By ESTELLE ERASMUS, WIRED US

학생이나 기자, 기업 전문가 등 누구나 신뢰할 만한 데이터와 정보 출처를 활용한 고급 연구, 글쓰기 방식을 알고 있어도 인공지능(AI)이나 챗GPT의 유혹을 뿌리칠 방법은 여전히 향상시킬 필요가 있다.

필자가 저서 『주목받는 글쓰기(Writing That Gets Noticed)』를 통해 상술한 바와 같이 신뢰성이 있는 데이터베이스와 정보 출처 발견과 정보 검증은 빠른 이야기 전환이나 오래된 정보에만 국한된 것 사이의 차이점을 가져올 수 있다.

몇 년 전, Parents.com 에디터가 필자에게 가수 캐리 언더우드(Carrie Underwood)가 신속하게 열렬한 반응을 얻었다고 말했다. 당시 언더우드는 35세였으며, 아이를 추가로 가질 기회를 놓쳤기 때문이다. 40대에 임신한 경험을 글로 쓴 적이 있는 필자는 직접 경험한 사실과 함께 뒷받침할 만한 정보 및 관련 동료 심사가 된 연구를 포함한 수치를 추가한다면, 이야기가 성공적으로 완성될 것이라는 사실을 알았다. 실제로 필자가 해당 글을 완성한 방법이기도 하다.

이야기는 그날 늦은 시각 송출되었으며, 다른 글을 제출하는 결과로 이어졌다. 생성형 AI와 같은 자동화 툴에 의존하여 작성하고자 하는 글을 다루기 전, 글 작성 방법을 완벽히 터득할 때 고려해야 할 사항을 두고 필자가 직접 깨닫게 된 바를 아래와 같이 전달한다.

중요한 정보 출처에서 통계 찾기
전문가, 동료 심사가 완료된 연구 논문 저자, 권위를 지닌 채로 말하는 이들의 정보 출처 등을 확인하고, 작성하는 글 주제와 관련하여 쉽게 이해할 설명이나 통계를 제공하는 것이 이상적이다. 훌륭한 정보 출처로 대학교수, 관련 단체나 기관의 언론 대변인 등이 있다.

예를 들어, 작가 겸 논문 저자 윌리엄 다메론(William Dameron)은 허프포스트 퍼스널(HuffPost Personal)에 게재한 에세이에 미국심장협회(American Heart Association)의 성소수자의 차별을 바탕으로 한 심장병 발병률이 더 높다는 통계 자료를 인용했다. 다메론은 미국심장협회 통계 자료를 뉴욕타임스 기사를 통해 먼저 발견했으나 중요한 정보 출처인 통계 자료를 수집한 미국심장협회의 초기 연구를 확인하였다. 다메론은 기자라면, 당연히 해야 하는 작업인 정보 검증 작업을 거쳤다. 통계 자료가 제2의 정보 출처로 제시될 때마다 잘못된 정보가 도입될 수 있기 때문이다.
 
데이터베이스 심층분석
필자가 최근 팟캐스트에서 인터뷰한 인물이기도 한 동화 『무한한 무지개 클럽(The Infinity Rainbow Club)』 시리즈 작가인 젠 마리아(Jen Malia)는 비즈니스 인사이더에 공룡 유골 발굴 작업 관련 기사를 작성했다. 마리아 작가가 저서 『바이올렛(Violet)』, 『쥐라기 공원 전시회(the Jurassic Land Exhibit)』 등에서도 다룬 소재이기도 하다.

필라델피아를 저서 배경으로 시작한 마리아 작가는 펜실베이니아주 피츠버그의 카네기국립역사박물관을 다녀온 뒤 온라인과 박물관에서 공룡 유골 전쟁 역사를 다룰 다양한 정보 출처와 자신이 관람한 전시회 정보, 글 작성 영감을 준 공룡의 과학계 명칭 등을 발견했다. 마리아 작가는 디지털 컬렉션을 제공하면서 미 의회 신문 컬렉션과도 연결된 미 의회 도서관 웹사이트도 정보 출처로 활용했다.

마리아 작가는 구글 스칼라(Google Scholar)에서 추가 정보 출처와 인용할 만한 문서를 검색하는 것을 매우 좋아한다. 마리아 작가는 “신문 기사에서 언급하는 제2의 정보 출처를 발견한 뒤 원출처인 신문 기사를 찾는다. 단순히 제2의 출처를 발견한 것에서 멈추지 않는다”라고 말했다.

지역 도서관은 무료 정보와 저널, 데이터베이스의 훌륭한 출처가 된다. (간혹 구독해야 하거나 엠바고가 적용된 연구 자료도 포함되었다.) 예를 들어, 검색 대상에는 건강 데이터베이스부터 학술 정보 출처와 논문 데이터베이스, 뉴스, 트렌드, 시장조사, 여론 조사 등의 데이터베이스 등 모든 출처를 포함해야 한다.

정보 검색 대상이 되어야 하는 데이터베이스 중 한 곳에 접속할 수 없는 곳의 연구나 논문을 발견했을 때는 연구 논문 수석 저자나 연구원에게 연락하는 방법을 고려할 수 있다. 대부분 직접 연구한 대상을 논의하는 것을 즐기며, 간혹 연구 내용을 직접 전달하고, 연구 내용 관련 대화를 제공하기도 한다.

