2025년 기준, 전 세계 법률 서비스 시장 규모는 약 1조 330억 달러(USD)로 추산되며, 2034년까지 연평균 4.6%의 성장률을 기록하여 약 1조 5,539억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 기업의 법률 수요 증가, 규제 강화, 그리고 기술 도입 확대에 기인합니다.https://www.precedenceresearch.com/legal-services-market각 기능별로 시장 규모를 추산해보면 기능 구분2025년 추산 시장 규모CAGR예상 주도 기술계약서 검토/관리약 8.4억 달러14%Luminance, Ironclad 등문서 작성/자동화약 2.6억 달러17%Spellbook, Paxton AI 등법률 조언/리서치약 1.9억 달러13.1%Harvey, Legora 등판례 분석 및 소송 예측약 1억 달러12%Hebbia, Theo AI 등왜 투자자들은 AI Legal에 주목하는가?1. 법률 시장의 디지털 전환 가속화문서 기반 중심의 법률 서비스가 AI + 클라우드 중심으로 급속 전환팬데믹 이후 원격 법률 서비스 수요 증가 → 문서 자동화 솔루션 수요 증가2. 고비용 법률 서비스의 대중화 필요미국의 평균 변호사 시급: $300~$500AI는 기본 계약/상담/분석을 수 분 내 제공 → 기업·스타트업에게 대안 제시3. 실제 투자사례회사명투자유치액투자자 (일부)Clio$1.29BClio는 캐나다에 본사를 둔 법률 실무 관리 소프트웨어 회사로, 클라우드 기반의 법률 사무소 운영 도구를 제공합니다. 2025년까지 총 13억 달러의 투자를 유치하며, 법률 기술 분야에서 가장 큰 투자를 받은 기업 중 하나로 자리매김했습니다.TCV, Bessemer, JMI Equity 등Harvey$500M+Harvey는 OpenAI와 협력하여 개발된 생성형 AI 플랫폼으로, 계약서 작성, 문서 검토, 법률 리서치 등 다양한 법률 업무를 지원합니다. 2025년까지 총 5억 달러 이상의 투자를 유치하며, 미국 대형 로펌들과의 파트너십을 통해 빠르게 성장하고 있습니다.OpenAI, Sequoia, Index Ventures 등Ironclad$334MIronclad는 계약 수명 주기 관리(CLM) 플랫폼으로, 기업들이 계약 작성, 협상, 승인, 저장 및 분석을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다. 총 3억 3,400만 달러의 투자를 유치하며, 계약 관리 분야에서 선도적인 위치를 차지하고 있습니다Accel, Sequoia, Y CombinatorHebbia$160M+Hebbia는 자연어 처리(NLP) 기반의 문서 검색 및 분석 플랫폼인 'Matrix'를 개발하여, 법률 및 금융 분야에서 복잡한 문서 작업을 자동화합니다. 2024년 시리즈 B에서 1억 3,000만 달러를 포함하여 총 1억 6,000만 달러 이상의 투자를 유치했습니다Andreessen Horowitz 등Eudia$105MEudia는 인하우스 법무팀을 위한 맞춤형 AI 에이전트를 제공하는 플랫폼으로, 법률 문서 작성 및 검토를 지원합니다. 2025년 시리즈 A에서 1억 500만 달러를 유치하며, 법률 기술 분야에서 주목받고 있습니다General Catalyst, Lux Capital 등1분야. 계약서 검토/관리 : AI의 핵심 적용 분야AI 기반 계약서 검토의 발전AI는 계약서의 조항을 자동으로 분석하고, 위험 요소를 식별하며, 대체 문구를 제안하는 등 계약서 검토 과정을 혁신하고 있습니다. 이러한 기술은 특히 대량의 계약서를 처리해야 하는 기업들에게 큰 도움이 되고 있습니다.