알고리즘이 못 하는 것: 몸으로 생각하기

플라멩코 무대 위, 한 음악가가 손바닥으로 기타 몸통을 내리친다. 그 소리는 악보에 없다. 악보에 있을 수도 없다. 그것은 그 순간, 그 공간, 그 청중과의 관계 속에서만 존재하는 무언가다.

기술이 우리의 일상을 점점 더 매끄럽게 — 그리고 어쩌면 점점 더 비슷하게 — 만들어가는 지금, Aeon이 공개한 짧은 영상 하나가 조용한 질문을 던진다. 플라멩코 음악가와 저글러, 두 예술가의 이야기를 통해 영상은 묻는다: 기술이 인간을 평탄하게 만들 때, 예술은 무엇을 할 수 있는가?

몸이 먼저다: 예술가들이 말하는 앎의 방식

저글러는 공을 던지고 받는 행위를 수천 번 반복한다. 그러나 그가 배우는 것은 단순한 근육 기억이 아니다. 공이 정점에서 잠시 멈추는 그 찰나의 감각, 중력과 타이밍이 교차하는 지점 — 이것은 언어로 전달되지 않는다. 몸이 직접 겪어야만 알 수 있다.

철학자들은 이것을 '체화된 인식(embodied cognition)'이라고 부른다. 인간의 앎은 뇌에만 있지 않고, 몸 전체에 분산되어 있다는 개념이다. 플라멩코의 duende — 공연자와 청중이 함께 느끼는 설명할 수 없는 전율 — 역시 같은 맥락이다. 그것은 계산되지 않는다. 축적된다.

이 지점이 중요한 이유가 있다. GPT-4o가 시를 쓰고, Sora가 영상을 생성하고, Udio가 음악을 만드는 2026년의 지금, AI는 형식을 학습했지만 몸을 가진 적이 없다. 플라멩코 기타리스트의 굳은살 박힌 손가락, 저글러의 수천 번 실패 끝에 얻은 균형감각 — 이것들은 데이터셋에 없다.

왜 지금 이 질문인가

이것은 예술론이 아니라 인간론이다.

ChatGPT 출시 이후 3년이 지난 지금, 우리는 AI가 '무엇을 할 수 있는가'에 대한 놀라움에서 조금씩 벗어나 다른 질문으로 이동하고 있다: 그렇다면 인간은 무엇을 해야 하는가?

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한국 사회는 이 질문에 특히 예민하다. 교육부는 AI 리터러시 교육을 강화하고 있고, 기업들은 'AI 네이티브' 인재를 찾는다. 그런데 역설적으로, AI가 잘하는 것들 — 패턴 인식, 최적화, 반복 — 을 인간이 더 잘하려고 훈련하는 방향으로 교육이 흐르고 있지는 않은가?

네이버와 카카오가 AI 창작 도구를 내놓고, 웹툰·K-팝 산업에 생성형 AI가 스며드는 지금, 한국의 창작 생태계는 분기점에 서 있다. 효율을 택할 것인가, 마찰을 택할 것인가. 플라멩코 음악가가 악보 밖의 소리를 내는 것처럼, 마찰이야말로 예술이 살아있다는 신호일 수 있다.

평탄함이라는 위협

기술은 본질적으로 평탄화를 지향한다. 스트리밍 알고리즘은 당신이 좋아할 것을 예측하고, 추천 피드는 낯선 것과의 우연한 만남을 줄인다. AI 작곡 도구는 '좋은 음악'의 평균값을 학습해 재현한다. 이것이 나쁜 것은 아니다. 다만 그것이 전부가 될 때 문제가 생긴다.

문화 연구자들은 이를 '알고리즘적 수렴(algorithmic convergence)'이라고 부른다. 전 세계의 팝 음악이 비슷한 BPM과 구조를 갖게 되고, 틱톡 영상이 유사한 편집 리듬을 갖게 되는 현상이다. 이 흐름 속에서 플라멩코처럼 특정 지역, 특정 몸, 특정 역사에 깊이 뿌리내린 예술 형식은 저항이자 보존이 된다.

저글러가 공을 떨어뜨리는 순간은 알고리즘이 최적화하고 싶은 바로 그 순간이다. 그러나 예술가에게 그 실패는 학습이고, 관객에게 그것은 인간을 보는 경험이다. 완벽하게 렌더링된 CGI 저글링 영상이 줄 수 없는 것.

다른 시각들

물론 모두가 이 낭만적 시각에 동의하지는 않는다. 기술 낙관론자들은 AI 도구가 예술의 진입 장벽을 낮춰 더 많은 사람이 창작에 참여할 수 있게 한다고 주장한다. 실제로 생성형 AI 덕분에 음악 제작을 처음 시도하는 사람들이 늘고 있다는 데이터도 있다.

또한 '체화된 예술'에 대한 강조가 자칫 엘리트주의로 흐를 수 있다는 비판도 있다. 수년간 몸을 단련한 예술가만이 진정한 예술을 한다는 논리는, 접근성과 다양성의 관점에서 재고될 필요가 있다.

문화권마다 해석도 다르다. 서구 예술 전통이 개인의 독창성과 천재성을 강조한다면, 한국의 판소리나 일본의 노(能)처럼 동아시아의 많은 예술 형식은 수십 년의 수련을 통한 전통의 체화를 강조한다. AI 시대의 '인간 예술'에 대한 논의가 어떤 문화적 전제 위에서 이루어지는지도 살펴볼 필요가 있다.