상명대학교 학내 언론사

상명대 학보 (제 763호)

AI 변호사? 전문직 자리까지 노리는 AI

과거부터 '사'자 돌림의 전문직은 평생의 부와 명예를 보장하는 든든한 철밥통으로 여겨져 왔다. 엄청난 학업량과 치열한 국가고시를 통과해 자격을 취득하기만 하면 안정적인 평생직장과 고소득이 보장되기 때문이다. 이 굳건한 인식은 현재의 대학 입시 현장에서도 고스란히 드러난다. 극심한 취업난과 불확실한 미래를 피해 조금이라도 더 확고한 길을 걷고자 전문직 관련 학과로 최상위권 수험생들이 몰리며 매년 역대급 대입 경쟁률을 보여주고 있다. 험난한 취업 시장에 맨몸으로 뛰어드는 대신 전문직 면허증 하나만 손에 쥐면 평생 걱정 없이 살 수 있을 것이라는 믿음이 여전히 청년들의 진로 선택을 강하게 지배하고 있는 것이다. 그렇지만 최근 전문직을 AI가 대체하고 있다는 이야기가 나오고 있어, 취업 시장에 새로운 지각 변동이 있을 것으로 예상된다. 이미 전문직을 장악한 AI ▲법조계에 진출한 AI(사진: https://www.bizhankook.com/bk/article/25640) 인공지능 기술이 고도화되면서 절대 무너지지 않을 것 같던 전문직의 철옹성에도 거대한 균열이 가고 있다. 과거에는 뛰어난 두뇌를 가진 인간 전문가만의 고유 영역으로 여겨졌던 고도의 지식 노동마저 AI가 훨씬 빠르고 정확하게 수행해 내고 있기 때문이다. 특히 법조계의 변화가 심상치 않다. 최근 미국에서 열린 전미경제학회에서 미 노동통계국장은 “앞으로 법조계는 진로로 정하지 말라”고 언급하였다. 로펌들이 기본 업무를 AI에게 맡기고 있어 더 이상 신입 변호사를 뽑지 않는다는 것이다. 그의 말대로 AI가 법조계에 미치는 영향은 앞으로 더욱 커질 것으로 예상된다. 우리나라의 국가 기관 중 가장 보수적이라 불리는 사법부조차 발 빠르게 AI를 받아들이는 추세다. 대법원 법원행정처는 전국 법관을 대상으로 판례 검색과 문서 작성 등을 돕는 재판지원 AI 시스템을 시범 도입했다. 이제 판사들이 일일이 문헌을 뒤지는 대신 "이 사건과 비슷한 판례를 찾아줘"라고 자연어로 질문하면 대법원 판례와 각종 법률 문헌을 종합해 단 몇 초 만에 핵심 요지를 정리해 내놓는다. 검찰 역시 대용량 사건 기록 요약과 공소장 초안 작성을 위한 자체 AI 모델 구축에 나섰다. 효율성이 생명인 대형 로펌들의 상황은 더욱 치열하다. 대형 로펌들은 고객 데이터 보안을 위해 앞다투어 독자적인 생성형 AI 시스템을 구축하고 판례 서치, 번역, 계약서 검토 및 보고서 초안 작성 등에 적극적으로 활용하고 있다. 로펌 채용 시장에서는 신입 변호사들이 인공지능과 일전을 치러야 하는 냉혹한 현실이 펼쳐지고 있다. 로스쿨을 갓 졸업한 초임 변호사가 밤새워 찾아야 할 법리적 쟁점을 AI가 순식간에 완벽에 가까운 문서로 완성하기 때문이다. 실제 한 중견 로펌 대표변호사는 “법률 AI가 이미 저연차 변호사들이 하던 역할을 더 빠르게 수행하고 있어, 신입 변호사를 선발하는 것보다 AI 비용을 늘려야 하는지 고민”이라며 3년 차 이하 변호사들의 일자리 축소를 우려했다. 월 수백만 원을 주고 초짜 변호사를 고용하느니 AI를 도입하는 것이 경제적이라는 뼈아픈 평가 속에서 방대한 지식의 암기와 단순 서치에 의존하던 전문 영역은 더 이상 인간만의 독점적인 무기가 될 수 없는 시대가 도래한 것이다. ▲의료 현장에 도입된 AI (사진: https://n.news.naver.com/mnews/article/011/0003519875) 이과 분야의 최고 직군이라 꼽히는 의사도 AI에게 위협받고 있다. 