주요 플랫폼과 사례- Luminance: 자체 AI 모델을 활용하여 계약서 검토를 자동화하며, 2025년까지 1억 6,500만 달러의 투자를 유치했습니다.- LawGeex: 계약서의 위험 요소를 자동으로 식별하고, 검토 시간을 60% 이상 단축시키는 데 성공했습니다.- Robin AI: 계약서 검토 시간을 80%까지 단축시키며, 조항 검색을 3초 이내에 수행할 수 있습니다.2분야 문서 자동화 작성AI를 활용한 법률 문서 작성AI는 계약서, 소송 문서, 법률 의견서 등 다양한 법률 문서를 자동으로 작성할 수 있습니다. 이는 변호사들의 반복적인 업무를 줄이고, 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다.주요 플랫폼과 사례- Spellbook: Microsoft Word와 통합되어 계약서 작성과 검토를 지원하는 AI 도구입니다.- Paxton AI: 법률 문서 작성을 자동화하며, 관련 법령과 판례를 제시하여 문서의 정확성을 높입니다.3분야 법률 조언 및 리서치AI를 활용한 법률 조언의 가능성AI는 법률 문서를 분석하고, 관련 판례를 제시하며, 기본적인 법률 조언을 제공하는 데 활용되고 있습니다. 그러나 복잡한 법률 문제에 대한 최종 판단은 여전히 인간 변호사의 몫입니다.주요 플랫폼과 사례- Harvey: 미국 대형 로펌들이 채택한 AI 플랫폼으로, 법률 문서 작성과 검토를 지원합니다.- Lexis+ AI: 법률 연구와 문서 작성을 지원하는 AI 플랫폼으로, 변호사들의 업무 효율성을 높이고 있습니다.4.분야 판례 분석 및 조언AI를 활용한 판례 분석AI는 방대한 판례 데이터를 분석하여, 특정 사건에 유사한 판례를 찾아주고, 결과를 예측하는 데 활용됩니다. 이는 변호사들이 사건 전략을 수립하는 데 큰 도움이 됩니다.주요 플랫폼과 사례- Theo AI: 소송 예측 분석을 통해 사건 결과를 예측하고, 전략 수립을 지원합니다.- AI Lawyer: 소비자와 변호사 모두를 위한 AI 기반 법률 조언 플랫폼으로, 문서 요약, 조항 생성, 소송 분석 등을 제공합니다.그러나 AI Legal이 아직 대체할 수 없는 ‘인간 변호사의 영역’기계가 할 수 있는 것은 "정보 기반의 반복 작업", 인간이 해야만 하는 것은 "책임·해석·판단"입니다.1. 책임 있는 법률 판단AI는 결과에 법적 책임을 지지 않음판례 오인 사례: 미국 앨라배마주 변호사, ChatGPT가 생성한 가짜 판례 제출 → 징계2. 윤리적·전략적 판단고객의 가치관, 평판 리스크, 장기 전략을 고려한 조언은 인간의 영역예: “이길 수 있는 소송이지만, 평판 리스크가 큰가?”라는 질문에는 인간의 종합적 판단이 필요3. 판례 해석 및 모호한 규정 적용모호한 조항이나 전례가 없는 케이스에 대해 문맥에 따라 해석하는 것은 AI의 한계예: “합리적인 수준의 보상”이라는 표현 해석은 정량화 불가4. 감정적 커뮤니케이션 및 중재 능력특히 형사, 가사, 노동 등의 분야에서는 감정적 배려, 교섭능력, 설득력이 중요AI는 이를 모방할 수 있으나, 공감과 맥락의 깊이는 부족흥미롭지 않나요?지금 이 순간에도 수백 개의 법률 문서가 AI에 의해 분석되고, 누군가는 몇 분 만에 계약서를 작성하고 있습니다.아직 완벽하진 않지만, 이미 시장은 움직이고 있고앞으로 이 영역은 “기술과 책임이 공존해야 하는” 특별한 무대가 될 것입니다.기술에 대한 이해와, 법에 대한 감각이 있다면 , 이 시장은 그 어느 때보다 매력적인 기회의 땅입니다.한 번 도전해보는 건 어떨까요?지금 우리가 상상하는 법률 서비스는, 앞으로 당신이 직접 만들 수도 있으니까요.

