광고를 보다 보면 자주 걸리는 문구가 있습니다. AI가 알아서 한 달에 몇천만 원을 벌어다 준다거나, AI를 학습시켜서 우리 가게를 추천하게 만들어 준다는 것들입니다. 한두 번 본 것이 아니라 자리를 옮겨 다니며 계속 보게 됩니다. 그중 학습시켜 추천하게 해준다는 쪽을 요즘은 GEO, 그러니까 생성형 AI 검색 노출이라고 부릅니다.
그중 학습시켜 준다는 쪽을 보다가 이상한 기분이 들었습니다. 얼마 전에 정리한 것과 정확히 같은 자리에 서 있는 이야기였기 때문입니다. 한쪽에서는 내가 넣은 정보가 학습될까 봐 무섭다고 하고, 다른 쪽에서는 학습시켜 드리겠다고 합니다. 두 이야기는 같은 전제를 나눠 쓰고 있었습니다. 다른 점이라면 한쪽은 무료로 걱정하고 다른 쪽은 돈을 받는다는 것이었습니다.
보여주는 증거는 검색이었습니다
확인하고 나서 정리된 것은 이렇습니다. 성과라고 내미는 화면은 대개 학습의 결과가 아니었습니다. 그 자리에서 웹을 찾아 읽어 온 결과였습니다.
앞 글에서 적었듯 AI는 학교를 나온 사람 쪽에 가깝습니다. 무언가가 새로 몸에 배려면 그 내용이 웹 여기저기에 수없이 반복돼 있어야 하고, 그러고도 다음 모델이 만들어질 때까지 기다려야 합니다. 동네 가게 이름이 그 조건을 채우는 일은 거의 없습니다.
그러니까 파는 물건은 학습이라고 부르는데 보여주는 증거는 검색인 셈입니다.
빨리 나올수록 학습이 아닙니다
여기서 판별법이 하나 나옵니다.
이번 달에 맡긴 일이 이번 달 답변에 나타났다면 그것은 학습일 수 없습니다. 학습은 몇 달이 걸리고 그사이에 새 모델이 나와야 하기 때문입니다. 성과가 빠를수록 학습이 아니라는 쪽에 가깝습니다. 빨라서 좋다고 자랑하는 순간 학습이 아니라고 밝히는 셈이 됩니다.
화면에서도 대강 갈립니다. 답 아래 출처 링크가 붙어 있으면 그 자리에서 찾아 읽은 것입니다. 링크 없이 술술 말하면 이미 몸에 밴 쪽입니다.
그러면 전부 헛것이냐 하면
그렇지는 않습니다. 이름이 틀렸을 뿐입니다.
검색에 걸리게 하는 일 자체는 실재하고 효과도 있습니다. 다만 그것은 예전부터 있던 SEO, 그러니까 홍보와 콘텐츠 작업이지 새로 생긴 기술이 아닙니다. 그리고 AI가 답을 만들 때 보는 것은 대개 내 홈페이지가 아니라 남이 나에 대해 써 둔 글입니다. 내 쪽에서 아무리 다듬어도 나를 말해 주는 사람이 없으면 불려 나오지 않습니다.
그래서 저는 이 한 줄로 구분하기로 했습니다. 검색에 잘 걸리게 해 드린다고 하면 무엇을 어떻게 재는지 물어보면 됩니다. 학습시켜 드린다고 하면 원리를 모르거나 알면서 다르게 말하는 쪽입니다.
남는 이야기
이 이야기를 남 일처럼 쓰기는 어렵습니다. 저도 강의를 알려야 하는 사람이고, 이 글 역시 그 자리에 올립니다. 무엇이 잘 보이게 하는 방법이 있다면 저도 궁금한 쪽입니다.
다만 알아보고 나서 편해진 것이 있습니다. 어떤 말이 사실이고 어떤 말이 이름만 바꾼 것인지 이제는 두 가지만 물어보면 갈라집니다. 얼마나 빨리 나오느냐, 그리고 그 근거를 어디서 가져왔느냐. 아는 것이 늘어서가 아니라 물어볼 것이 줄어서 편해졌습니다.