댓글을 읽어야 할까요, 말아야 할까요? 창작자라면 한 번쯤 고민해봤을 겁니다. 피드백은 필요하지만 댓글란은 종종 독이 되니까요. “사랑해요”, “실망했어요”, “당신은 ○○○이에요” 같은 말들은 무시하기 어렵고, 읽는 순간 내 안의 기준이 흔들립니다. 칭찬조차 독이 될 수 있죠. 갑자기 “관객이 뭘 기대할까?”, “내가 그들에게 뭘 빚진 것 같은데?” 같은 생각이 머릿속을 맴돕니다.
창작 블로그 Organizing Creativity가 이 딜레마에 대한 실용적 해결책을 제시했습니다. ChatGPT 커스텀 페르소나를 만들어 댓글에서 “운영적 피드백”만 추출하고 “해석적 피드백”은 걸러내는 방법이죠. 실제로 작동하는 프롬프트 전문과 YouTube 댓글 필터링 사례를 함께 공개했습니다.
출처: Using AI as Comment Content Filter – Organizing Creativity
두 가지 피드백의 차이
저자는 피드백을 두 종류로 나눕니다.
운영적 피드백(Operational Feedback)은 순수하게 기술적인 정보입니다. “몇 명이 봤는지”, “어느 부분을 이해하지 못했는지”, “음질에 문제가 있는지” 같은 것들이죠. 화가가 끌이 무뎌진 걸 알아차리는 것과 비슷합니다. 이런 피드백은 다음 작업을 계획하고 실행하는 데 직접 도움이 됩니다.
반면 해석적 피드백(Interpretative Feedback)은 의견, 의미, 반응입니다. “좋아요/싫어요”, “실망했어요”, “당신은 ○○○ 같아요” 같은 말들은 창작자의 정체성을 형성하는 서사가 됩니다. 무시할 수 없고, 읽는 순간 정체성을 오염시킵니다. 갑자기 내 작업이 “내 것”이 아니라 “그들이 기대하는 것”이 되어버리죠.
문제는 이 두 가지가 뒤섞여 있다는 겁니다. 유용한 운영적 피드백은 해석적 피드백이라는 독성 진흙 속에 묻혀 있어요. 그 진흙을 헤치고 지나가다 보면 영향을 안 받기란 불가능합니다.
AI를 필터로 사용하기
저자는 ChatGPT에 특별한 역할을 부여했습니다. 댓글을 읽고 순수하게 실행 가능한 기술적 통찰만 추출하되, 모든 정체성 오염 요소는 제거하는 거죠.
핵심 지침은 이렇습니다:
- 포함할 것: 명확성, 구조, 페이싱, 사용성, 기술적 실행, 혼란 지점, 반복, 접근성, 마찰 패턴 관련 이슈
- 제거할 것: 칭찬이나 모욕, 도덕적 판단, 의도에 대한 추측, 창작자 개인에 대한 논평, 감정적 반응, 기대, 타인과의 비교, 의미나 가치에 대한 의견
- 중요한 원칙: 직접 인용 금지, “일부 사용자들이”, “몇몇 시청자들이” 같은 중립적 표현만 사용, 여러 사람이 언급한 패턴만 보고(단일 댓글이 명확한 기술적 결함을 드러내지 않는 한)
모든 내용은 “이것이 실행 가능한가?”, “중립적인가?”, “작품을 다듬지, 정체성을 형성하지는 않는가?” 같은 검증 규칙을 통과해야 합니다.
실전 결과는 어땠을까
저자는 여러 YouTube 영상의 댓글로 테스트했습니다.
한 팟캐스트 영상에서 AI는 이런 식으로 정리했습니다: “오프닝 오디오에 거친 마이크 톤이 있어 일부가 즉시 알아챔. 에피소드 나머지 부분과 음질을 맞추도록 정규화 고려 필요” / “여러 시청자가 ‘각성한 우파’ 개념에 관여하지만 라벨과 범위에 대한 혼란이나 이견을 보임. 에피소드 초반에 정의를 명확히 하고 광의의 우파, 진보 좌파와 대조하면 개념적 마찰 감소 가능”
다른 뉴스 토크쇼 영상에서는: “많은 댓글이 공식 청문회 중 의원이 개인 전화를 사용하는 이유와 유권자가 그 번호에 직접 접근하는 방법에 대해 반복적인 혼란 표현. 청문회 중 커뮤니케이션 워크플로에 대한 더 명확한 설명이나 화면 맥락 필요할 수 있음” / “상당수가 에피소드에 표시되거나 언급된 정보의 정확성이나 완전성에 의문. 문서 인용 시 확인된 것, 논란이 있는 것, 알려지지 않은 것에 대한 간단한 설명 추가하면 모호성 감소 가능”
완벽하지는 않습니다. 논쟁이 많은 클립에서는 때때로 해석적 영역으로 넘어가기도 했죠. 하지만 대부분의 경우 명확하게 실행 가능한, 기술적인 개선점만 추출해냈습니다.
창작자 정체성을 지킨다는 것
이 방법의 진짜 가치는 단순히 시간을 절약하는 게 아닙니다. 창작자가 자신의 내적 기준을 지킬 수 있게 해준다는 거죠.
마크 트웨인의 비유를 빌리자면, 뜨거운 난로 뚜껑에 앉았던 고양이는 다시는 뜨거운 난로 뚜껑에 앉지 않을 겁니다. 좋죠. 하지만 차가운 난로 뚜껑에도 앉지 않게 됩니다. 경험에서 지혜만 취하고 거기서 멈춰야 하는데, 우리는 종종 너무 많은 것을 배워버립니다.
댓글란은 그런 곳입니다. 유용한 교훈도 있지만 불필요한 두려움, 기대, 검열도 함께 학습하게 만들죠. AI 필터는 그 사이에 선을 그어줍니다. “마이크 음질 개선하세요”는 받아들이되, “당신은 실망스러워요”는 차단하는 거예요.
저자는 이를 “완전한 명성 필터는 아니지만, 많은 초보 창작자들이 처음 많은 사람들에게 노출될 때—댓글을 처음 받을 때—확장 가능한 방식으로 대처할 수 있게 해준다”고 설명합니다.
YouTube, 블로그, 팟캐스트를 운영하는 창작자라면 시도해볼 만한 방법입니다. 글에서 제공하는 프롬프트 전문을 ChatGPT 커스텀 GPT에 입력하고, 댓글을 텍스트 파일로 업로드하면 됩니다. 당신의 작업은 여전히 “당신의 것”으로 남고, 개선에 필요한 정보만 얻을 수 있습니다.
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