지난번에 , 아래와 같은 글을 작성 이후로, 실제 감탄스러운 서비스를 만들고 난 이후에 , 이를 증폭할 수 있는 여러가지 기획에 대해서 조사해봤습니다.아래 글을 한번 읽어보시고나서, 아래를 보시면 더 좋을것 같습니다.입소문보다 감탄이 먼저다: 서비스 추천의 진짜 본질https://letspl.me/quest/1823입소문이 퍼질 수 있게 설계하자많은 브랜드가 입소문을 '우연히 터지는 바이럴'로 인식합니다. 하지만 실상은 그렇지 않습니다. 입소문은 철저하게 설계된 기획의 결과입니다. 고객이 자발적으로 제품을 알리고 싶게 만들려면, 단순히 좋은 제품을 넘어서 사람들에게 "이야기하고 싶은 무언가"를 제공해야 합니다. 입소문을 의도적으로 만들기 위해선, 서비스 기획 단계부터 이를 구조화할 필요가 있습니다.예컨대, 미국의 브랜드 Dollar Shave Club은 '면도날 정기 배송 서비스'라는 단순한 개념을 '코믹하고 직설적인 영상'과 함께 런칭해 유튜브에서 수천만 회 이상의 조회수를 기록했습니다. 단지 기능이 좋은 제품이 아닌, 사람들 사이에서 말하고 싶게 만드는 포인트가 있었습니다.요약하자면, 입소문은 다음과 같은 질문에 대한 답을 포함하고 있어야 합니다:- 사람들이 이 서비스를 왜 친구에게 말할까?- 공유하고 싶은 포인트는 무엇인가?- 퍼질 수 있도록 구조화된 설계가 있는가?Remarkable – '이야기 거리'가 필요하다사람들이 어떤 브랜드나 제품을 언급하는 이유는 대부분 "이야기할 가치가 있기 때문"입니다. 그 가치란 전혀 새롭거나, 놀랍거나, 반전이 있는 특징들입니다. 이를 브루킹스 연구소는 'remarkable'이라 표현했으며, 말 그대로 'remark(언급)할 수 있을 만큼의 가치가 있는' 것입니다.이러한 remarkable 요소는 여러 방식으로 구현될 수 있습니다:- 제품 기능의 차별화 (예: Dyson 청소기의 사이클론 기술)- 비주얼적 특이성 (예: Apple의 최초 아이맥 색상)- 극단적 혜택 또는 파격적 조건 (예: Robinhood의 수수료 없는 주식 거래)- 유쾌하거나 충격적인 콘텐츠 (예: '배민'의 광고 문구들)Remarkable한 기획은 의도적으로 만들어져야 합니다. 이를 위해 제품 혹은 서비스의 핵심 메시지를 '한 문장'으로 요약하고, 그것이 사람들이 입으로 옮길 수 있게끔 만드는 것이 중요합니다.예시:- "이 앱은 나 대신 회사에 퇴사 통보해줘!" (Exit 앱)- "이 책은 하루에 단 3분만 읽으면 돼!" (짧은 시간 독서 앱)즉, 이야깃거리의 밀도가 입소문을 결정합니다.Relatable하게 – 사용자와 정체성을 공유하라입소문이 발생하는 두 번째 큰 축은 정체성의 연결입니다. 사람들은 자신이 누구인지 보여주기 위해 콘텐츠나 제품을 공유합니다. 이는 브랜드가 단순한 기능성 너머로, 사용자의 가치관과 연결될 때 강력해집니다.예컨대, '비건 밀키트'를 판매하는 브랜드는 단순히 음식을 파는 것이 아니라, 고객의 생활 방식과 철학을 공유합니다. 고객은 이 브랜드를 '비건 생활을 지지한다는 증거'로 삼아 다른 사람에게 공유합니다.이러한 연결이 가능하려면 브랜드 또는 기획이 다음의 질문에 답해야 합니다:- 우리 브랜드는 어떤 가치관을 대변하는가?- 어떤 집단(커뮤니티)이 이 가치를 공유할 수 있는가?- 사람들이 우리 서비스를 공유할 때 '자신이 더 멋져 보이는가?'정체성을 자극하는 요소는 종종 다음과 같은 형태로 나타납니다:사회적 캠페인 참여 (예: Earth Hour)개인화된 결과 공유 (예: Spotify Wrapped)전문성 과시 가능 (예: 토스 퀴즈 공유하기)정체성을 공유할 수 있는 기획은 입소문이 아닌, '소속감 기반 전파'를 유도합니다. 