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[IT뉴스]취향도 AI가 결정하는 시대 올까…트렌드 시장 딜레마 ‘테이스트슬롭’

온카뱅크관리자

2026-08-01 13:47:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">케임브리지 사전 신조어…AI發 ‘가짜 취향’ 논쟁</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="3a7zWLoMTt">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="19a234f6ad6ac8f17ebade6ba407b559d59405b115c3da5b2fb6304812970e92" dmcf-pid="0NzqYogRT1" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/01/552796-pzfp7fF/20260801134358813wgqo.png" data-org-width="640" dmcf-mid="tmZ5sPQ9v3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/01/552796-pzfp7fF/20260801134358813wgqo.png" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="ecc86a5c6f26ec15bfe891be9054553d455fd4cef14fd8627d63201e7fee7240" dmcf-pid="pjqBGgaeW5" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 오병훈기자] <strong>#AI에게 ‘세련된 취향’을 그려달라고 하자 고풍스러운 와인과 트렌디한 디자인 서적, 명품백, 고풍스러운 도자기가 그려진 이미지를 생성한다. 각 AI 모델이 생성한 이미지를 살펴보면 분위기나 위치는 바뀌지만 일관되게 유지되는 제품과 상징이 존재한다. 여기서 AI가 연산한 ‘세련됨’의 정의는 인간에 의한 것일까. AI가 찍어낸 양산형 정보를 재학습한 AI가 만들어낸 것일까.</strong></p>
          <p contents-hash="ce1d7ce2c0d36dcdb4bdba414e45d77859f760a1d1b07aab495f556f342cc262" dmcf-pid="UABbHaNdyZ" dmcf-ptype="general">트렌드 시장이 AI로 인해 또 다른 딜레마에 빠졌다. 지금까지 트렌드 시장은 주요 기업들과 연예인·인플루언서들이 이끌어 왔지만 AI도 그 시장에 막대한 영향을 끼치는 플레이어가 됐기 때문이다. 사람들이 AI에게 시시콜콜한 쇼핑 고민까지 털어놓기 시작한 이 시점에서 기성 트렌드 시장에서도 ‘세련미’의 정의에 대한 고민이 깊어지고 있는 상황이다.</p>
          <p contents-hash="cd4cfe69d2c9709711d5aa1e8b40aacaffc3b51f868d69492dddfb6ff1abcf78" dmcf-pid="uwVftkEolX" dmcf-ptype="general">이 같은 현상을 표현하는 신조어 ‘테이스트슬롭(Tasteslop)’이 지난달 27일 케임브리지 사전의 신조어 소개 블로그 ‘뉴 워즈(New Words)’에 등장했다. 아직 정식 사전 표제어로 등재된 것은 아니며 케임브리지 측은 이용자를 대상으로 등재 여부를 투표에 부쳤다.</p>
          <p contents-hash="b49e92ad27339b0ae3e38f004f09976fe4e614e57da9af5c96264ca961136e8f" dmcf-pid="7rf4FEDglH" dmcf-ptype="general">테이스트슬롭이라는 표현을 처음 쓴 사람은 미국의 트렌드 예측가 에밀리 시걸이다. 그는 지난 2011년부터 2016년까지 활동한 트렌드 예측 그룹 ‘케이홀(K-HOLE)’의 창립 멤버다. 지난 2014년 ‘노멀코어(normcore)’라는 유행어를 만든 인물로도 알려져 있다. 올해는 자신이 세운 컨설팅 회사 ‘네메시스 글로벌’을 통해 활동하며 테이스트슬롭이라는 표현을 새로 제시했다.</p>
          <p contents-hash="89707f400a7f0a4737234e059a311c7c02cdbe9f36845f6a2c98ea0fdf1c44a3" dmcf-pid="zm483DwaCG" dmcf-ptype="general">시걸에 따르면 테이스트슬롭은 두 갈래로 나타난다. 하나는 AI나 알고리즘이 만들어낸 콘텐츠가 ‘세련됨’을 나타내는 익숙한 기호들을 그대로 가져다 쓰는 경우다. 다른 하나는 실제로 세련된 물건이나 장면이 슬롭(slop·질 낮은 대량생산물)을 포장하는 데 동원되는 경우다.</p>