엑스레이나 MRI 등 질병을 찾아내는 의료 영상 판독 분야에서는 AI가 인간 의사의 미세한 오진율을 뛰어넘어 훨씬 빠르고 정확하다는 평가를 받는다. 이에 발맞춰 글로벌 빅테크 기업들은 개인의 맞춤형 건강 관리를 실시간으로 돕는 헬스 AI를 경쟁적으로 출시하며 전통적인 의료 시장의 판도를 흔들고 있다. 실제 임상 현장에서 증명되는 AI의 위협은 더욱 거세다. 미국 유타주에서는 AI가 의사를 대신해 환자에게 약을 처방할 수 있도록 제도를 허용했는데 500건의 응급 진료 사례를 분석한 결과, AI의 판단이 인간 의사의 처방과 무려 99% 일치했다는 충격적인 결과가 나왔다. 과도한 업무량에 쫓겨 3분 남짓한 짧은 대면 진료뿐인 인간 의사와 달리, 환자의 호소와 불안감을 시간제한 없이 끝까지 경청해 주는 AI가 공감 능력 면에서 뛰어나다는 평가까지 등장했다. 아직 전문직이 AI로 완전히 대체되는 것은 무리다. 그렇지만 문이과를 불문하고 복잡한 추론, 방대한 데이터 분석, 공감의 영역까지 뛰어난 AI가 전문가의 입지를 서서히 좁혀오는 것은 사실이다. 줄어드는 전문직 일자리와 중산층 지난 16일 국가통계포털(KOSIS)에 따르면, 올해 1월 전문·과학·기술서비스업 취업자는 138만 9,000명으로 지난해 같은 달 대비 9만 8,000명이나 급감했다. 이는 겨울철 계절적 요인이 크게 작용하는 농림·어업에 이어 두 번째로 큰 감소 폭이다. 주목할 점은 이 같은 감소세가 2개월째 이어지고 있다는 것이다. 해당 업종은 지난해 12월에도 5만 6,000명이 줄어, 불과 두 달 만에 총 15만 4,000개의 일자리가 증발했다. 2013년 산업분류 개편 이후 12월과 1월 연속으로 이토록 큰 감소 폭을 기록한 것은 이번이 처음이다. 상대적으로 안정적인 직군으로 분류됐던 업종에서 이례적인 고용 한파가 감지된 것이다. 국가데이터처의 세부 분석에 따르면, 이러한 감소세는 연구개발(R&D)이나 건축기술·엔지니어링 분야보다 전문 서비스업에서 훨씬 가파르게 나타났다. 변호사, 변리사 등 법무 서비스를 비롯해 회계사, 세무사, 여론조사, 컨설팅, 지주회사 등이 포함된다. 이들 직종은 문서 작성, 데이터 분석, 자문 등 반복적이고 정형적인 업무 비중이 높아 생성형 AI 활용이 빠르게 확산되는 분야로 꼽힌다. AI가 이들 업무를 상당 부분 대체하면서 고용 수요가 줄어드는 것으로 해석된다. 한국은행도 최근 국민연금 가입자 행정통계를 활용한 ‘AI 확산과 청년고용 위축’ 보고서를 통해 전문서비스업, 정보서비스업, 출판업, 컴퓨터 프로그래밍 및 시스템 통합, 관리 등을 ‘AI 고노출’ 업종으로 분류하며, 실제로 챗GPT 출시 이후로 청년고용이 감소했다고 분석했다. 한국경제인협회(FKI)의 최근 조사에 따르면, 국내 매출 상위 500개 기업 10곳 중 6곳은 대졸 이상의 전문직 신규 채용 계획을 수립하지 못했거나 채용하지 않을 것이라고 답했다. ‘채용 계획이 없다’고 못 박은 기업 비중은 지난해 하반기보다 7.3% 높아졌다. 기업들이 ‘가르쳐서 쓸 인재’보다는 당장 실무 투입이 가능한 ‘경력직 전문직’을 찾고있다는 분석이다. 신입 사원의 채용이 AI에 대체됨에 따라 화이트칼라 진입은 점점 바늘구멍이 돼가고 있다. ‘화이트칼라=안정적 중산층’이라는 등식이 무너질 것이라는 전망도 나온다. 여기에 AI는 화이트칼라의 존립을 위협하고 있다. 