그것은 더 길고 강력한 효과를 만듭니다.Participative하게 – 사용자가 주체가 되게 하라사람들은 스스로 무언가에 참여할 때, 그것을 훨씬 더 깊이 기억하고 퍼뜨립니다. 따라서 입소문을 유도하는 기획은 항상 참여형 요소를 포함하고 있어야 합니다. 이때 핵심은 사용자가 결과의 일부를 "직접 만들어냈다"는 감각입니다.참여형 기획의 대표적인 형태:- 테스트 / 퀴즈 / 결과 공유 (예: MBTI 테스트, 토스 퀴즈)- 사용자 맞춤 콘텐츠 생성 (예: 연말 회고 영상, 캐릭터 커스터마이징)- 챌린지 / 해시태그 캠페인 (예: TikTok 챌린지)이러한 참여는 자연스럽게 '자랑하고 싶은' 콘텐츠로 이어집니다. 특히 결과물의 시각화가 중요합니다. 사람들이 자신의 결과를 캡처해서 공유할 수 있도록 디자인하는 것이 필요합니다.구체적인 사례:- 배민 '너의 주문 스타일은?' 테스트 → SNS 대량 공유- 구글 '올해의 나' 리포트 → 이메일, SNS로 회고 공유기획자는 항상 질문해야 합니다:“이 결과물을 친구에게 자랑하고 싶을까?”“이 테스트를 다시 해보게 만들 유인은 뭘까?”Social하게 – 관계 구조를 활용하라입소문은 결국 사람과 사람 사이의 ‘관계’를 타고 흐릅니다. 따라서 입소문을 만들기 위해선 서비스 설계 안에 자연스러운 추천 구조를 심어야 합니다.초기 페이스북, 클럽하우스, 드롭박스의 성장 모두 강력한 추천 기반 구조에서 시작됐습니다. 드롭박스는 “친구를 초대하면 500MB 추가 용량”이라는 단순한 구조로 사용자 수를 폭증시켰습니다.관계 기반 입소문 유도의 핵심 기획 방법:- 초대 기반 가입 (예: 클럽하우스)- 추천 보상 구조 (예: 쿠팡 친구 초대 리워드)- 공동 작업 기반 콘텐츠 (예: 구글 문서 공동 편집 공유)이때 중요한 점은, 보상 구조가 지나치게 금전적이면 오히려 진정성이 떨어질 수 있다는 점입니다. ‘친구와 함께 쓰면 더 좋은 경험이 된다’는 구조가 자연스러워야 합니다.또한, 추천 구조는 다음과 같이 감성적으로 강화할 수 있습니다:“OO님이 추천한 서비스예요.”“친구와 함께 하실래요?” 버튼이처럼 기획 내에 관계를 전제로 한 설계를 담는 것은 입소문을 유도하는 중요한 도구입니다.기획 단계부터 '입소문'을 목표로 하라마지막으로 강조하고 싶은 건, 입소문은 사후 마케팅의 이슈가 아니라 사전 기획의 목표라는 점입니다. 제품을 다 만든 후에 '이걸 어떻게 입소문나게 하지?'라고 고민하는 것은 순서가 잘못됐습니다.기획 초기부터 입소문을 전제로 한다면, 제품의 구조, 기능, 메시지, 콘텐츠 방향성까지도 달라질 수 있습니다. 입소문은 브랜딩의 결과이자 퍼포먼스의 시작이기 때문입니다.정리하자면 입소문을 위한 기획은 아래 5가지를 고려해야 합니다:- Remarkable – '이야기거리'를 만들자- Relatable – 사용자의 정체성과 연결하자- Participative – 직접 참여할 수 있게 하자- Social – 관계 기반 구조를 설계하자- Initial – 기획 초기에 입소문을 목표로 삼자마치며입소문은 ‘의도된 기획’과 ‘사용자의 자발성’이 만날 때 비로소 폭발력을 갖습니다. 그 중간에는 반드시 전략적 구조가 존재해야 하며, 기획자는 이 구조를 설계할 수 있어야 합니다.다음 프로젝트를 기획할 때, 사람들의 입에서 자연스럽게 오르내릴 수 있는 이야기 구조를 함께 설계해보세요. 그것이 마케팅을 넘어 브랜드를 만드는 첫걸음이 될 것입니다.

