생산의 혁신과 의미의 균열

최근 구찌(Gucci)의 AI 화보를 둘러싼 논란¹⁾은 흥미로운 장면을 보여준다. 기술적으로는 더 빠르고 정교해졌지만, 사람들은 오히려 ‘엉성함’을 느끼며 해당 화보에 ‘AI 슬롭’이라는 이름을 덧씌웠다. 풍부해진 생산 능력이 반드시 풍부한 의미로 이어지지 않는다는 점에서, 이는 우리가 이미 경험해 온 ‘경량화된 세계’의 또 다른 단면일지도 모른다. 앞서 지난해 말에는 맥도날드(McDonald’s)가 공개한 AI 기반 크리스마스 광고가 비슷한 반응을 마주한 바 있다. 빠르게 생성된 이미지와 영상으로 사람들은 완성도보다 이질감을 먼저 감지했고, 일부 이용자들은 이를 두고 “섬뜩하다”, “불쾌하다”는 평가를 내기도 했다. 결국 해당 콘텐츠는 공개 직후 삭제됐으며, 이는 기술이 만들어낸 결과물이 반드시 감각적으로 수용되는 것은 아니라는 점을 다시 한번 시사했다. 이렇듯 AI 슬롭이라는 개념²⁾이 플랫폼 신뢰를 둘러싼 핵심 논점으로 부상하고 있다. ‘slop(찌꺼기)’에서 유래한 이 표현은 생성형 AI로 만들어진 저품질 콘텐츠를 비판적으로 지칭하는 말로, 일부 매체와 사전에서도 디지털 환경의 변화를 설명하는 키워드로 언급된다. 주로 글·이미지·영상 등에서 반복적이거나 맥락이 약해, 소비 이후에도 뚜렷한 의미가 남지 않는 유형을 가리킨다.

1) 지난 2월, 세계적 명품 브랜드 구찌는 밀라노 패션 위크를 앞두고 화려한 의상의 남녀 커플과 노년 여성을 묘사한 화보를 공개한 바 있다. 해당 화보는 AI 생성에 기반해 제작된 것으로, 일각에서는 사람 대신 AI를 활용한 점이 그간 ‘창의성과 이탈리아 장인정신’을 강조해 온 구찌의 브랜드 정체성과 부합하지 않는다는 비판이 제기됐다.
2) 영국 주간지 이코노미스트(The Economist)와 미국 사전 출판사 메리엄 웹스터(Merriam-Webster)는 2025년 ‘올해의 단어’로 ‘slop’을 선정했다.

확산되는 콘텐츠, 흔들리는 신뢰

AI 슬롭 콘텐츠는 무엇보다 제작 속도와 비용이 적다는 특징을 지닌다. 그만큼 대량생산과 대량 유통이 쉬워, 짧은 시간 안에 유사한 콘텐츠를 빠르게 확산시키는 구조를 만들기도 한다. 이 과정에서 이용자의 클릭을 유도하기 위해 자극적인 제목과 이미지가 활용되는 경우 또한 많다.
문제는 이러한 콘텐츠들이 정보의 정확성과 맥락을 충분히 담보하지 못한다는 점이다. 오류나 왜곡이 포함될 가능성이 높아지면서 전반적인 신뢰성에도 영향을 미친다. 여기에 플랫폼 알고리즘이 적용되면, 반응을 많이 얻은 콘텐츠일수록 더 널리 노출되는 구조가 형성되며, 결과적으로 저품질 콘텐츠의 확산이 더욱 가속되는 양상으로 나타난다.

AI 슬롭 확산으로 나타나는 가장 큰 변화는 정보에 대한 신뢰 방식의 변화다. 이제 우리는 단순히 정보를 ‘접하는’ 것이 아니라, 그 정보의 맥락과 의도를 끊임없이 의심하고 판단해야 하는 환경에 놓이게 된 것이다.
이용자 입장에서는 콘텐츠를 소비하는 데 드는 ‘판단 비용’이 크게 증가하기 마련이다. 무엇이 중요한 정보인지, 어떤 콘텐츠가 신뢰할 수 있는지 스스로 구별해야 하기 때문이다. 이는 단순한 번거로움을 넘어, 반복적인 피로와 무력감으로 이어지기도 한다. 정보는 넘쳐나지만, 그 안에서 의미를 골라내는 일은 점점 더 어려워지고 있는 셈이다.