훌륭한 필터 시스템 사용하기
폴렛 퍼하치(Paulette Perhach) 기자는 뉴욕타임스의 ADHD 관련 기사를 작성하면서 에픽 리서치(Epic Research)를 이중 팀 연구 자료로 활용했다. 독립 연구팀 두 곳이 같은 주제나 의문점을 다룰 때를 말하며, 같은 결론을 내는 것이 이상적이다. 퍼하치 기자는 주제의 핵심 관련 사항을 통해 연구 정보와 전문가를 발견했다. 퍼하치 기자는 구글 스칼라 검색을 좋아하기도 했으나 최근 몇 년으로 검색 필터 조건을 설정하여 오래된 데이터는 피하도록 조언했다. 퍼하치 기자는 정보 링크와 연구를 정돈하여 보관하라고 말했다. 퍼하치 기자는 “항상 스스로 검토할 준비가 되어야 한다”라고 전했다.

이야기나 프로젝트에 필요한 정보를 찾을 때는 일반 구글 검색에서부터 시작하고는 할 것이다. 하지만 인터넷은 거짓 정보의 온상이라는 점을 염두에 두어야 한다. 또, 신뢰할 수 있는 것처럼 보이는 웹사이트도 가끔 사용자의 검색어를 추가 검증 없이 객관적인 사실로 제공하는 개인이나 집단 이익을 지닌 사업체나 기업이라는 사실이 밝혀질 수도 있다는 사실도 명심해야 한다. 글 작성 프로젝트를 떠나 신뢰할 수 없거나 편견이 담긴 출처는 글 작성 작업을 망칠 주된 방법이다. 또, 추후 신뢰할 만한 출처로 글을 완성하는 것을 방해하려 할 수도 있다.

정확성을 위해 정부 기관을 활용하라
바비 레벨(Bobbi Rebell) 기자는 저서 『경제적으로 자립하기(Launching Financial Grownups)』에 기술된 연구를 진행할 때 미국 국세청(IRS) 웹사이트를 참고했다. 레벨 기자는 “퇴직 연금 일정 수준에 기여한다고 말할 수 있으나 항상 통계 수치가 바뀌므로 오래된 정보라고 볼 수 있다”라며, “AI와 챗GPT는 아이디어 창출 능력이 뛰어나다. 하지만 글 작성 시 사용하고자 할 때 주의해야 한다. 누군가를 인용한 기사를 정보 출처로 사용한다면, 맥락상 잘못 인용된 것인지 알 수 없기 때문이다”라고 설명했다.

AI와 챗GPT를 정보 출처로 사용하고자 한다면, 잘못된 정보를 제공할 위험성이 있는 것은 두말할 것도 없다. 게다가 표절 위험성도 있다. 챗GPT 개발사인 오픈AI가 모든 저서의 정보를 내려받아 글을 생성하는 데 이용했다는 의혹으로 피소되었기 때문이다.

역사상 가장 널리 강조된 주장이 최고는 아니다
역사 비문학 저서 작가인 오드리 클레어 팔리(Audrey Clare Farley)는 전문 지식이나 연구 영역 검색을 지원하는 웹사이트인 위민얼소노우히스토리(Women Also Know History)나 월간 일정 횟수 무료 다운로드를 지원하는 디지털 라이브러리 데이터베이스 JSTOR 등 다양한 역사 연구 웹사이트를 활용했다. 팔리 작가는 역사적 사건 보도 방식을 보여주는 과거 신문을 수집하는 미 의회 도서관 프로젝트 ‘크로니클링 아메리카(Chronicling America)’와 7일간 무료 시험판 제공 후 유료 가입으로 전환되는 Newspapers.com을 활용했다.

팔리 작가는 전문가를 찾을 때 SNS 플랫폼에서 가장 강력한 의견을 내는 이를 신뢰할 만한 전문가로 택하는 것을 경계한다. 팔리 작가는 “SNS에서 의견을 피력하는 이들은 특정 분야의 가장 권위 있는 인물이 아니다. SNS에서 의견을 피력하는 이들의 정보를 볼 때는 특정 주제의 출반 기록과 교육적 신뢰성 여부를 확인하는 방식으로 검증한다”라고 말했다.

전문가 검증 시 아래 사항에 해당하는 이들의 발언은 신뢰성을 경계할 필요가 있다.

• 다른 곳에 송출되거나 인용된 정보를 찾기 어려운 주장
• 불분명한 정보 출처에 출판된 주장을 한 전문가
• 대학 기관이 아닌 기업의 자금 지원을 받은 연구 혹은 연구 기업의 대변인의 발언 (이때는 특정 발언 강조를 홍보 수단으로 활용하므로 언론 정보 출처로 활용하기 적합하지 않다.)

마지막으로 사실상 글 종류를 떠나 어떤 글이든 가장 훌륭한 결론을 제시할 방법은 서두로 돌아가 독자에게 글 내용이 제시한 관점을 보여주는 것이다.

항상 목표는 생략하는 부분 없이 강력한 인상을 남길 신뢰할 만한 연구로 뒷받침하여 논리적인 글을 작성하는 것이 되어야 한다. 신뢰할 수 있는 글 작성이라는 목표를 고수할 때만 부제 생성이나 글 작성 도중 간과한 개념 발견 등으로 글 작성 작업이 수월해지도록 도움이 될 수단을 탐구해라. 글 작성 시 득이 되는 부분이나 해가 되는 부분을 볼 경험과 역량을 쌓을 수 있기 때문이다.

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

<기사원문>
How to Resist the Temptation of AI When Writing