[강남 소비자저널=김은정 대표기자]
기업들이 신상품을 만드는데 많은 투자를 한다. 의약품은 그보다 어마어마한 투자를 한다. 신약(新藥) 하나가 승인되면 대박의 성공을 거두기 때문이다. 그러니까 신상품은 소비자의 트렌드 변화를 잘 읽어야 하고, 마케팅 수요시장을 분석해야 하는 등 최고의 전문가들이 집중 연구를 한다.
지난해 대한민국이 선진국에 진입했다. 그럼에도 누구도 관심을 두지 않고 여론도 형성되지 않는 듯하다. 사회 갈등과 혼돈에 선거를 앞둔 시기에다, 코로나19로 생존의 급급함이 시야를 가리기 때문이 아니겠는가.
이런 한편에서라도 한 단계 도약을 위한 일을 찾아 고심하고 방향을 열어 주어야 한다. 바로 합창이다. 첫째 우리 성악 자원이 세계의 콩쿠르를 석권할 만큼 인정을 받았다. 둘째 이들이 연주할 공간이 지역 곳곳마다 있어 250 여개가 넘는다. 잔디로 잘 가꾸어진 야외공원까지 합하면 설 무대가 넘친다. 그렇다면 남은 것은 상품화와 마케팅이다.시장을 형성하는 것은 콘텐츠이고 브랜드가 인지, 공유되어야 한다.
이런 한국 합창의 저력을 살리기 위해 칸타타 창작 합창 간담회를 갖는다. 모국어를 통한 합창의 지배력을 어떻게 사회화하는 가에 전문가들이 모인다. 오랜 합창계의 해묵은 숙제가 하루아침에 풀리지 않는다 해도 실타래를 푸는 인내로 , 문화 지성의 힘으로 해결해 나가고자 한다. 그 첫 출발이 때마침 3,1절 날이어서 문화독립 선언이라도 하고 싶다.
<참석자들>
노유경 박사: 독일 베를린과 할레에서의 한국 창작 반응과 합창의 전망
이병직 지휘자: 아마추어 합창단의 칸타타 경험과 마케팅 성공
오병희 작곡가: 우리 칸타타 작업 과정에서 얻은 것들
백경화 지휘자: 민간합창단의 프로화와 효율적인 연습
김삼곤 작곡가: 24 절기 ‘사계’ 칸타타와 향토성 개발
김종섭 발행인: 우리 모국어 칸타타와 관객 개발 가능성
탁계석 회장: 예술 모국어법으로 가는 과정과 법제화
2022년 3월 1일 11시 장소: 미건테이블
주최: K클래식조직위원회. 한국예술비평가협회
주관: 창작돌봄센터
*10시 30분 티타임 11시 정각 행사 시작
* 동영상 촬영 편집 후 언론사에 배포함 (1인 발표 10분내)
*자료제공 : 케이클래식조직위원회
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[인인칼럼 유준형] AI와 엄마: 세상 모든 답을 찾아도 엄마의 목소리 하나는 되돌릴 수 없다
[강남 소비자저널=유준형 컬럼니스트] 2022년 5월, MBC의 VR 다큐멘터리 「너를 만났다」에 한 여성이 나왔다. 3년 전 위암으로 어머니를 잃은 딸이었다. 제작진은 봄이면 장미와 샐비어가 흐드러지던 어머니의 꽃밭을 가상현실로 되살렸다. 헤드셋을 쓴 딸이 그 꽃밭에서 엄마를 만난다. 손을 뻗는다. 닿지 않는다. 그 장면 앞에서 촬영장 스태프도 울었고, 화면 밖의 우리도 울었다. OpenAI가 2024년 3월 공개한 Voice Engine 자료를 보면, 15초 남짓한 음성 샘플 하나와 문장만으로 원래 화자와 닮은 목소리를 만들어낸다. 이 회사는 병으로 말을 잃은 환자가 자기 목소리를 되찾은 사례도 함께 소개했다. 기술은 놀랍다. 누군가에게는 닫혔던 문이 열리는 일이다. 그런데 그 놀라움이 조심스러운 질문을 데려온다. 그리운 사람의 목소리를 닮게 만들 수 있다면, 그것은 그 사람을 돌려주는 일인가? 정의부터 해두자. 이 글에서 말하는 AI는 사람의 말과 기억을 데이터로 배워 다시 문장과 소리로 돌려주는 기술이다. 기계라고 부르기엔 사람의 것을 너무 많이 담고 있다. 