AI 시대 콘텐츠, 새로운 생각은 어디서 오나? 커피와 레딧으로 본 답

AI 시대 콘텐츠의 새로운 생각은 결국 사람이 직접 겪고 말하는 곳에서 나온다고 나는 본다. AI가 글과 영상을 대신 만들어 주는 시대에도 "무엇을 왜 만들지"를 고르는 일과, 해 보니 달랐다고 말하는 경험은 어딘가에서 계속 나와야 한다. 다만 콘텐츠가 계속 필요한 것과 콘텐츠를 만든 쪽이 계속 돈을 버는 것은 다른 문제다. 이 글은 최근 들은 이야기, 내가 지켜본 커피 커뮤니티, 레딧의 실적 숫자를 근거로 그 차이를 따져 본 글이다.

세 줄로 먼저 읽기

• AI가 스타일은 따라 해도 어떤 문제를 고를지는 따라 하기 어렵다고 나는 본다. 이것은 내 판단이고, 반대 의견도 함께 적는다.
• 레딧은 2026년 3분기 매출이 53% 늘었는데 검색 유입은 줄었다. 콘텐츠 수요와 콘텐츠 수익은 따로 움직일 수 있다.
• 공개된 경험이 서로의 반례를 만나야 지식이 자란다. 그래서 나는 문서를 다시 정리하는 데서 멈추지 않고 직접 해 본 차이를 더한다.

AI가 콘텐츠를 대체한다는 말, 단톡방에서 들은 두 가지 반응

최근 한 AI 모임 단톡방에서 이런 말이 오갔다. "'사' 자 붙은 전문가도 AI가 반갑지만은 않을 것이다." "그 사람의 센스까지 복제할 수 있다면 어떻게 되나." "그러면 콘텐츠 크리에이터라는 직업이 존속할까." 누군가는 AI가 기획도 편집도 해서 혼자서 북 치고 장구 치는 시대가 온다고 했다. 나는 평균 이상의 센스를 AI에게 가르칠 수 있을지 잘 모르겠다고 답했다.

같은 자리에서 다른 의견도 나왔다. 앞으로는 기획자와 편집자 역할을 한 사람이 겸하게 되겠지만 결과물에는 검수가 필요하고 안목이 필요하다는 말이었다. 현장과 조율하는 데 시간이 드는 일은 AI가 와도 사라지지 않는다는 말도 있었다. 어느 쪽 말이 틀렸다고 보기는 어렵다. 일하는 분야마다 AI가 닿는 정도가 다르기 때문이다. 내가 생각을 정리하게 된 계기는 이 차이였다.

AI 시대 콘텐츠에서 사람이 맡는 일은 문제를 고르는 것인가

내가 가장 어렵다고 보는 부분은 "무엇을 왜 만들지 고르는 감각"이다. 글을 매끈하게 다듬거나 영상을 만드는 실행은 AI가 빠르게 따라온다. 반면 지금 어떤 문제가 가장 날카로운 문제인지 정하는 일은 정답이 없어서 학습시킬 기준을 잡기 어렵다. 스타일은 따라 해도 어떤 문제를 고를지는 따라 하기 어렵다. 적어도 나는 그렇게 본다. AI가 창의성을 절대 배우지 못한다고 단정하는 것은 아니다.

이 생각에 가까운 발표가 있었다. 바이라인네트워크의 김원민 기자는 2026년 5월 7일 기사 「돌고래유괴단이 말하는 AI 시대 생존법」에서 리멤버앤컴퍼니의 "RE:BUILD 26" 행사 발표를 전했다. 기사는 인간이 4만 년 넘게 맡아 온 문제 해결의 역할이 문제 제기로 무게 중심을 옮기고 있다고 짚는다. 이성헌 부대표는 원래 있던 전제나 주어진 가이드를 무조건 부정하고 시작해 보자는 방법으로 "Start NO"를 소개했다.

같은 발표에서 이 부대표는 프롬프트 한 줄로 이런 영상을 뚝딱 만들어내니 광고업 수익 구조의 절반이 당장 날아가는 상황이라고도 말했다. 문제 제기를 잘하는 팀도 위기를 느낀다는 뜻이다. 그래서 내 판단은 낙관이 아니다. 실행은 싸지고, 어떤 문제를 고를지 아는 쪽만 가치를 갖게 된다는 쪽에 가깝다.