의미의 결핍, 정보의 본질을 묻다

플랫폼 역시 예외는 아니다. 저품질 콘텐츠가 범람할수록 이용자 경험은 훼손되고, 이는 결국 서비스 전반에 대한 신뢰도 하락으로 이어진다. 단기적인 트래픽 증가와는 별개로, 이러한 흐름은 장기적으로 플랫폼의 가치와 지속가능성에도 영향을 미치는 요인으로 작용한다.
사회적 차원에서의 영향은 더욱 깊다. 사실과 의견의 경계는 흐려지고, 충분한 맥락 없이 소비되는 정보가 늘어나면서 공론장의 질은 점차 약화된다. 특히 공공 정보에 대한 신뢰마저 흔들릴 경우, 정책과 제도에 대한 수용성에도 영향을 미칠 수 있다는 점에서 그 파장은 결코 간과할 수 있는 수준이 아니다.
결국 AI 슬롭은 단순히 사실에서 벗어난 정보의 문제가 아니다. 오히려 정확성과 무관하게 맥락과 의미가 충분히 담기지 않은 정보가 대량으로 유통된다는 데서 그 본질이 드러난다. 이러한 환경에서는 무엇이 중요한 정보인지 가려내기 어려워지고, 그 결과 정보에 대한 신뢰 역시 함께 흔들리게 된다. 따라서 지금 우리가 마주한 문제는 얼마나 많은 정보를 만들어낼 수 있는가가 아니라, 그 정보가 얼마나 충분한 의미와 맥락을 담고 있는가에 대한 질문일 것이다. 콘텐츠는 넘쳐나지만 의미는 부족한 시대, AI 슬롭은 그 간극을 드러내는 가장 단적인 징후일지도 모른다.

‘만드는 능력’보다 ‘가려내는 능력’이 중요한 시대

AI 시대에는 누구나 콘텐츠를 생산할 수 있다. 기술은 창작의 문턱을 낮췄고, 덕분에 우리는 이전보다 훨씬 빠르게, 훨씬 많은 정보를 만들어내는 환경을 누리게 됐다. 그렇다면 그 ‘누림’이 진정한 ‘향유’가 되기 위해 앞으로 더 중요해지는 것은 무엇일까.
답은 분명하다. “무엇을 만들 것인가”보다, “무엇을 선택할 것인가”의 문제다. 넘쳐나는 정보 속에서 의미 있는 콘텐츠를 가려내고, 그것을 맥락 속에서 이해하며, 서로 다른 정보 사이의 관계를 읽어내는 능력이 점점 더 중요해지고 있다. 이제 정보의 가치는 생산량이 아니라, 그 안에 담긴 해석과 연결, 그리고 축적 가능한 의미에 의해 결정될 필요가 있다.
특히 공공 영역에서는 이러한 기준이 더욱 엄격하게 요구된다. 공공이 제공하는 정보는 단순한 콘텐츠를 넘어 정책과 제도, 나아가 시민의 판단과 행동에까지 영향을 미치기 때문이다. 따라서 정확한 정보를 제공하는 것은 물론, 그 정보가 어떤 맥락에서 생산되었는지, 어떻게 이해되어야 하는지 충분히 설명할 수 있어야 한다. 정보 생산과 유통의 전 과정을 책임지는 태도 또한 중요한 요소다.
지역 행정에 있어서도 이러한 변화는 예외가 아니다. 데이터를 기반으로 한 행정과 정보 서비스가 확대될수록, 정보의 양을 늘리는 것보다 그 신뢰도를 어떻게 확보할 것인가가 핵심 과제로 떠오른다. 이는 단순히 데이터를 수집·제공하는 수준을 넘어, 의미 있는 정보로 재구성하고, 이용자가 이해할 수 있는 형태로 전달하는 역량과 직결되는 문제다.
말하자면, AI 시대의 경쟁력은 얼마나 많은 정보를 만들어낼 수 있는가가 아니라, 얼마나 의미 있는 정보를 선별하고, 그것을 사회적으로 신뢰 가능한 형태로 전달할 수 있는가에 달려있다고 볼 수 있다.

편리 이면의 의미 묻기

AI는 분명 콘텐츠 생산의 지형을 바꿨다. 그러나 기술이 발전한다고 해서 정보의 질이 자동으로 높아지는 것은 아니다. 오히려 지금 우리는 콘텐츠는 넘치지만 의미는 부족한, 새로운 역설의 시대에 들어서고 있다. 이제 중요한 것은 얼마나 많이 생산할 수 있는가가 아니라, 얼마나 의미 있는 정보를 남길 수 있는가다.
이처럼 AI 슬롭이라는 개념은 콘텐츠 시장의 변화를 단적으로 보여준다. 동시에 우리에게 하나의 질문을 던진다. 즉, 지금 우리가 깊이 고민해야 할 것은 “기술의 가능성을 어떤 기준과 책임 속에서 활용할 것인가”이다.