이 과정에서 미국 실리콘밸리에서는 다소 역설적인 현상이 관찰된다. 일자리를 잃거나 위협받는 전문직 종사자들이 자신을 대체할 AI를 훈련시키는 인공지능 교육 담당자(AI Tutor)로 전락하고 있는 것이다. 실리콘밸리의 스타트업 머코어(Mercor)가 고용한 3만 명의 화이트칼라 프리랜서 명단에는 천문학자, 변호사, 시인, 의사가 있는데, 이들은 인공지능에 전문 지식을 제공하고 인공지능이 내놓은 결과물의 오류를 교정한다. 이른바 화이트칼라 긱 이코노미의 등장이다. 과거 ‘긱 노동’이 배달이나 운전 같은 물리적 노동에 국한되었다면, 이제는 인간의 사고력과 창의성이 데이터 조각으로 거래되는 시대가 됐다. 피부과 전문의가 의료 인공지능의 정확도를 높이고, 시인이 인공지능에 서정성을 가르치는 장면은 전문가와 기술의 협업이라기보다 생존을 위한 선택에 가깝다. 노동자가 자신의 숙련된 경험을 기계에 전수하고 나면, 그 기계는 더욱 정교해져 결국 노동자의 역할을 축소시킬 가능성이 크다. 청년 고용불안정으로 다시 ‘시험’ 경쟁 ▲AI 모의면접 시연 장면 (사진: https://www.viva100.com/article/20260216500043) 전문직 취업시장의 동결에도 불구하고, 2030 청년 세대의 전문직, 공무원 등의 시험 지원율은 또다시 증가하는 추세다. 그 이유는 정량화하기 힘든 자격증, 공인영어 성적, 인턴 경험 같은 스펙 경쟁이 필요하지 않고, 기업보다 결과가 명확한 시험 중심 구조가 매력으로 다가오는 것이다. 기업의 대규모 공채가 사라지면서 대기업 입사가 전문직, 공무원 합격보다 어렵다는 인식이 퍼진 것도 영향을 준 것으로 분석된다. 한국산업인력공단에 따르면, 올해 전문직(감정평가사·관세사·노무사·법무사·변리사·세무사·회계사) 시험 지원자 수는 7만 3,749명으로 전년 대비 4.6% 증가했다. 5년 전인 2020년(4만 2,188명)과 비교하면 75% 이상 늘어난 수치로, 5년간 청년(19~34) 인구가 71만 명 감소한 것과는 상반된 흐름이다. 세무사는 지원자 수가 5년간 두 배 가까이 증가했고, 회계사 역시 5,000명 이상 응시자가 늘어났다. 로스쿨 진학의 필수 관문인 법학적성시험(LEET) 응시자도 10년 전 대비 2배 이상 증가하는 등 ‘전문직 쏠림’에 가세하고 있다. 인사혁신처는 올해 국가공무원 9급 공채 선발시험 응시 원서를 접수한 결과, 선발 예정 인원 3,802명에 10만 8,718명이 지원했다고 7일 밝혔다. 9급 공채 경쟁률은 2024년 21.8대 1로 32년 만에 최저치를 기록했으나, 지난해 24.3대 1에 이어 올해 28.6대 1을 기록하며 2년 연속 상승한 것이다. 결국 이러한 현상은 양질의 일자리가 사라지는 노동 시장에서 채용 과정의 불확실성을 피하려는 청년층의 불안으로 표출된다. ▲생성형 AI로 대체될 확률이 높은 직업군 (사진: 매일경제) 그러나 지적 노동과 전문성마저 AI의 대체가 빠르게 일어나는 시대에 합격만을 목표로 하는 획일화된 전략이 미래의 유효한 생존으로 이어질지는 미지수다. 줄어드는 일자리 파이를 둔 소모적인 시험 경쟁을 넘어, 청년들이 주도권을 쥘 수 있는 새로운 가치 창출과 AI시대의 변동을 보다 고민해야 할 시점이다. 장은정, 변의정 기자
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대학
생성형 AI, 콘텐츠 제작 교육의 새로운 패러다임

