AI와 UX 라이팅

슬롭의 범람 속에서 UX 라이팅의 가치를 다시 묻다
생성형 AI는 글쓰기의 문턱을 무너뜨렸다. 누구나 그럴듯한 문장을 만들어 내는 시대, 텍스트는 넘쳐나지만 의미는 오히려 희소해졌다. 이러한 ‘슬롭(Slop)의 시대’ 속에서 UX 라이팅이 어떤 역할을 수행해야 하는지를 근본적으로 다시 묻는다. 더 이상 문장을 잘 쓰는 능력만으로는 충분하지 않다. 이제 언어는 인터페이스이자, 시스템이며, 설계의 대상이 되었다.
저자는 인터페이스 언어의 진화를 세 단계로 짚는다. 단순 지시문에 머물던 시대를 지나, 사용자와의 관계를 설계하는 도구로 확장되었고, 이제는 스스로 생성하고 판단하는 ‘에이전트’로 진화했다. 이 변화 속에서 UX 라이터는 사라지는 직업이 아니라, 오히려 더 중요한 역할을 맡게 된다. 무한히 생성되는 텍스트 속에서 옥석을 가려내고, 브랜드와 사용자 사이의 신뢰를 지키는 최종 설계자가 되어야 하기 때문이다.
특히 이 책은 AI가 만들어내는 언어의 위험을 구체적으로 드러낸다. 잘못된 안내 한 줄이 법적·재무적 책임으로 이어지고, 맥락 없는 자동 응답이 브랜드 가치를 무너뜨릴 수 있다. 매끄럽지만 공허한 문장은 사용자에게 즉각적으로 감지되는 ‘슬롭’이 되며, 신뢰를 붕괴시키는 요인이 된다. 이에 저자는 UX 라이팅을 ‘설계’로 재정의한다. 사용자 여정 설계, 리스크 관리, AI 제어를 위한 데이터 구조화, 그리고 조직 차원의 거버넌스 구축까지, 텍스트는 더 이상 문장이 아니라 시스템이다. AI와 공존하는 시대에 UX 라이터가 수행해야 할 새로운 역할과 실무적 방법론을 구체적으로 제시하며, 글을 쓰는 시대는 끝났지만 언어를 설계하는 시대는 이제 시작되었다고 말한다.

AI가 문장을 대량 생산하는 시대, 중요한 것은 ‘잘 쓰는 것’이 아니라 ‘제대로 설계하는 것’이다. 슬롭 시대의 언어 위기 속에서 UX 라이팅을 시스템 설계와 리스크 관리의 영역으로 재정의한다. 결국 인간이 여전히 의미를 조율하는 최종 책임자로 남는다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

전주경
라인플러스(LINE+) UX Writing & Localization 팀에서 한국어 UX 라이팅을 담당하고 있다. 서울대학교 국어국문학과에서 학사와 석사 학위를 받았으며, 동 대학원 융합과학기술대학원 디지털정보융합학과 박사 과정을 수료했다. LG전자 MC본부 UX실 선임연구원과 삼성생명 디지털혁신팀 책임을 거치며 다양한 산업 분야에서 UX 라이팅 실무를 수행했다.
저서로는 UX 라이팅의 실무적 지침을 다룬《그렇게 쓰면 아무도 안 읽습니다》(2023)가 있다. 인공지능이 텍스트를 생산하는 환경에서 인간을 위한 UX 라이팅이 나아가야 할 설계적 방향과 전략을 고민하고 있다.

이재익
라인플러스(LINE+) UX Writing & Localization 팀에서 영어 UX 라이팅을 담당하고 있다. 고려대학교 국제학부에서 학사 학위를 받았으며, 아이유노글로벌(Iyuno)의 영상 번역 프로젝트 매니저, 인벤글로벌(Inven Global)의 통역사 겸 리포터로 활동하며 언어와 콘텐츠를 다루는 폭넓은 실무 경험을 쌓았다. 이후 기술 언어에 대한 관심을 바탕으로 IT 산업에 합류하여 언어와 기술의 접점에서 전문성을 확장해 왔다. 현재는 UX 라이팅과 더불어 로컬라이제이션 엔지니어링 업무를 수행하며, 업무 효율화를 위한 웹 기반 로컬라이제이션 도구 구축 및 관리, LLM 기반의 자동화 시스템 도입을 주도하고 있다.