커피 커뮤니티는 어떻게 자랐나

이 생각이 어디서 왔는지 설명하려면 내가 지켜본 커피 이야기가 가장 좋다. 한국 커피는 박이추 선생 같은 1세대에서 도제식으로 전수되며 시작했다. 배울 수 있는 사람은 선생 곁에 있는 몇 명뿐이었다. 그다음에는 운영진이 있는 커뮤니티 블랙워터이슈가 생겨 질문과 정보가 오갔다.

더 자유로운 디시인사이드로 넘어오면서 분위기가 달라졌다. 아닌 것은 아니라고 말하는 문화가 있었다. 친목질도 있었지만 모르는 사람이 많아서 오히려 질문이 쏟아졌고 발전했다고 나는 느낀다. 그곳 출신 수상자도 나왔다. 이후 안스타 같은 커피 유튜버가 나오면서 입문하는 사람이 더 친근하게 들어왔고 더 다양한 사람이 모였다.

한 사람의 시간은 한정되어 있다. 그런데 사람이 많아지면 서로 다른 경험이 교류되면서 한 사람이 할 수 없던 시도를 여럿이 나눠 한다. 다만 사람이 많아진다고 자동으로 발전하지는 않는다. 다른 경험이 들어오고, 조건과 결과를 비교하고, "내가 해 보니 아닌데?"라고 말할 수 있어야 한다. 처음에는 서툰 후기와 질문을 남기던 사람이 다음 전문가가 되는 일을 나는 여러 번 봤다.

레딧 숫자가 말하는 것: 콘텐츠 수요와 콘텐츠 수익은 다르다

얼마 전 인스타그램 카드뉴스에서 "레딧 CEO가 10월 한 달 검색 방문이 일주일 평균 100만 건 이상 줄었다고 밝혔다. 정보 플랫폼은 AI에게 털린다"는 내용을 봤다. 원문을 열어 보니 맞는 부분도 있고 더 읽어야 할 부분도 있었다. 레딧이 2026년 10월 29일 SEC에 낸 3분기 주주서한은 검색 유입이 3분기에 의미 있게 줄었고 분기 후반에 가속됐다고 쓴다. 10월에는 검색 유입이 주당 평균 100만 건 넘게 줄었다고 한다.

같은 서한에서 3분기 매출은 전년보다 53% 늘어 8억 9500만 달러였다. 4분기에는 이 추세가 이어지면 일간 활성 이용자(DAUq)가 현재 기준 약 1억 3천만 명에서 10%대 초반으로 줄 수 있다고 경고했다. 서한은 원인을 특정 검색엔진이나 AI 기능으로 지목하지 않고 검색 유입 감소라고만 쓴다. 따라서 "AI에게 털렸다"는 해석은 서한이 아니라 카드뉴스의 해석이다.

이 숫자가 보여 주는 것은 이중 구조다. 레딧의 글과 댓글은 여전히 가치가 커서 매출이 53% 늘었다. 그런데 그 글을 찾아오는 길은 좁아지고 있다. 콘텐츠가 계속 필요하다는 말과 콘텐츠를 만든 쪽이 계속 돈을 번다는 말은 다르다. 구글 검색 전체를 보면 퓨리서치센터(2025년 7월)는 미국 성인 900명의 실제 검색 기록으로 AI 요약이 뜬 검색에서는 일반 결과 클릭이 8%, 뜨지 않은 검색에서는 15%였다고 밝혔다.

이 비교는 검색어 종류가 달라서 AI 요약이 클릭을 줄인 원인이라고 확정할 수는 없다. 그래도 방향은 레딧 숫자와 같다. 질문의 답을 AI가 먼저 주면, 답의 재료를 만든 곳으로 가는 길이 줄어든다. 구글도 이 문제를 의식해 AI 모드와 AI 개요의 링크 표시 방식을 바꾸고 있다.

그러면 사람들이 모두 AI에게 물을 때 AI는 사람의 새 경험을 어디서 알게 되나. 연구는 실험과 실패와 성공이 쌓여 길이 생긴다. 사람의 생각은 어디서 계속 가져오나. 나는 이 질문에 AI 회사가 다른 경로를 찾을 수도 있다고 인정한다. 다만 아직 관찰되지 않은 사람들의 실제 경험은 누군가가 어딘가에 남겨야 확인할 수 있다고 본다. 그곳이 공개된 블로그나 커뮤니티일 필요는 없다. 문제는 그곳이 지속 가능하게 운영되느냐다. 구글이 AI 답변에 기여한 사이트에 돈을 낸다는 AI 기여 파일럿 보도는 이 문제를 플랫폼도 알고 있다는 신호다.

