방송영상과 [한입 우리말]외래어에 가려진 우리말 풍경

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작성자 또또링 작성일25-07-28 18:12 조회1회 댓글0건

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방송영상과 거리마다 낯선 외래어 간판들이 빼곡하고, 사람들의 입에서는 자연스레 외래어가 흘러나온다. ‘열쇠고리’ 대신 ‘키링’, ‘경치’보다는 ‘뷰’, ‘휴식’ 대신 ‘힐링’이 더 익숙하다. 방송에선 ‘한강 뷰’가 좋다고 난리고, 지친 일상엔 ‘힐링’이 필요하다고 거침없이 말한다.
‘케어’도 마찬가지다. 어느새 ‘보살핌’이나 ‘치료’라는 말보다 더 자주 쓰인다. 아픈 이를 돌볼 때나 마음을 다독일 때 ‘케어가 필요해’라고 한다. 짧고 간결하게 느껴지지만, 그 단어에는 어떤 손길인지, 어떤 마음인지가 드러나지 않는다. 반면 ‘보살피다’엔 오래 바라보고 정성을 쏟는 깊은 마음이 스며 있다. 우리말은 단순히 뜻을 전달하는 도구가 아니다. 삶을 대하는 태도와 마음을 담고 있다. ‘열쇠고리’에는 문을 여닫던 시절의 손맛이, ‘휴식’에는 그늘 아래서 숨 고르는 시간이 배어 있다. 우리는 이 언어를 통해 우리 방식대로 세상을 살아왔다.
단지 짧고 편하다는 이유로 너무 쉽게 외래어를 쓰는 경향이 있다. 새로운 현상을 설명할 때 습관처럼 외래어를 찾다 보니, 우리말의 설 자리가 점점 좁아지고 있다. 외래어는 쉽게 떠오르는데 정작 우리말은 ‘그 단어, 뭐였더라’ 하며 생각을 더듬게 된다.
물론 언어는 시대에 따라 변한다. 하지만 더듬더듬 우리말을 찾을 만큼 변해서는 곤란하다. 말은 우리가 살아온 길 위에 놓인 표지판과 같다. 이 표지판을 놓치면 우리가 어디서 왔는지, 어디로 가는지 알 수 없다. 언어는 단순히 소통의 도구만을 의미하지 않는다. 말은 사람을 만든다. 우리가 쓰는 말을 통해 세상을 보고 나를 정의하기에, 어떤 말을 쓰느냐는 곧 어떤 삶을 사느냐와도 연결된다.
다시금 ‘열쇠고리’를 떠올린다. 열쇠를 챙기던 어머니 손길이 눈앞에 어른거린다. 키링엔 없는 우리 이야기다. 새로운 언어의 유입을 무조건 막을 순 없다. 오히려 외래어를 음식의 양념처럼 맛깔스럽게 활용한다면 우리말의 풍미를 더하고 언어생활을 활기차게 만들 수 있다. 다만 양념이 주재료인 우리말 본연의 맛을 가리지 않도록 그 자리를 지켜주는 지혜는 필요하다.
챗GPT나 구글 제미나이에 글을 고쳐달라고 하거나 제목 혹은 표현을 추천받을 때마다 묘한 느낌을 받은 적이 많았다. 일부러 다소 거친 비유를 쓰거나 일반적인 문장 순서를 비틀어둔 곳을 발견하면 인공지능은 대체로 ‘모범생’의 길을 따라야 한다고 권고했다. 제목이나 표현 역시 무릎을 딱 칠 만한 번뜩이는 문구보다는 글의 내용을 적당히 버무린 평범한 것들이 많았다.
지극히 개인적인 소감이지만, 챗GPT 같은 거대언어모델(LLM)의 기본 원리와도 무관치 않아 보인다. 현대의 언어모델은 문장을 만들면서 다음 단어로 뭐가 나와야 할지 맞히는 연속적인 ‘함수’라고 할 수 있다. 언어모델은 수많은 텍스트를 단어에 가까운 토큰 단위로 나누고 각각에 숫자 배열인 벡터값을 매긴다. 이 벡터 공간 속에서 의미가 비슷한 단어들은 서로 가까운 곳에 위치하게 된다. 여기에 어떤 단어에 더 주목해야 하는지를 계산해서 문맥을 이해하는 어텐션(Attention)과 같은 기술이 더해진다.
이런 언어모델이기에 단어 간의 관계, 의미의 확장과 심화를 정확히 포착해낸다. 언어모델이 만약 인간이 여름휴가에 관해 쓴 글을 본다면, ‘여행’ ‘가고 싶다’만 반복되는 글보다는 숙소, 이동 경로, 맛집 등 관련 단어들이 반복적이면서도 점차 다른 차원이나 깊이로 넓어지는 글을 좋은 글이라 판단할 수 있다. 한편으로 계산을 통한 확률적 판단 아래 서 있기에 그 의미망 속에서 벗어난 선택은 잘 나오지 않을 수 있다. 인공지능의 글이 밋밋해 보인 건 이런 이유가 아닐까.
‘인공지능의 글쓰기는 아직이다’ 이런 결론을 내리려는 건 아니다. 우리 뇌를 100% 이해하지 못하는 것처럼, 인공지능이 어떤 동작을 거쳐 결과물을 내놓는지는 정확히 모른다. 최근에는 서로 다른 인공지능이 생성한 벡터값 사이에도 어떤 보편적 의미 구조가 존재하며, 인공지능끼리는 서로 그 뜻을 이해한다는 연구 결과가 나왔다. 또 다른 연구에서는 인간이 보기에 무질서해 보이는 벡터값 그 자체만으로도 정렬이 가능하다는 사실도 밝혀냈다. 딥러닝의 인공신경망 기본 단위인 퍼셉트론이 인간 뉴런을 흉내 낸 것처럼, 인공지능 안에도 인간의 지능 작용과 비슷한 무언가가 존재할 수 있다.
