[과학세상] 대세어 ‘바이브’로 읽는 AI 추천 알고리즘

“이 카페 완전 성수동 바이브인데?”, “그 사람이랑은 바이브가 안 맞아!” “오늘 바이브 터지는데….” 요즘 예능이나 드라마, 일상 대화에서 빠지지 않고 등장하는 단어 중 하나가 ‘바이브(vibe)’이다. 분위기, 결, 느낌, 감성 등 그 어떤 말로 대체해도 어색하지 않은 이 단어는 언제부터, 왜 이렇게 만능 열쇠처럼 쓰이게 되었을까? 뜬금없이 일상어의 반열에 오른 이 말의 그 근원을 찾아가 보면 흥미롭게도 물리학 용어인 ‘바이브레이션(Vibration·진동)’과 만나게 된다. 물리학에서 진동은 시계추의 움직임이나 스마트폰의 알람 떨림과 같이 일정한 규칙을 가지고 반복해서 움직이는 운동을 뜻한다.

이 과학 용어가 감성적인 슬랭으로 변모한 데에는 1960~1970년대 히피 문화의 영향이 컸다. 당시 히피들은 “우주 만물은 미세하게 진동하며, 인간 역시 저마다의 에너지와 주파수를 지닌다”고 믿었다. 이러한 사고는 ‘좋은 진동(good vibrations)’이라는 표현을 통해 대중음악과 대중문화로 퍼져 나갔고, 시간이 흐르면서 ‘vibes’, 나아가 오늘날의 ‘vibe’라는 말로 자연스럽게 축약되었다. 이제 바이브는 눈에 보이지 않는 분위기와 감각, 설명하기 어려운 느낌을 가리키는 일상어가 되었다.

그런데 최근 이 흥미로운 단어는 IT 업계에서 ‘바이브 코딩(vibe coding)’이라는 신조어로 다시 태어났다. 원래 코딩은 수많은 명령어와 괄호를 엄격한 문법에 맞게 배열하는 작업이다. 문법 하나만 틀려도 컴퓨터는 ‘무슨 말인지 이해할 수 없습니다’라는 답만 되풀이한다. 하지만 문법을 안다고 해서 좋은 프로그램을 만들 수 있는 것은 아니다. 영어 문법책을 통째로 외운다고 누구나 명작 소설을 쓸 수 없는 것과 같은 이치다. 그래서 코딩은 오랫동안 소수 전문가들만 발을 들이는 딱딱하고 재미없는 세계로 여겨졌다.

하지만 생성형 AI의 등장으로 적어도 초보자에게는 이 높은 문법의 장벽이 크게 낮아졌다. 이제는 직접 코드를 한 줄 한 줄 짜는 고단한 노동 대신 AI에게 “느낌 알지? 대충 이런 기능이 들어간 웹사이트 하나 만들어줘”라고 말 그대로 ‘바이브’만 툭 던지면 된다. 그러면 AI가 그 의도와 맥락을 찰떡같이 알아듣고 수백, 수천 줄의 코드를 순식간에 완성해 낸다. 이것이 바로 ‘바이브 코딩’이다.

이미 주변에는 이런 방식으로 만들어진 서비스가 적지 않다. 냉장고 속 재료 사진이나 영수증을 올리면 AI가 영양 성분을 분석해 맞춤형 식단을 제안하는 앱이 있는가 하면, 대화창에 별, 곰, 나무 같은 이모지만 입력해도 AI가 동화를 뚝딱 창작해주는 직관적인 프로그램도 있다. 모두 문법을 모르는 이들이 오직 아이디어와 느낌만으로 단숨에 구현해 낸 서비스들이다.

이제 복잡하고 정밀한 논리를 짜야 한다는 스트레스에서 벗어나, 직관과 느낌만으로 원하는 결과물을 만들어 낼 수 있는 시대가 왔다고 해도 과언이 아니다.

그렇다고 마냥 쾌재를 부르기엔 AI가 인간을 읽는 이 방식이 불편하고, 꺼림칙한 게 사실이다. 특히 스마트폰 화면을 빼곡히 점령한 추천 알고리즘의 숲을 마주하는 순간, 등 뒤로 서늘한 소름이 돋는다.

유튜브나 인스타그램의 AI는 우리가 특정 영상에 머무르는 시간, 스크롤을 멈추는 아주 짧은 순간, 좋아요를 누르는 습관 같은 수많은 행동 데이터를 실시간으로 분석한다. 그렇게 축적된 패턴을 바탕으로 지금 우리의 관심사와 감정 상태를 마치 ‘바이브’를 읽어내듯 추정한다. “지금은 짧고 강한 자극을 원하네.” “이런 차분한 분위기의 콘텐츠에 오래 머무르는군.” AI는 이렇게 파악한 맥락을 바탕으로 우리의 시선을 붙잡을 콘텐츠를 끊임없이 추천한다.

생각해 보면 바이브 코딩과 추천 알고리즘은 놀라울 만큼 닮아 있다. 무엇보다 이 두 기술 모두 비언어적 맥락, 즉 바이브의 파악에서 출발한다. 바이브 코딩에서는 인간이 AI에게 자신의 의도를 전달하고, 추천 알고리즘에서는 AI가 인간의 의도를 거꾸로 읽어낸다. 전자는 인간이 AI를 프로그래밍하는 과정이라면, 후자는 AI가 인간의 취향과 관심을 조금씩 프로그래밍하는 과정이라고도 볼 수 있다.

그래서일까. 어느 순간부터 추천 영상의 진위를 의심하게 되고, 영상을 보는 내내 설명하기 어려운 피로감과 거부감이 밀려온다. 이런 반감은 단순히 콘텐츠의 양이 너무 많아서 생기는 것이 아닐지 모른다. 내가 스스로 선택한다고 믿었던 취향이 사실은 정교하게 설계된 알고리즘에 의해 조금씩 조율되고 있다는 사실을 무의식적으로 감지한 뇌가 보내는 경고음일지도 모른다. 기계의 코딩으로부터 삶의 주도권을 되찾으라는, 우리 뇌가 보내는 또 하나의 ‘바이브’라고나 할까.