면서 약간의 업무 부담을 느꼈다. 이에, 오픈AI가 GPT-2 모델을 공개했을 당시 생산성 툴로 사용할 가능성을 두고 궁금증을 지니게 되었다.

슈머는 메일 수신함에서 다양한 정보를 수집한 뒤 이를 기반으로 형성한 데이터를 이용해 AI 모델을 훈련했다. 슈머는 “AI 훈련 결과를 보자마자 놀랐다”라고 말했다. GPT-2를 이용한 메일 자동 생성 기능을 개발한 경험 덕분에 AI 소프트웨어 개발사 아더사이드AI(OthersideAI)의 공동 창립자 겸 CEO가 되었다. 아더사이드AI는 문단 전체를 구성한 뒤 복잡한 문장을 재작성하는 생성형 AI 툴인 하이퍼라이트(HyperWrite) 개발사이다.

미래에는 이메일 내용 전체 자동 완성 기능을 갖춘 이메일 소프트웨어가 등장할 것이라는 전망이 제기되었다. 그러나 와이어드의 취재에 응한 대다수 마케터와 CEO는 생성형 AI가 이메일 수신함을 완벽히 관리한다는 점을 신뢰할 정도로 훌륭한 표준이 되기에는 아직 부족하다는 점을 인정했다. 업무 커뮤니케이션 기업 미시브(Missive) CEO 필립 리훅스(Philippe Lehoux)는 “이메일 자동 완성 AI 기술은 시간이 지나면서 향상할 것이다. 그러나 지금 당장 인간의 이메일 작성 작업을 AI로 완벽히 대체하고, 자동 응답을 보내고자 하는 일은 환상에 가깝다”라고 진단했다. 데이터 플랫폼 제품 기업 메일침프(Mailchimp) 사장 존 험프리(John Humphrey)는 생성형 AI를 몇 가지 훌륭한 아이디어를 제시할 수 있지만, 주요 광고를 이끌지 않을 인턴에 비유했다.

그렇다면, 생성형 AI가 뛰어난 능력을 선보이는 업무는 무엇일까? 답변 초안 작성 이외에도 어조 변경과 잠재적인 주제 논의를 AI의 또 다른 사용 사례로 제시할 수 있다. 생성형 AI가 유쾌한 농담을 섞어 사용자가 작성한 이메일 내용을 재작성할 수 있다는 점은 분명한 사실이다. 대체 명령어를 이용하면, 직설적이거나 진지하거나 정식으로 사과한다는 어조를 담은 메시지 초안을 작성할 수도 있다. 이메일 전체 답장 전송을 완료하기 전 AI가 작성한 메일 내용을 전부 검토해야 한다. 대규모 언어 모델이 거짓을 사실처럼 보이는 정보를 생성하는 일이 계속 자주 발생하기 때문이다.

AI 툴은 오픈 비율이나 판매 전환율 등 인상적인 내용을 포함한 최상위 이메일 제목의 데이터를 분석해, 훌륭한 아이디어 수백 가지를 도출할 수 있다. 험프리 사장은 “훌륭한 이메일 제목 작성 원칙이 무엇일까? AI는 이를 변경하지 않는다. 단순히 이메일 제목 작성이 수월해지도록 한다”라고 말했다. 마케터가 고객 기반에 따라 제목 표현의 관점을 나눌 것인지는 더 지켜보아야 한다.

기업 지도자는 이메일 수신자에게 소외감을 주는 일이 없도록 AI 생성 텍스트를 둘러싼 난해한 논란을 인식해야 한다. 밴더빌트대학교는 챗GPT를 이용해 학생에게 미시간주립대학교 총기 사건 관련 메시지를 전송한 뒤 사과하였다. 총기 사고와 같은 심각한 사안을 다룬 내용의 이메일을 AI로 작성할 생각을 할 수 있는가? 민감한 논란 도중 독특한 표현이 필요해 생성형 AI에 접근한 이들은 AI 기술의 강점을 잘못 이해했을 수도 있다. AI는 인간의 경험 다음 단계를 예측하고는 일반화한다. 마케팅 작업에서 잠재적인 고객을 이해하는 데 훌륭한 역할을 할 수 있으나 비극적인 사건 애도와 관련하여 텍스트 자동 생성 AI 툴을 이용하는 것은 바람직하지 않다.

디스텔은 “누구나 매일 AI가 자동으로 작성한 표현을 본다. 그러므로 AI를 이용한 텍스트 자동 생성 기능을 둘러싼 잡음을 해결하고, 많은 이들의 마음을 움직일 메시지 전달 방법을 생각해야 한다”라고 말했다. AI로 인상적인 메일을 작성할 방법을 고민하며, 결실을 얻었을지도 모른다. 앞으로 AI의 장점과 편리함을 널리 이용하는 추세가 어느 시점에 멈출지 확신할 수 없다.

** 위 기사는 와이어드US(WIRED.com)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)

<기사원문>
How AI Could Transform Email