최근 생성형 AI를 활용한 영상·디자인 교육이 빠르게 확산되고 있다. 과거에는 전문가의 영역으로 여겨졌던 콘텐츠 제작이 생성형 AI를 통해 누구나 손쉽게 접근할 수 있는 활동으로 변화했기 때문이다. 실제로 정부 차원에서도 AI 교육 강화를 위한 움직임이 본격화되고 있다. 과학기술정보통신부와 교육부는 최근 인공지능 등 첨단기술 분야 인재 양성을 위해 협력 체계를 구축하고, 초·중등 교육부터 대학 교육까지 전 단계에 걸친 AI 교육 혁신 방안을 논의했다. 특히 학생들이 실제 데이터와 AI 모델을 다룰 수 있는 실습 환경 구축, 생성형 AI 활용 가이드라인 마련, 교원 연수 강화 등 구체적인 정책이 추진되고 있다. ▲생성형 AI 활용 콘텐츠 교육 (사진: https://business.class101.net/blog/ai-enterprise-education-reference?gad_source=1&gad_campaignid=23599890197&gbraid=0AAAAACNquohslGR7sSM-J38Es1hzxKbbD&gclid=Cj0KCQjw1ZjOBhCmARIsADDuFTBCeVi4_O58kOgQ1JX7aD__fC-E_4eTwhASekKeqEaj0tOLs3JxOZoaAkuGEALw_wcB) 생성형 AI를 활용해 영상·디자인까지 생성형 AI를 활용한 영상·디자인은 인공지능이 텍스트, 이미지, 음성 등의 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술을 의미한다. 기존의 콘텐츠 제작이 인간의 직접적인 창작 과정에 의존했다면, 생성형 AI는 사용자의 입력에 따라 결과물을 자동으로 생성한다는 점에서 차별성을 가진다. 이러한 변화는 콘텐츠 제작 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 생성형 AI 기반 콘텐츠는 크게 텍스트 생성형, 이미지 생성형, 영상 생성형으로 구분할 수 있다. 텍스트 생성형 AI는 기사 작성이나 시나리오 구성, 아이디어 발상 등에 활용되며, 이미지 생성형 AI는 포스터나 디자인 시안 제작에 활용된다. 최근에는 영상 생성형 AI까지 등장하면서 영상 편집과 애니메이션 제작까지 가능해지고 있다. 이처럼 다양한 유형의 기술은 단독으로 사용되기도 하지만, 서로 결합되어 콘텐츠 제작 전 과정을 지원하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 기술의 가장 큰 특징은 접근성과 효율성이다. 기존에는 전문 소프트웨어와 기술이 필요했던 작업이 이제는 간단한 언어 입력만으로 가능해졌다. 이는 비전문가도 콘텐츠 생산에 참여할 수 있도록 만들며, 제작의 진입 장벽을 크게 낮춘다. 또한 생성형 AI는 반복 작업을 자동화하고 다양한 결과를 빠르게 생성함으로써 제작 시간을 단축시키고 생산성을 높인다. 결국 생성형 AI는 콘텐츠 제작을 전문가 중심에서 사용자 중심으로 이동시키는 특징을 보인다. 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작 교육은 학습자의 참여도와 창의성을 동시에 높일 수 있다는 점이 특징이다. 학습자는 AI와 상호작용하며 아이디어를 발전시키고 다양한 결과를 내볼 수 있게 된다. 이는 단순한 지식 습득을 넘어 탐색과 생성 중심의 학습으로 이어진다. 이러한 변화는 학습자를 수동적인 존재에서 능동적인 생산자로 전환시키는 역할을 한다. 또한 생성형 AI는 학습 과정에서의 효율성을 높인다. 반복적인 작업을 줄이고 다양한 시안을 빠르게 생성할 수 있어 학습자는 보다 높은 수준의 사고와 기획에 집중할 수 있다. 