AI는 개발 생태계를 완전히 바꾸고 있다. 몇 년 전만 해도 복잡한 기능은 뛰어난 시니어 개발자만이 구현할 수 있었다.하지만 이제는 GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini 같은 도구들이 그런 격차를 메우고 있다.기업들이 말하는 ‘좋은 개발자’의 기준도 달라졌다.일반기업에서는 고비용 고성능 인재보다, AI를 잘 활용하며 빠르게 실행할 수 있는 가성비 있는 개발자가 더 많이 선택받는 시대다.AI는 개발자에게 날개를 달아줬다AI는 단순히 코드를 대신 써주는 도구가 아니다. 실행력을 극대화하고 생산성을 폭발시키는 파트너다.GitHub Copilot은 함수나 로직을 예측해 제안한다,ChatGPT는 API 문서 작성, 오류 디버깅, 쿼리 생성 등 반복 작업을 돕는다.AI 도구는 테스트 코드, Mock 데이터, 예외 처리까지 지원한다. 결과적으로, 혼자서도 작고 민첩한 팀처럼 일할 수 있는 개발자가 탄생했다.실력 중심 구조의 붕괴: 이제는 ‘보통 + AI’가 이긴다과거엔 실력자 한 명이 실력 낮은 열 명을 대체하는 구조였다.그도 그럴것이 코스트 관점에서의 TCO의 감소가 가능하기 때문이다.- 빠른 개발- 높은 코드 품질- 상상하지 못한 솔루션 개발,- 최적화된 속도 및 알고리즘하지만 지금은 다르다.“보통 이상의 실력 + AI 활용 능력” = 최고의 퍼포먼스AI는 코드 품질 자체를 끌어올린다. 구조적인 코드, 테스트 기반 개발, 베스트 프랙티스를 자동 제안한다.이제 중급 개발자도 AI와 함께 고급 수준의 품질을 낼 수 있다.이로 인해 실력 격차는 줄어들고, 생산성 중심의 평가 구조가 생겼다.이제 기업이 원하는 개발자는 중급이상의 개발자+ AI기업이 찾는 개발자의 조건은 분명해졌다.- 빠르게 MVP를 만들고 개선할 수 있는 사람- AI 도구를 적극 활용해 반복 업무를 줄이는 사람- 프론트/백엔드/기획 등 경계를 넘나드는 사람- 완벽보다 실행과 학습을 중시하는 사람즉, 멀티태스킹이 가능한, 가성비 높은 실용형 개발자가 주목받는다.중급 개발자의 반란이 시작된다예전에는 시니어가 팀을 이끌고 나머지는 따라가는 구조였다. 그러나 이제는 다르다.3~6년차 중급 개발자들이 AI 도구를 활용해 시니어급 성과를 낸다.빠른 설계, 구현, 반복 실험을 통해 팀의 중심이 되어간다.다양한 역할을 동시에 수행하며 빠르게 결과를 만든다.중급 개발자 + AI = 지금의 가장 강력한 조합이제는 시니어가 아니라, “실행력이 있는 중급 개발자”가 시장을 리드한다.AI의 발전이 모두에게 기회를 주는 것 같지만, 신입 개발자에겐 오히려 기회가 줄고 있다.그 핵심 이유는 바로 ‘레거시 시스템’의 존재다.기존 기업들은 수년~수십 년 된 시스템을 유지해야 한다. 이런 코드는 복잡하고, 문서도 부족하며, 맥락 파악이 필수다.실무 경험이 없는 신입이 이 환경에 적응하는 것은 매우 어렵다.그래서 많은 기업은 신입보다, 중급 이상의 바로 투입 가능한 인재를 선호하게 되었다.그럼에도 스타트업은 신입에게 기회가 있다반면 스타트업은 상황이 다르다.시스템을 새로 설계하는 단계라, 과거 맥락에 얽매이지 않는다.유연성과 속도를 중시하기 때문에, 학습력이 빠른 신입에게도 문을 연다.AI 도구를 자연스럽게 도입하는 팀 문화가 있어서 신입도 빠르게 성장할 수 있다.스타트업은 AI 시대 신입 개발자의 생존 가능성이 있는 유일한 환경이라 볼 수 있다.그렇다면 시니어는 어떻게 살아남아야 할까?AI는 중급 개발자의 역량을 폭발적으로 강화시킨다.그러나 시니어 개발자에게는 생산성 향상의 폭이 상대적으로 제한적이다.이미 기본기가 튼튼한 시니어는 AI의 도움을 받아도 드라마틱한 개선이 없다.그래서 기업 입장에서는 비용 대비 효율이 낮아보일 수 있다.일반적인 운영 기업에서는 한 명의 고비용 시니어보다, AI와 함께 일할 수 있는 다수의 가성비 개발자를 선호하게 된다.시니어는 ‘레벨 업’이 필요하다시니어가 경쟁력을 유지하려면 기존의 개발자 역할을 넘어서야 한다.- 기술 리더: 팀에 맞는 AI 워크플로우와 툴 전략을 설계- 도구 설계자: 직접 AI 기반 개발 환경 구성 및 관리- 품질 관리자: 코드의 구조, 유지보수성, 보안 기준을 설정- AI 코디네이터: 조직 내 AI 도입 전략 수립 및 커뮤니케이션 리더시니어는 생산성 플레이어가 아니라, 방향을 잡는 구조 설계자로 올라서야 한다.가성비 있는 개발자가 미래다AI는 실무형 중급 개발자를 강화시키고 있다.신입은 스타트업에 기회를 찾고, 시니어는 전략으로 레벨 업해야 한다.기업은 더 이상 완벽한 1명을 찾지 않는다. ‘AI를 잘 쓰는’ 여러 명이 더 낫다.앞으로 개발자의 생존 조건은 단 하나: AI와 함께 일할 줄 아는가?