숨긴 지식은 작은 우주에 갇힐 수 있다

콘텐츠를 만든 쪽이 돈을 못 번다면 중요한 정보는 숨기고 구독자에게만 파는 쪽으로 갈 수 있다. 그러면 알파지식, 즉 값을 낸 사람만 보는 지식만 남는다. 그런데 오픈소스처럼 열지 않으면 여러 사람의 반례와 응용을 쓰지 못한다. 알파지식도 수준이 떨어지고, 결국 작은 우주에 갇힐 수 있다는 것이 내 생각이다.

여기서 구분할 것이 있다. 비공개이고 희소하다는 것과 믿을 만하고 쓸모 있다는 것은 별개다. 공개는 남의 반례로 내 지식을 고치는 방법이기도 하다. 닫힌 지식이 나쁜 것이 아니라 고쳐 줄 사람이 없는 지식이 약하다고 본다.

반론: 렉카, AI의 개인 창의성, 유료화

이 글의 주장에는 반론이 셋 있고 모두 일리가 있다. 첫째, 다른 사람이 찾은 것을 다시 설명하는 콘텐츠도 입문자를 데려오는 역할이 있다. 안스타가 커피의 최초 발견을 하지 않았어도 공동체를 넓힌 것은 사실이다. 그래서 나는 다시 설명하는 글을 막자고 하지 않는다. 기준은 출처와 조건을 지키며 설명하는가, 확인한 것과 추정을 구분하는가다.

둘째, AI는 개별 작품의 수준을 올린다. Doshi와 Hauser가 2024년 Science Advances에 발표한 연구에서 AI의 아이디어를 받은 단편 이야기는 더 창의적이고 잘 쓰였다는 평가를 받았고, 특히 덜 창의적인 작가에게서 효과가 컸다. 그러나 AI의 도움을 받은 이야기끼리는 서로 더 비슷해졌다. 개인은 나아지고 집단의 다양성은 줄어든다는 결과다. 이 연구는 이 글의 걱정과 반대가 아니라 같은 방향의 근거이기도 하다.

셋째, 유료화가 꼭 나쁜 것은 아니다. 구독료로 실제 취재와 실험을 하면 품질이 오른다. 문제는 값을 받는 일이 아니라 외부 검증까지 닫히는 경우다. 유료 글이라도 근거와 조건을 열어 두면 반례를 받을 수 있다.

그래서 나는 이렇게 쓴다

콘텐츠 마케팅을 하는 맥피 블로그에서 나는 공개 문서를 다시 정리한 부분은 AI도 비슷하게 쓴다고 생각한다. 그래서 정리에서 끝나지 않으려고 한다. 직접 적용해 보고 문서와 달랐던 점, 측정해 본 차이, 실패한 실험을 더한다. 공식 문서에 없는 한국 환경의 조건도 같은 방식으로 채운다. 아직 못 한 일이 많지만 방향은 이쪽이다.

독자께 질문 하나를 남긴다. 이 글이 없었다면, AI는 이 사실을 어디서 확인할 수 있었을까.

자주 묻는 질문

AI 시대에 콘텐츠 크리에이터는 사라지나요?

사라진다고 단정할 근거는 없다. 실행은 AI가 싸게 대신하겠지만, 무엇을 왜 만들지 고르는 일과 직접 겪은 경험은 아직 사람이 남긴다고 나는 본다.

AI 콘텐츠와 사람 콘텐츠는 어떻게 구분하나요?

작성 도구로 나누기보다 출처와 조건을 밝히고, 직접 확인한 것과 추정을 구분하는지로 가르는 편이 쓸모 있다.

콘텐츠를 유료로 닫으면 더 나은가요?

구독료로 취재와 실험을 하면 품질이 오를 수 있다. 다만 근거와 조건까지 닫으면 반례를 받을 길이 없어 지식이 약해질 수 있다.

근거와 출처

• 바이라인네트워크 김원민 기자, 「돌고래유괴단이 말하는 AI 시대 생존법」 (2026년 5월 7일)
• Reddit, 2026년 3분기 주주서한 (SEC 제출, 2026년 10월 29일)
• Pew Research Center, Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results (2025년 7월 22일)
• Doshi & Hauser, Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content, Science Advances (2024)