특히 영상과 디자인 분야에서는 결과를 즉각적으로 확인하고 수정할 수 있어 학습 효과를 높이는 데 기여한다. 이러한 흐름은 ‘무엇을 아는가’보다 ‘어떻게 활용하는가’가 중요해지고 있음을 보여준다. 그러나 한계도 존재한다. 가장 큰 문제는 학습의 진정성과 평가 방식의 변화이다. 생성형 AI를 통해 과제 수행이 가능해지면서 결과물만으로 학습자의 역량을 판단하기 어려워졌다. 이에 따라 기존의 결과 중심 평가 방식은 점차 한계를 드러내고 있으며, 과정 중심 평가로의 전환이 요구되고 있다. 또한 AI에 대한 의존도가 높아질 경우 학습자의 사고력 저하에 대한 우려도 제기된다. 이처럼 생성형 AI 기반 교육은 가능성과 한계를 동시에 지니며, 단순한 기술 활용을 넘어 교육의 방향 자체를 재구성하는 흐름 속에 놓여 있다. 이러한 흐름은 실제 교육 현장에서도 확인되고 있다. 부산영상위원회는 지역 창작자들의 경쟁력 강화를 위해 ‘AI 창작자 교육 과정’을 운영하며, AI 사운드 편집, 영상 후반 작업, 애니메이션 제작 등 다양한 분야에서 실무 중심 교육을 제공하고 있다. 교육생들은 AI를 활용한 콘텐츠 제작 전 과정을 경험하며 실질적인 역량을 키울 수 있다. 대학에서도 변화가 나타나고 있다. 부산대학교와 부산교육대학교는 AI·디지털 역량 강화 교육을 통해 생성형 AI 활용 콘텐츠 제작을 교육 과정에 도입했으며, 연세대학교는 AI 기업과 협력해 대학 구성원 전체가 AI를 활용하는 ‘AI 캠퍼스’ 구축을 추진하고 있다. 이처럼 생성형 AI 교육은 점차 다양한 형태로 확산되고 있다. 상명대학교 생성형 AI 활용 글로벌 콘텐츠 제작과 로컬라이징 ▲생성형 AI를 활용한 글로벌 콘텐츠 제작 & 로컬라이징 강의 계획서(사진: 상명대학교) 상명대학교에서도 이와 같은 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 교육을 진행 중이다. 바로 「생성형 AI를 활용한 글로벌 콘텐츠 제작 & 로컬라이징」 이다. 생성형 AI를 활용해 글로벌 콘텐츠를 기획·제작하고, 이를 각 지역의 언어와 문화에 맞게 현지화하는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. 교육은 이론과 실습을 병행하는 방식으로 운영된다. 생성형 AI의 기본 원리와 활용, 저작권과 윤리 문제를 다루는 동시에, 이미지·영상·사운드 생성, 스토리보드 설계, 영상 편집 등 콘텐츠 제작 전 과정을 단계적으로 학습하도록 구성돼 있다. 이와 함께 산업 전문가 특강과 멘토링이 제공되며, 우수 팀에게는 기업 탐방이나 현장실습, 인턴십 참여 기회도 주어진다. 생성형 AI 활용 콘텐츠 제작 교육에서의 대학 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작 교육에서 대학의 역할은 점점 더 중요해지고 있다. 대학은 단순히 기술을 전달하는 기관이 아니라, 변화하는 기술 환경 속에서 학습의 방향을 설계하는 주체로 기능해야 한다. 우선 대학은 생성형 AI 활용 능력을 핵심 역량으로 포함한 교육과정을 구축할 필요가 있다. 이는 단순한 도구 사용을 넘어, AI와 협업하며 문제를 해결하고 결과를 비판적으로 판단하는 능력을 포함한다. 즉, 기술 활용 능력과 사고 역량을 동시에 강화하는 교육이 요구된다. 또한 대학은 평가 방식의 변화를 주도해야 한다. 