여전히 우리는 궁금해한다. 인간과 인공지능의 창의성은 다를까. 장강명 작가는 알파고 이후 프로 바둑계가 어떻게 변했는지를 추적한 르포 <먼저 온 미래>에서 이 질문을 던진다. 프로 바둑기사 김찬우 7단은 알파고야말로 인간이 가진 고정관념에 빠지지 않고 기본에 충실한 창의적인 수를 둔다고 말한다. 반면 이희성 9단은 기발하기는 하지만, 그저 정답에 가까운 수이며 인간이 만들어내는 창의성과는 거리가 멀다고 말한다. 기존의 정석을 모두 깨뜨려버린 측면에서는 김 7단의 말이 옳은 것 같기도 하고, 그저 이 수가 다른 수보다 이길 확률이 몇 퍼센트 높은지만을 제시하는 인공지능을 보면 이 9단의 말이 맞는 것 같기도 하다.
흥미로웠던 대목은 인공지능을 쓰면서 인간이 얼마나 모호한 개념을 사용하는지 깨닫게 됐다는 점이다. 인공지능에 ‘상대를 이겨라’는 목표는 설명할 수 있지만, ‘승리를 탐하면 이기지 못한다’ 같은 바둑의 격언은 이해시키기 어렵다. 장 작가는 “인간은 그런 비유를 도구 삼아 사유할 수 있다. 인공지능은 그렇지 않다”고 말한다. 이 모호함은 인간이 애써 인공지능과 구분 짓는 안간힘 혹은 변명처럼 느껴질지도 모르겠다. 프로 바둑기사들 역시 ‘인간만의 영역이 있다’고 믿었다가 속절없이 무너졌다.
그래도 이 모호함 속에 인간 고유의 본성이 숨어 있다고 믿고 싶다. 그 속에는 이를테면 다른 사람의 처지에 서서 상상하는 일 같은 것도 포함돼 있을 것 같다. “무슨 일이 있었습니까?” 전세사기로 남편을 잃은 주인공이 도배를 하러 온 필리핀계 노동자에게 들은 서툰 한국어의 정중함이 왜 위로가 됐는지, 김애란의 소설 <빗방울처럼>의 그 섬세한 감정을 인공지능이 대신 전달해줄 수 있을까. 그러나 집값이 떨어진다며 참사 추모현판 설치조차 반대한다는 기사를 보면, 오늘의 우리는 신형철 평론가의 말대로 “무엇으로 고통받고 있습니까”라는 말을 한국어로 묻는 법조차 잊어가고 있다. 사람을 닮아가는 인공지능보다는, 감수성이 인공지능보다 떨어져가는 사람이 더 무서워졌다.
한국이 그랬듯 일본에도 서구 열강과의 대면은 당혹스러운 일이었다. 거대한 증기선과 총포, 개항을 요구하며 벌이는 과격한 언동들은 잠잠했던 일본 사회에 충격을 가했다.
그러나 일본은 한국과 다른 결정을 내린다. 시모노세키 등 주요 항구를 개방하며 서양 문물을 적극 받아들인 것이다. 흥선대원군을 주축으로 한 조선 정부가 개방에 저항하다 불리한 조약을 체결한 것과 대비된다.
왜 일본은 한국과 다른 선택을 했을까. <한국인의 눈으로 본 근대 일본의 역사>는 이런 질문으로 시작된다. 19세기까지 일본은 일종의 군벌 사회였다. 국가의 상징으로 여겨지는 천황과 별도로 무력을 중심으로 한 막부와 쇼군이 나라를 다스렸다. 강한 수직관계 덕에 개항 논의는 신속하게 마무리됐다. 막부의 허가 아래 상업적 번성도 빠르게 퍼졌다.
개항 이후 서양 열강의 자극은 일본 정치판을 뒤집어놓는다. 천황은 정치에 관여하기 시작했고, 칼끝으로 세운 정권은 다른 사무라이들의 칼에 무너져내렸다. 죽음과 복종만이 남은 싸움에서 서양 열강의 거부할 수 없는 힘을 마주한 일본은 “서양에서 배워 무역하고 국방을 튼튼히 하자”는 말로 시작해 “그러면 점차 전 세계가 일본의 위엄에 복종하게 될 것이다”라는 정복 논리를 만들어간다.
저자는 개항부터 패전까지 근대 일본의 역사를 복합적으로 엮었다.
‘한국인의 눈으로 본’이라는 수식어는 감정적이라거나 피해자의 관점에서 썼다는 말이 아니다. 같은 바다를 공유하는 처지로서, 일본 근대 정치의 변화를 한국과 비교해 구체적으로 바라보자는 제안이다. 역사적 진술 사이 사족처럼 끼어 있는 저자의 의견은 이야기를 더 다채롭게 바라볼 기회를 준다.
교토 사무라이들의 격정적인 싸움과 이들의 무덤에 관해 이야기하다가 현재는 이들의 무덤에 근대 전범들까지 묻혀 있다는 식이다. 한국과 일본의 정치, 교육, 상업을 넘나드는 서술에서는 일본 역사학자인 저자의 입체적 시선을 엿볼 수 있다.

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