[AI & 퍼스펙티브] AI 시대, 이미지를 읽는다는 것

인공지능(AI)이 이제 우리 일상 곳곳에 깊숙이 스며들고 있다. 기술의 발전 속도가 그 어느 때보다 빠른 지금, AI에 대한 이해는 선택이 아닌 필수가 됐다. 이에 발맞춰 커뮤니케이션북스는 2024년부터 AI문고를 통해 교육, 의료, 산업, 사회, 예술, 철학, 국방, 인문 등 전 분야를 아우르는 AI 담론을 폭넓게 조명해왔다. AI문고는 2026년 4월 1일 현재 742종에 이르렀으며, 올해 10월말까지 1000종 발간을 목표로 하고 있다. 특히 AI 기술의 핵심 이론부터 산업계 쟁점, 일상의 변화까지 다각도로 다루면서 학계와 업계의 주목을 받았다. 또한 AI문고 저자들은 ‘AI 3대 강국 실현’을 위한 공동 성명서를 발표하며 사회적 책임을 강조하기도 했다. AI가 단순한 기술 혁신을 넘어 인간의 존엄과 지속가능한 미래로 이어지기 위해선 어떤 가치와 기준이 필요할까. 투데이신문은 AI문고 저자들이 제시하는 ‘지속가능한 AI 사회’를 향한 제언을 독자들에게 전한다.

문해력(Literacy)은 문자를 읽고 쓰는 능력을 뜻하는 말이다. 그러나 오늘날 일상의 소통은 문자만으로 이뤄지지 않는다. 뉴스의 첫인상은 제목보다 섬네일로 결정된다. 채팅창 대화의 온도는 문장보다 이모지가 우선한다. 밈은 농담처럼 보이지만 사실은 정치적 입장과 집단 감정을 압축한 언어이고, 짧은 영상의 화면 구성과 자막, 배경음악은 단순한 메시지를 전달할 뿐만 아니라 사용자의 판단 방식까지 관여한다. 커뮤니케이션의 중심은 텍스트에서 이미지로 바뀌었다. 그렇다면 지금 우리에게 필요한 핵심 능력은 시각 문해력(visual literacy)이 아닐까.

시각 문해력은 일반적으로 이미지를 읽고 해석하는 능력 정도로 설명할 수 있다. 하지만 지금의 환경을 생각하면 이 정의는 충분하지 못하다는 생각이 든다. 오늘날 이미지는 고정된 대상이 아니라 생성되고, 유통되고, 재편집되고, 다시 맥락 화하는 과정을 반복하고 있으며 끊임없이 의미를 증폭한다. 예컨대 한 장의 사진은 촬영되는 순간보다 SNS에 업로드된 후 더 많은 의미가 있다. 필터가 덧씌워지고, 해시태그가 붙고, 댓글과 공유가 이어지면 이미지는 처음 생산됐던 맥락에서 멀어져 전혀 다른 메시지로 변화될 수 있다. 만약 AI 생성 이미지라면 이 문제는 조금 더 복잡해 진다. AI 생성 이미지는 현실의 흔적을 포착한 것이 아니다. 방대한 데이터의 통계적 조합으로 만들어진 결과물이다. 그럼에도 불구하고 AI 생성 이미지는 때때로 사진보다 더 현실감 있는 사진으로 보인다. 바로 이 지점에서 시각 문해력이 요구되는 것이다. 오늘날 우리가 생산하고 소비하는 이미지는 대상에 대한 해석 능력으로 끝나는 것이 아니라 생성되고 유통, 소비되는 전 과정을 비판적으로 읽는 능력이 필요하기 때문이다.

인간은 문자 이전에 이미 이미지로 소통하는 것에 익숙했다. 유명한 라스코 동굴 벽화를 떠올려 보자. 이 오래된 그림 속 상징물은 그 시대의 기억을 저장하고 공유하는 오래된 커뮤니케이션 장치였다. 기호를 보고 의미를 짐작하고, 그것을 집단적 기억과 연결하는 능력이 문자보다 먼저 존재했던 것이다. 이 같은 점에서 오늘날 이미지 중심의 소통방식은 완전히 새로운 일이 아니라, 오래된 인간 커뮤니케이션의 한 축이 다른 형태로 되돌아온 것에 가깝다. 다만 지금의 이미지는 과거보다 훨씬 빠르고, 훨씬 많고, 훨씬 교묘하게 우리를 둘러싸고 있다는 차이점이 있다.