생성형 AI 환경에서는 결과물만으로 학습 성과를 판단하기 어렵기 때문에, 문제 해결 과정과 사고 흐름을 중심으로 한 평가 체계가 필요하다. 이를 통해 학습자의 실제 역량을 정확하게 반영할 수 있다. 더 나아가 대학은 생성형 AI 활용에 따른 윤리적 기준을 제시하는 역할도 수행해야 한다. AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 정보 신뢰성 문제나 의존성 문제 등을 교육적으로 다루며, 책임 있는 활용 문화를 형성해야 한다. 앞으로의 생성형 AI 활용 콘텐츠 제작 교육 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작 교육은 학습자의 참여와 창의성을 높이고, 교육의 효율성을 향상할 수 있다. 동시에 평가 방식의 변화와 AI 의존성 문제 등 해결해야 할 과제도 함께 제시하고 있다. 이러한 변화 속에서 중요한 것은 생성형 AI를 단순한 도구로 볼 것인지, 아니면 교육을 변화시키는 요소로 받아들일 것인지에 대한 것이다. 기술의 확산은 이미 시작되었으며, 이를 어떻게 활용할 것인가에 따라 교육의 방향도 달라질 수 있다. 앞으로 대학은 생성형 AI 시대에 필요한 역량이 무엇인지 고민하고, 이를 반영한 교육과정을 설계해야 한다. 생성형 AI는 교육의 일부가 아니라 교육 자체를 변화시키는 흐름 속에 있으며, 이에 대한 대응이 교육의 미래를 결정짓는 중요한 요소가 될 것이다. 김지연 기자
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문화
고르다 끝나는 시대, OTT의 역설

▲대표적인 OTT 플랫폼의 로고 (사진: https://www.businesskorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=260123#google_vignette) 무료한 주말 오후, 넷플릭스나 티빙 등 OTT 플랫폼을 켜고 볼만한 콘텐츠를 고르다가 포기해본 경험이 한 번쯤은 있을 것이다. 쏟아지는 콘텐츠의 홍수 속에서 ‘볼 수 있는’ 콘텐츠의 수는 기하급수적으로 늘어나고 있지만, 정작 ‘볼만한’ 콘텐츠를 찾지 못해 결국 플랫폼을 종료하는 경우도 적지 않다. 우리는 과거보다 훨씬 다양한 콘텐츠를 접할 수 있게 되었음에도 불구하고, 그 다양성 속에서 오히려 선택의 어려움을 겪고 있다. 과연 우리는 더 많은 것을 누리게 된 것일까, 아니면 더 많은 선택 앞에서 길을 잃고 있는 것일까. OTT의 확산과 콘텐츠 소비 방식 변화 ▲한국콘텐츠진흥원이 발표한 2025 콘텐츠 이용행태 조사 결과 (사진: https://www.newspim.com/news/view/20251215000031) OTT는 지난 10년 사이 비약적인 성장을 이뤄냈다. 지난 2016년 넷플릭스의 국내 진출 이후 우리나라의 OTT 시장은 매년 28%씩 성장했다. 더불어 한국콘텐츠진흥원이 발표한 2025 콘텐츠 이용행태 조사 결과, OTT는 최근 1년 콘텐츠 분야별 이용률에서 89.1%로 1위에 올랐다. 대한민국 국민 10명 중 9명은 OTT 플랫폼을 이용한다는 것이다. 이러한 현상은 미디어 소비 구조를 완전히 바꿔놓았다. 과거에는 정해진 시간에 TV 앞에 앉아 방송을 시청하는 것이 일반적이었다면, 이제는 개인이 원하는 시간에 원하는 콘텐츠를 선택해 보는 온디맨드 방식이 보편화되고 있다. 소비자가 콘텐츠 선택의 주체가 되어 개인의 취향과 일정에 맞춰 콘텐츠를 소비할 수 있게 된 것이다. 