최근 많은 사람이 AI가 생성한 글을 접하면서 특정 패턴을 인지하고, 이를 자동으로 무시하는 경향을 보이기 시작했습니다. 업무 문서나 온라인 콘텐츠에서 AI 특유의 장황하고 피상적인 표현을 감지하는 순간, 뇌가 해당 내용을 중요하지 않다고 판단하여 집중력이 떨어지는 현상이 나타나고 있습니다. 이는 마치 웹사이트의 광고를 무의식적으로 걸러내는 '배너 맹목(banner blindness)'과 유사한 인지 필터가 형성된 것으로 분석됩니다.
이러한 현상은 주로 저비용 AI가 만든 결과물에서 두드러집니다. 예를 들어, 클로드(Claude) 특유의 문구가 섞인 설계 문서, 기술적으로 무의미한 표현으로 가득 찬 20쪽짜리 마케팅 자료, 또는 단순한 개념을 지나치게 길게 설명하여 LLM(대규모 언어모델)의 불확실한 내부 추론처럼 읽히는 요구사항 문서 등이 대표적입니다. 이러한 글들은 단어 선택, 문장 흐름, 사소한 기능까지 혁신처럼 과장하는 방식에서 AI 생성의 흔적을 쉽게 알아볼 수 있으며, 내용의 밀도가 낮아 읽는 사람에게 피로감을 유발합니다. 인간이 AI 생성 글을 잘 판별하지 못한다는 연구도 있지만, 적은 노력으로 만들어진 결과물은 그 특유의 패턴 때문에 쉽게 식별됩니다.
이러한 AI 생성 글의 증가는 역설적으로 업무 효율성을 저해하고 있습니다. 생산성 향상을 위해 도입된 AI가 오히려 불필요한 정보의 양을 늘려 집중과 의사소통을 방해하고, 결과적으로 업무 진행을 늦추는 결과를 초래하는 것입니다. AI는 언어 덩어리를 정교한 상관관계로 만들지만, 인간의 통찰처럼 탐색 트리를 가지치기하고 맥락을 부여하는 능력이 부족하여 모든 것을 중요하게 다루는 경향이 있습니다. 이는 마치 벽의 외부 표면은 그럴듯하게 렌더링하지만, 뚫고 들어가 보면 내부가 텅 빈 게임과 유사합니다. 따라서 AI가 만든 글에서 이해되지 않는 부분은 종종 숨겨진 결함의 신호일 수 있으며, 정확한 의미를 다시 물으면 실제 문제가 드러나는 경우가 많습니다.
이러한 문제는 AI 사용에 대한 새로운 접근 방식을 요구합니다. 단순히 AI가 생성한 결과물을 그대로 받아들이기보다는, 인간의 명확하고 간결한 공학적 기준을 적용하여 다듬는 과정이 필수적입니다. 예를 들어, AI 에이전트에게 명료하고 간결한 문장을 쓰도록 강한 지침을 주거나, 읽기 어려운 문서는 다른 어조로 다시 쓰게 하는 등의 노력이 필요합니다. 또한, AI가 만든 주석이나 설명이 불필요하게 장황하거나 이해하기 어렵다면, 사람이 직접 간결하게 수정하거나 핵심만 요약하도록 지시해야 합니다. 궁극적으로 AI는 인간의 사고 과정을 보조하는 도구이지, 인간의 통찰과 비판적 사고를 대체할 수 없다는 인식이 중요해지고 있습니다.