슬롭(Slop)의 시대, 텍스트의 생성과 붕괴

01 UX 라이팅 원칙의 유효성
02 AI 도입에 따른 업무 지형의 재편
03 텍스트 속성에 따른 AI 활용 기준
04 언어 파라미터와 맥락 데이터 설계
05 AI UX 라이팅의 기초, 프롬프트 엔지니어링
06 AI 활용 고도화를 위한 도구와 API
07 n8n을 활용하는 멀티 에이전트 시스템
08 현지화를 위한 보편화와 맥락 설계
09 재정의되는 UX 라이터의 정체성
10 AI 시대의 콘텐츠 거버넌스

그렇다면 AI 활용이 보편화된 현재 상황에서 기존의 UX 라이팅 원칙의 유효성에 대해 먼저 의문을 던져 볼 수 있다. 사람이 직접 글을 쓰지 않는 상황에서도 인간 중심의 글쓰기 원칙은 여전히 의미가 있는가? 결론부터 말하자면 AI의 텍스트 생성이 일반화된 상황에서도 이러한 UX 라이팅의 원칙은 여전히 유효할 뿐만 아니라 그 중요성이 더욱 강조된다. 왜냐하면 이들 원칙은 단순히 ‘쓰는 인간’을 위한 지침이라기보다는 정보를 수용하는 ‘읽는 인간’의 인지 구조를 보호하기 위한 설계 규격이기 때문이다.
－01_“UX 라이팅 원칙의 유효성” 중에서

텍스트 설계는 문장이 담고 있는 정보의 의미가 사용 맥락상 어떤 중요성을 갖는지, 그리고 그 의미가 잘못 전달되었을 때 사용자가 겪게 될 타격이 어느 정도인지를 가늠하는 데에서 시작된다. ‘정보를 저장했습니다’, ‘삭제했습니다’와 같은 가벼운 결과 통보의 토스트 메시지라면 얼마든지 AI에게 맡겨도 무방하다. 하지만 표현 하나가 중의적으로 해석되어 오해를 부를 수 있는 경우나 주어나 목적어의 생략이 법적 문제를 불러올 경우, 또는 비즈니스 목표 달성 및 치명적 리스크 방지라는 명확한 목적이 걸린 상황이라면 AI 활용에 대해 신중해져야 한다.
－03_“텍스트 속성에 따른 AI 활용 기준” 중에서

단순히 도구만으로는 실무를 완벽히 수행할 수 없다. 특히 UX 라이팅은 브랜드 특유의 히스토리를 계승하고 스타일 가이드를 준수하는 과정이 필수적이기에, 이를 참고하기 위한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 동반되어야 한다. 앞서도 언급했지만 단순히 스타일 가이드나 기존 문장을 프롬프트에 넣는 것은 프롬프트가 비대해지고 문장을 생성하기 위한 통계에 어떻게 작용하는지 사용자가 예측하기 어렵다. 반면, RAG는 AI가 문장을 생성하는 방식인 벡터화로 바로 적용될 수 있도록 하는 방식이며, 반대로 인간이 이해하기 어려운 프로세스지만 AI에겐 환각을 방지하고 정확한 방향성을 제시할 수 있는 방법이 된다.
－06_“AI 활용 고도화를 위한 도구와 API” 중에서

이러한 권한과 책임을 안고 조직에서의 UX 라이터는 이제 글을 쓰는 사람을 넘어 세 가지 입체적인 정체성으로 자리하게 된다. 첫째, 인간과 AI 모두를 대상으로 언어 이슈를 판단하고 조직의 언어적 안목을 키우는 언어 전문가의 역할이다. AI는 통계적 확률에 기반하므로 도메인 특유의 전문 용어나 법적 책임이 따르는 미묘한 뉘앙스를 명확히 구분하지 못할 때가 많다. 예를 들어 금융 서비스에서 송금과 이체는 절차적 의미가 다르지만 AI는 이를 혼용하여 사용자에게 혼란을 줄 수 있다. 그렇기에 이 시점에서 UX 라이터는 표준 용어 사전과 원칙을 바탕으로 AI의 오류를 검수하는 언어 거버넌스의 최종 승인자 역할을 요구받는다.
－09_“재정의되는 UX 라이터의 정체성” 중에서