          <p contents-hash="38ee6c6d983479e484954d3b19db8bf8c5fac154923e658a83055ea8bc9bc879" dmcf-pid="qs860wrNyY" dmcf-ptype="general">그는 테이스트슬롭이 ‘취향으로 여겨지는 것’들로 만들어진 ‘슬롭’이라고 정의했다. 핵심은 취향을 보여주는 눈에 보이는 상징이 기성 트렌드에서 추출돼 범용적으로 활용되고 있다는 분석이다. 예컨대 무신경한 색조, 일부러 흐트러뜨린 듯한 텍스트 디자인은 모두 현재 대세 디자인에서 비롯된 것이다.</p>
          <div contents-hash="7e5bf51c69df931352ee595a010cefe83e3eafc696b82c085186b5af930923a6" dmcf-pid="BO6PprmjSW" dmcf-ptype="general">
           IT업계 입장에서 이 용어는 AI 생성 콘텐츠의 한계를 정면으로 겨냥한다는 데 있다. 생성형 AI는 특정 이미지나 무드보드가 어떤 맥락에서 ‘세련’의 신호를 추출할 수 있는지 빠르게 학습하고 복제한다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c1bbf68a50cd4071cf40c814f6cc9eadeea35fc5df6b5828386c7b383eb55ef5" dmcf-pid="bIPQUmsAly" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/01/552796-pzfp7fF/20260801134400041cswe.png" data-org-width="640" dmcf-mid="FdXZm6PKlF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/01/552796-pzfp7fF/20260801134400041cswe.png" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="fbef2e7f14335d687c9795fb159dc105220300873742fcf6e24027249aac1cb6" dmcf-pid="KCQxusOcCT" dmcf-ptype="general">그러나 트렌드 유행이 지났다는 것을 감지하거나 그 자리를 대신할 진짜 새로운 것을 제안하는 데는 AI가 아직 서투르다는 것이 시걸의 지적이다. 결과적으로 AI 도구로 만든 결과물일수록 서로 다른 브랜드, 다른 사람의 것이라도 비슷한 색감과 구도, 비슷한 소품으로 수렴하는 경향이 나타난다는 것이다.</p>
          <p contents-hash="cc48bbdfe99cf1ff2fd4a440fcdce422b2d4af120c62c4816186ec9560cfb33a" dmcf-pid="9hxM7OIkWv" dmcf-ptype="general">물론 반론도 만만치 않다. 일각에서는 테이스트슬롭이 새로운 개념이라기보다는, 예전부터 있던 ‘중산층 취향 비하(middlebrow)’ 논리를 AI 시대에 맞게 재포장한 것뿐이라는 비판도 나온다.</p>
          <p contents-hash="8048417233834b4984abeea7b557baab198611daca0484dc429e1f4beac7c40e" dmcf-pid="2lMRzICESS" dmcf-ptype="general">또 이 개념 자체가 반증 불가능하다 지적도 나온다. 트렌드를 담은 상품이 어떤 과정을 거쳐 내 대중들에게 사랑을 받게 됐는지는 쉬이 설명할 수 없는 영역이다. AI 모델의 연산 과정을 모두 규명할 수 없다는 ‘블랙박스’ 문제는 기술적으로도 해결되지 않은 부분이다. 즉 테이스트슬롭이라는 현상이 ‘허상’인지 ‘실재’인지를 딱 잘라 말할 수 없다는 의미다.</p>
          <p contents-hash="be2a009c117cafe6eef28ccc28bb4e8b3714b3e3e9bbce16fddc9feabe10a856" dmcf-pid="VSReqChDWl" dmcf-ptype="general">AI는 트렌드 시장뿐 아니라 산업 전반에 딜레마를 가져오고 있다. 생성형 AI는 기업이 소비자 반응을 예측하고 광고·제품 디자인을 빠르게 제작하도록 돕는다 하지만 동시에 시장에서 이미 검증된 요소만 반복적으로 조합하는 방향으로 결과물을 유도할 수 있다는 것이 업계 분석이다.</p>
          <p contents-hash="29fa8fb5fb5c3085d60272ec271e1b1affb0b39c13cf7ad0ae41fd485d6897f3" dmcf-pid="fhxM7OIkvh" dmcf-ptype="general">결국 테이스트슬롭 논쟁은 AI가 인간의 취향을 대체할 수 있는지를 묻기보다는 인간이 AI가 제시한 취향을 얼마나 비판적으로 선별할 수 있는지가 중요해지고 있다는 것이다. AI가 기존 취향의 패턴을 찾아내고 빠르게 재현하는 도구라면 그 패턴에서 벗어나 새로운 맥락과 의미를 부여하는 역할은 여전히 인간 창작자의 몫이라는 평가도 나온다.</p>
         </section> 
        </div> 
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