또한 다양한 플랫폼이 등장하면서 콘텐츠 선택의 폭은 과거와 비교할 수 없을 정도로 넓어졌다. 하나의 플랫폼만으로도 수천 편의 영화와 드라마를 제공하며, 여러 플랫폼을 동시에 이용하는 경우 그 양은 기하급수적으로 늘어난다. 이처럼 OTT 서비스의 확산은 소비자에게 이점만을 제공하는 듯 하지만, 이 능동적 선택이 오히려 부담으로 작용하는 경우도 나타나고 있다. OTT 서비스의 확산으로 인한 '선택 피로' 현상 ▲선택 피로 현상 (사진: Chat gpt) 하나의 콘텐츠를 선택하기까지 OTT 플랫폼 소비자는 장르와 줄거리, 배우, 평점까지 다양한 요소를 동시에 고려하게 된다. 여기에 플랫폼별 추천 콘텐츠까지 더해지면서 비교 대상은 더욱 늘어난다. 이 과정에서 소비자는 최적의 선택을 해야 한다는 압박을 느끼게 되고, 결정이 지연되거나 선택 자체를 포기하는 현상이 발생한다. 이러한 현상은 심리학에서 ‘선택 과부하’ 또는 ‘결정 마비’로 설명된다. 선택할 수 있는 범위가 일정 수준을 넘어서면 정보 처리에 필요한 부담이 급격히 증가하고, 곧 의사결정 능력의 저하로 이어진다. 선택지가 많을수록 더 나은 선택을 할 수 있다는 기대와 달리, 실제로는 선택의 질과 속도 모두가 떨어지는 역설적인 결과가 나타나는 것이다. 선택 피로 현상을 줄이기 위해 만들어진 OTT 플랫폼의 추천 알고리즘 역시 이 문제를 완전히 해결하지는 못한다. 알고리즘은 소비자의 시청 기록을 기반으로 콘텐츠를 제안하지만, 유사한 유형의 콘텐츠를 반복적으로 노출하거나 지나치게 많은 선택지를 제시하는 경우가 많다. 이는 선택의 범위를 줄이기보다 오히려 확장시키는 결과를 낳으며, 소비자의 피로도를 가중하는 요인으로 작용한다. 결과적으로 소비자는 콘텐츠를 소비하기 전 단계에서 이미 상당한 시간과 에너지를 소모하게 된다. 실제로 OTT 소비자들 사이에서는 ‘무엇을 볼지 고르다가 시간을 다 보낸다’는 경험이 빈번하게 공유되고 있으며, 이러한 경험은 콘텐츠 소비의 효율성과 만족도를 동시에 저하시키는 요인으로 지적된다. OTT 서비스가 제공하는 풍부한 선택지는 소비자에게 새로운 가능성을 제공하는 동시에, 선택 과정에서의 부담이라는 또 다른 문제를 발생시키고 있다. 선택의 자유가 확대될수록 선택의 책임 또한 증가하며, 그 결과 소비자는 점차 피로를 경험하게 되는 구조가 형성되고 있는 것이다. OTT 플랫폼에 주어진 과제 OTT 서비스는 콘텐츠 접근성을 획기적으로 확장시키며 미디어 환경의 변화를 이끌어왔다. 이용자는 시간과 장소의 제약 없이 원하는 콘텐츠를 선택할 수 있게 되었으며, 이는 콘텐츠 소비의 자율성과 다양성을 크게 향상시켰다는 점에서 긍정적으로 평가된다. 그러나 동시에 선택의 과잉으로 인한 ‘선택 피로’는 새로운 문제로 부상하고 있다. 콘텐츠의 양적 확대가 반드시 소비 경험의 질적 향상으로 이어지지 않는다는 점에서, 현재의 OTT 환경은 ‘풍요 속 결핍’이라는 역설적 상황에 놓여 있다고 볼 수 있다. 결국 OTT 시대의 과제는 ‘얼마나 많은 콘텐츠를 제공하는가’가 아니라, ‘어떻게 의미 있는 선택을 가능하게 하는가’에 있다. 선택의 자유가 오히려 부담이 되는 현실 속에서, 이용자가 보다 쉽게 선택하고 온전히 콘텐츠를 소비할 수 있는 환경을 마련하는 것이 필요한 시점이다. 박찬웅 기자
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방송국
- test 2018.12.05
- 천안교육방송국 오디오방송 테스트 2018.11.19
영자신문 (제 9호)
교지