특히 소셜 미디어는 이미지 커뮤니케이션이 이루어지는 가장 핵심 창구다. 인스타그램, 틱톡, 핀터레스트 같은 플랫폼에서 텍스트는 부차적 정보로 기능한다. 사진과 영상이 먼저 소구 되고, 텍스트 문장 또는 주요 키워드인 해시태그는 보조 장치에 가깝다. 사용자들은 플랫폼 안에서 취향을 키우고, 관계의 감각을 익히고, 감정 표현법을 배운다. 이때 이미지를 다룬다는 것은 단순히 보는 일이 아니라 의미 전달과 수용 과정의 정교한 과정을 대신한다. 하나의 화면 안에서 이미지들은 서로를 보완하고 비틀며 하나의 읽기 단위를 만들고 있다.

한편, AI는 이러한 환경을 훨씬 더 불안정하게 만들고 있다. AI 생성 이미지는 효율적이지만 진짜와 가짜의 경계가 모호하다. 예컨대 딥페이크는 ‘그럴듯함’이 얼마나 위험한가를 보여준다. 이미지로 생성된 모델은 어디선가 본 것 같지만 실제 존재하지 않는다. 아이러니하게도 이미지 속 진실은 어설픈 모습을 보이고 거짓 이미지가 훨씬 더 정교하고 매끈해지고 있다. 이때 필요한 것은 즉각적으로 반응하고 믿지 않는 것이다. 이미지의 출처, 유통된 맥락과 의도를 의심해 보자. 내 눈앞의 이미지가 내 감정을 자극해 판단을 흐리고 있는 것은 아닌지 판단이 필요하다. 시각 문해력은 바로 이러한 자기검열을 가능하게 할 수 있다. 그래서 시각 문해력은 이미지의 표면과 형식을 읽는 일이 아니다. 우리는 이미지 뒤에 숨어 있는 플랫폼의 구조와 알고리즘의 개입, 스폰서십과 편집 의도, 반복 노출이 만드는 익숙함의 정치까지 함께 판단해야 한다. 또한 이미지에 관한 판단과 행동을 어느 정도까지 허용할지 스스로 결정하는 태도를 가져야 한다.

한 번 사용자의 시선을 사로잡은 이미지는 비슷한 이미지들의 연쇄를 불러온다. 알고리즘이 사용자 반응을 분석해 더 많은 이미지를 피드위로 밀어 넣고 그 가운데 AI가 생성한 이미지가 무분별하게 스며든다. 이 같은 과정에서 우리의 감각과 반응이 특정한 방향으로 길든다면 현실과 가상의 경계를 판별하는 능력은 점차 길을 잃을지 모른다. 인공지능 시대에 이미지를 읽는다는 것은 이미지와 함께 생각하는 법을 배우는 일이고 알고리즘이 내 판단을 대신하지 못하도록 만드는 일이기도 하다. 오늘 우리에게 필요한 것은 더 많은 이미지를 보는 눈이 아니라, 이미지가 어떻게 의미를 만들고 감정을 흔들며 행동을 유도하는지를 끝까지 따라가 판단하는 눈을 가지는 것이다.

△ 김경원 동서대학교 디자인대학 교수

필자 소개

동서대학교 디자인대학 교수다. 타이포그래피, 인포메이션디자인, 데이터시각화 등 ‘데이터-정보-지식’을 시각 언어로 전달하는 방법을 연구하고 학생들을 가르치고 있다.  저서로『민주주의 씨앗뭉치, Seed Pods of Democracy』(공저), 『문화로 다시 쓰는 디자인 교육』(공저),『AI 생성 이미지 시대의 시각 문해력』 등이 있다.