오늘 하려는 말은 하나다. AI는 기억을 복원할 수 있어도, 그 기억을 살아낸 사람까지 되돌리지는 못한다. 엄마라는 말은 이상하다. 나이가 들어도 그 말 앞에서는 마음이 잠깐 아이가 된다. 세상에서 처음 내 이름을 불러준 사람. 아프면 먼저 이마를 짚던 사람. 밥 한 그릇에 하루치 걱정을 담던 사람. 물론 모든 어머니의 삶이 그렇게만 흐르지는 않았다. 누군가에게 엄마는 그리움이고, 누군가에게는 아직 아물지 않은 자리다. 그 자리를 아버지가, 할머니가, 이모가 대신 지켜준 집도 많다. 그래서 이 말은 조심해서 써야 한다. 여기Rk지 쓰고 나서 세어보니 나는 ‘엄마’와 ‘어머니’라는 낱말을 열 번도 넘게 썼다. 어머니를 부르는 말이면서, 동시에 어머니를 가리는 말이다. 그래서 한 번은 제대로 적어두려 한다. 나의 어머니는 김창순이다. 충북 진천에서 나고 자랐다. 이 글에서 가장 오래 남았으면 하는 건 그 두 줄이다. AI는 ‘어머니’라는 낱말을 안다. 김창순이라는 사람은 모른다. AI는 대답을 잘하지만 어머니는 대답보다 기다림이 늘 먼저였다. 늦게 들어온 자식에게 왜 이제 오느냐고 묻던 말에는 화보다 걱정이 많았다. 밥 먹었느냐는 물음은 영양 상태 확인이 아니었다. 아직 네가 내 마음 안에 있다는 신호였다. 기계는 정확하게 답한다. 어머니의 말은 때때로 정확하지 않아서 더 오래 남는다. 잔소리인 줄 알았던 말이 사랑의 다른 발음이었다는 걸, 우리는 늘 뒤늦게 안다. 요즘 AI는 그 자리까지 들어와 있다. 초록우산이 2026년 4월 만 14세 이상 아동·청소년 3,300명에게 물었더니 94.4%가 생성형 AI 챗봇을 써봤다고 답했다. 응답자의 49.5%는 AI가 자기를 이해해준다고 느낀 적이 있다고 했고, 35%는 AI를 사람처럼 느낀 적이 있다고 했다. 숙제 도우미로 시작한 기술이 이제 외로움을 나누는 상대가 되고 있다. 여기서 흔한 훈계는 잠시 접어두자. 혼자 있는 아이, 말 붙일 데 없는 청년, 종일 한마디도 하지 않는 어르신에게 AI의 다정한 응답은 숨 쉴 자리가 된다. 사별의 영역도 그렇다. 국제학술지 JMIR(Journal of Medical Internet Research)이 2026년 9월 실은 기획 기사에는 애도 연구자 로버트 니마이어가 등장한다. 그는 챗봇에 세상을 떠난 아버지의 목소리를 입혀 대화해보았다. 기사의 결론은 뜻밖에 차분하다. 이런 기술이 상담과 애도를 대신하려 할 때가 아니라 거들 때 쓸모가 생긴다는 것이다. 실제로 그것으로 위로를 받은 유족을 우리가 나무랄 자격은 없다. 문제는 다른 곳에 있다. 위로의 느낌과 관계의 진실 사이가 자꾸 좁아진다. MIT 미디어랩과 OpenAI가 2025년 3월 함께 내놓은 연구는 약 4천 명 설문과 천 명 규모의 4주 통제 실험을 병행했다. 하루 사용량이 많을수록 외로움, 정서적 의존, 문제적 사용은 높고 사회적 교류는 낮게 나타났다. 연구진은 이것이 상관관계일 뿐 인과관계는 아니라고 분명히 못 박았다. 외로워서 더 쓰는 것인지, 더 써서 외로워지는 것인지는 아직 모른다. 그 모호함 자체가 신중해야 할 이유다. 고인을 닮은 AI, 이른바 그리프봇(griefbot)을 둘러싼 논의도 늘고 있다. 고인이 동의한 적 없는 목소리, 상실 직후의 흔들리는 판단, 월 구독료로 이어지는 의존. 그리움은 가장 인간적인 감정이고, 그래서 가장 쉽게 팔린다. 기술은 목소리의 파형을 되살린다. 그러나 그 목소리가 나를 사랑하던 시간까지 되살리지는 못한다.…
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