인공지능(AI)의 발전은 다양한 분야에서 인간의 역할을 대체하거나 보완하고 있습니다. 특히, 글쓰기 분야에서는 AI가 초안 작성, 문법 교정, 콘텐츠 생성 등에서 활용되고 있긴한데요. 그러나 창의성과 감성을 요구하는 작가의 영역에서는 아직 대체하기 이르다는 평가가 있기도하고 성공적인 사례를 찾아보기 힘든데요.AI 작문 도구의 발전과 그에 따른 성공 및 실패 사례를 시간 순으로 정리하여, 인간 작가의 역할이 어떻게 변화하고 있는지 살펴보겠습니다.타임라인2018년: 알리바바의 AI 카피라이팅 도구 출시- 시도: 알리바바는 제품 설명을 자동으로 생성하는 AI 도구를 출시하여, 하루에 최대 20,000개의 콘텐츠를 생성할 수 있게 되었습니다.- 결과: 전자상거래 분야에서 반복적인 작업을 줄이고 효율성을 높이는 데 성공하였으나, 창의적인 콘텐츠 생성에는 한계가 있었습니다.2020년: GPT-3의 등장과 기대감- 시도: OpenAI는 GPT-3를 출시하여, 인간과 유사한 텍스트 생성 능력을 선보였습니다.- 결과: 다양한 분야에서 활용 가능성이 제시되었으나, 창의적인 글쓰기에서는 여전히 인간 작가의 역할이 중요하다는 인식이 있었습니다.2022년: ChatGPT의 출시와 대중화- 시도: OpenAI는 ChatGPT를 출시하여, 일반 사용자들도 쉽게 AI와 대화하며 글을 작성할 수 있게 되었습니다.- 결과: 블로그, 이메일, 기사 작성 등에서 활용되었으나, 감성과 창의성이 요구되는 콘텐츠에서는 한계가 드러났습니다.2023년: Jasper와 Sudowrite의 등장- 시도: Jasper는 마케팅 콘텐츠 생성에, Sudowrite는 소설 작성 지원에 특화된 AI 도구로 출시되었습니다.- 결과: 특정 분야에서 유용하게 사용되었으나, 인간 작가의 창의성과 감성을 완전히 대체하지는 못했습니다.2023년 미국 작가 파업이 있었습니다 그 결과, 2023년 5월부터 9월까지 148일간 지속된 미국 작가조합(WGA)의 파업은 AI의 도입으로 인한 작가들의 생계 위협에 대한 우려에서 비롯되었습니다. 작가들은 AI가 대본을 작성하거나 기존 작품을 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성함으로써, 인간 작가의 역할이 축소되고 보상이 줄어들 것을 우려했습니다.파업 이후 도입된 AI 관련 규제 조항파업의 결과로 체결된 새로운 계약에는 다음과 같은 AI 사용에 대한 규제 조항이 포함되었습니다:- AI는 작가로 간주되지 않음: AI가 생성한 콘텐츠는 '문학적 자료'로 인정되지 않으며, 작가의 크레딧이나 보상에 영향을 미치지 않습니다.- AI 생성물의 출처 명시 의무화: 제작사는 작가에게 제공하는 자료 중 AI가 생성한 부분이 있다면 이를 명확히 밝혀야 합니다.- AI 사용의 자율성 보장: 작가는 AI 도구를 사용할 수 있지만, 제작사가 이를 강요할 수 없습니다.- AI 생성물을 원작으로 사용 금지: AI가 생성한 콘텐츠를 원작으로 삼아 작가에게 각색을 요구할 수 없습니다.이러한 조항들은 AI가 작가의 역할을 대체하는 것이 아니라, 보조 도구로서 활용되도록 하는 데 목적이 있습니다.그럼에도 AI기반 창작 서비스는 진화하고 있습니다. 