[월영지] 검색하면 다 나오는데, 우리는 왜 더 모르는가?

  정보를 찾는 과정이 이렇게까지 쉬워진 적이 있었을까. 이제는 궁금한 것이 생기면 네이버나 구글에 검색어를 입력하고, 몇 초만 기다리면 정보가 정리돼 나온다. 유튜브와 SNS에서도 필요한 내용을 쉽게 찾을 수 있고, 모르는 것이 있으면 생성형 AI에게 직접 물어볼 수도 있다. 정보를 찾는 데 쓰이는 시간과 노력은 분명 줄어들고 있다.

  하지만 정보를 찾는 과정이 쉬워질수록 정보를 제대로 확인하는 과정은 생략되기 쉽다. 특히 검색엔진에 AI 요약이 등장하면서 이런 문제가 더 두드러졌다. 결과를 하나씩 확인하지 않아도 질문에 대한 답을 바로 얻을 수 있기 때문이다. 우리는 요약된 내용을 읽고 더 이상 아래의 검색 결과를 확인하지 않을 수 있다. 그 내용이 어느 자료를 바탕으로 작성됐는지, 원문에는 실제로 어떤 내용이 담겨 있는지까지 확인하지 않은 채 말이다.

  문제는 AI가 만들어낸 요약이 언제나 원문의 내용을 그대로 전달하는 것은 아니라는 데 있다. 긴 자료에서 일부 내용만 추려내거나 문맥을 생략할 수도 있고, 서로 다른 자료의 내용을 한꺼번에 정리하면서 원래의 의미와 달라질 수도 있다. 잘못된 정보가 섞여 있더라도 문장이 매끄럽고 보기 좋게 제시되면 우리는 이를 알아차리기 쉽지 않다.

  또한 생성형 AI의 큰 특징은 모르는 질문에도 답한다는 점이다. 그 때문에 AI 할루시네이션과 같은 정보 왜곡이 일어난다. 실제 자료에 없는 내용을 덧붙이거나, 서로 다른 정보를 섞어 그럴듯한 문장을 만든다. 사람이라면 ‘잘 모르겠다.’고 말할 상황에서도 AI는 빈칸을 채워 답을 만들어낸다. 그 답이 틀렸더라도 문장만큼은 매우 자연스럽다. 그래서 우리는 때때로 사실을 확인한 것이 아니라, 그럴듯하게 정리된 설명을 믿곤 하는 것이다.

  나 역시 이런 문제를 자주 느낀다. 레포트나 기사를 쓰기 위해 검색 엔진을 활용할 때 특히 더 그렇다. 검색 결과에서 통계를 발견하면 처음에는 그것을 바로 사용할 수 있을 것처럼 보인다. 하지만 막상 원자료를 찾아보면 숫자가 의미하는 바가 달라지기도 한다. 같은 통계를 다룬 기사라도 표현이 조금씩 다를 때가 있다. 결국 내 글에 사용할 수 있는 정보인지 확인하려면 원자료까지 찾아가야 한다.

  그래서 요즘은 검색 결과에서 답을 찾으면 한 번 더 출처를 찾아본다. 숫자가 있다면 누가 조사했는지, 언제 조사했는지 확인한다. 정책이라면 정부나 공공기관의 원자료를 찾아본다. AI가 알려준 내용도 마찬가지다. 답변에 등장한 통계나 기관의 출처를 묻고 직접 확인한다. 답변 자체를 최종적인 정보로 받아들이기보다, 내용의 자료와 출처를 직접 확인하는 과정이 필요한 셈이다.

  찾아볼 수 없어서 모르는 시대는 지났고 우리는 어느 때보다 정보를 쉽게 얻을 수 있게 됐다. 검색창 하나면 수많은 정보가 나오고, AI는 그중 일부를 골라 읽기 쉬운 문장으로 정리해 준다. 그러나 편리함 때문에 우리가 직접 판단해야 할 부분까지 넘겨버리진 말자. 우리가 모르는 이유는 너무 쉽게 믿고 있기 때문인지도 모르니까.