추천한다면,Sudowrite – 공식 사이트- 실제 작가들이 많이 사용 (작가 중심 UX)- 스토리 바이블, 플롯 구성, 문장 리라이팅 등 창작 전 단계 지원- GPT 기반이지만 자체 Fine-tuning으로 문학에 특화된 결과 생성- 추천 대상: 소설 작가, 창작 입문자, 창의성 보완이 필요한 작가Novelcrafter - 공식 사이트- Codex 시스템: 캐릭터, 설정, 지리 등 세계관 관리 기능 탁월- 긴 시리즈나 시나리오 쓰는 작가에게 특히 적합- 플롯 전개 계획 기능이 있어 전체 구조 유지에 강함- 추천 대상: 판타지·SF·로맨스 시리즈 작가Squibler – 📝 속도와 생산성 중심의 도구- 빠르게 초안 생성이 필요한 작가에게 최적화- ‘20단어만 입력하면 한 편 완성’처럼 생산성이 매우 높음- 자동 스토리빌딩 툴로 초보 작가에게도 부담 없음- 추천 대상: 빠른 글쓰기, 기획안·웹소설·라이트노벨 중심 작가공식 사이트AI와 함께한 소설 집필 사례들1. 『1 the Road』 – Ross Goodwin (2018)작가 Ross Goodwin은 뉴욕에서 뉴올리언스까지 자동차 여행을 하며, 차량에 장착된 센서(GPS, 카메라, 마이크)로 수집한 데이터를 기반으로 AI가 실시간으로 텍스트를 생성하도록 했습니다. 이 텍스트는 편집 없이 그대로 출판되었습니다.Jack Kerouac의 『On the Road』에 대한 오마주로, AI가 생성한 문장은 종종 비논리적이거나 중복되는 경향이 있었습니다2. 『Death of an Author』 – Stephen Marche (2023)Stephen Marche는 ChatGPT, Cohere, Sudowrite 등의 AI 도구를 활용하여 이 추리 소설의 약 95%를 AI가 작성하도록 했습니다.AI가 생성한 텍스트를 기반으로 한 최초의 읽을 만한 소설 중 하나로 평가받았으며, AI의 창작 가능성과 한계를 동시에 보여주는 사례로 주목받았습니다. Wikipedia3. 『Tokyo Sympathy Tower』 – Rie Qudan (2024)일본 작가 Rie Qudan은 이 소설의 약 5%를 ChatGPT를 활용하여 작성했습니다.이 작품은 제170회 아쿠타가와상을 수상하였으며, AI가 생성한 텍스트는 주로 AI 캐릭터의 대사에 사용되었습니다.4. 『Darkhollow Academy: Year 2』 – Lena McDonald (2025)Lena McDonald는 이 로맨스 소설에서 AI를 활용하여 일부 내용을 작성했습니다.독자들은 소설 중간에 AI 프롬프트가 그대로 남아있는 것을 발견하고 실망감을 표현했습니다.이는 작가가 AI 사용을 충분히 검토하지 않고 출판했다는 비판을 받았습니다5. 『Land of Memories』 – Shen Yang (2023)중국의 교수 Shen Yang은 AI를 활용하여 이 과학 소설을 작성했습니다.이 작품은 제5회 장쑤성 청년 과학 교육 및 과학 소설 대회에서 2등상을 수상하였습니다.일부 심사위원들은 이 작품이 AI에 의해 작성되었음을 인식하고, 감정 표현의 깊이 부족을 지적했습니다.그러나 다른 심사위원들은 논리적인 일관성을 높이 평가했습니다6. Tim Boucher의 AI 소설 시리즈 (2022~2024)Tim Boucher는 AI를 활용하여 2년 동안 120권 이상의 책을 출판했습니다.일부 독자들은 그의 작업을 창의적인 실험으로 보았으나,다른 독자들은 이러한 대량 생산이 문학의 질을 저하시킬 수 있다고 우려했습니다.이 AI 소설의 한계와 가능성이러한 사례들은 AI가 소설 창작에 활용될 수 있음을 보여주지만, 동시에 몇 가지 한계도 드러냅니다:- 감정 표현의 깊이 부족: AI는 인간의 감정을 완전히 이해하거나 표현하기 어려워, 등장인물의 감정선이 얕거나 부자연스러울 수 있습니다.- 이야기 구조의 일관성 부족: 긴 이야기에서 플롯의 일관성을 유지하거나 복선을 효과적으로 활용하는 데 한계가 있습니다.- 창의성과 독창성의 한계: AI는 기존 데이터에 기반하여 텍스트를 생성하기 때문에, 완전히 새로운 아이디어나 독창적인 표현을 만들어내는 데 제약이 있습니다.작품명AI 사용 비율독자 반응 요약『Death of an Author』약 95%기술적 실험으로 긍정적 평가, 감정 표현의 깊이 부족 지적『Tokyo Sympathy Tower』약 5%AI 사용의 투명성으로 긍정적 반응, 작품과의 조화로 호평『Just This Once』상당 부분스타일 모방은 성공적이나, 캐릭터 깊이 부족 및 법적 문제『Darkhollow Academy: Year 2』일부AI 사용의 부주의로 독자들의 실망감 초래『Land of Memories』대부분논리적 일관성은 높이 평가, 감정 표현의 깊이 부족 지적Tim Boucher의 AI 소설 시리즈약 100%창의적 실험으로 보는 시각과 문학의 질 저하 우려가 공존AI가 현재 소설작가를 대체하지 못하는 근본적인 이유가 뭘까요?1. 구조적 통제력 부족AI는 기본적으로 글을 계획적으로 쓰는 것이 아니라, 확률적으로 다음 단어를 예측하며 이어갑니다.그래서 긴 글일수록 처음의 논지나 흐름이 흐려지기 쉽습니다.예를 들어, 도입에서 A 이야기를 시작했는데, 중간부터 B로 빠지거나 논점이 흐릿해지는 일이 자주 일어나는거죠2. 서사적 기억력의 한계GPT 모델은 한 번에 처리할 수 있는 ‘컨텍스트 창’(기억할 수 있는 범위)이 제한돼 있습니다.GPT-4o는 약 128k 토큰까지 기억하긴 하지만, 여전히 긴 글에서는 전체 구조를 완전하게 유지하면서 쓰는 게 어렵습니다.인간은 글을 쓰면서 "앞에 내가 이렇게 썼으니까 다음엔 이렇게 가야지"라고 논리를 따라가지만, AI는 그런 논리적 설계보다 패턴에 의존하게됩니다.3. ‘목표’를 갖고 쓰지 않음인간 작가는 “이 글의 목적은 ~이다”라는 명확한 의도를 갖고 서론-본론-결론을 설계합니다.반면, AI는 목표보다는 패턴에 따라 텍스트를 생성하기 때문에, 중반부터 방향이 흐려지고 마무리가 약해지는 경향이 강합니다.4. 창작의 ‘의도’와 ‘감정’은 아직 AI가 부족글쓰기에는 단순한 정보 전달 외에도, 감정, 맥락, 시대정신, 철학적 관점 같은 의도성이 포함됩니다.예를 들어, "이 글은 누군가를 위로하기 위해 쓰였다"는 정서적 목적은 AI가 스스로 설정하거나 진정성 있게 전달하기 어려운거죠.특히 문학, 수필, 시, 브랜드 스토리텔링 등은 인간의 정서적 깊이가 핵심이에요.5. 독창성과 개성AI는 수많은 데이터를 바탕으로 ‘기존에 있었던 문체와 정보’를 잘 조합하지만,완전히 새로운 문체, 새로운 시각, 시대를 앞서가는 언어 표현은 어렵습니다.사람들은 여전히 “이건 누구 작품이야?”라는 작가의 개성과 철학을 중요하게 여깁니다.6. 책임과 맥락 파악 능력 부족작가는 사회적 메시지를 담거나 논란이 될 수 있는 주제를 다루기도 하죠.AI는 맥락과 윤리적 책임을 완전히 이해하고 수용하기 어렵기 때문에, 민감한 주제에서 신뢰받기 어려워요.글 길이성능특징1~3문단매우 우수강한 문장력, 문법 정확, 자연스러움4~7문단보통살짝 반복 시작, 흐름 약해짐8문단 이상불안정초점 흐려짐, 맺음말 부실그러나 AI는 다음과 같은 측면에서 유용하게 활용될 수 있습니다:- 아이디어 브레인스토밍: 작가가 새로운 아이디어를 얻거나 플롯을 구상하는 데 도움을 줄 수 있습니다.- 초안 작성 지원: 작가가 초안을 빠르게 작성하고, 이를 기반으로 수정 및 보완하는 데 활용할 수 있습니다.- 언어 및 문장 표현 보조: 문장 구조나 표현을 다양화하거나 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

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