웃음의 힘, 풍자의 과학 -

풍자 전문 매체 더 어니언(The Onion)은 풍자의 진수를 보여주는 대표적인 사례이다. 더 어니언은 전통적인 신문의 헤드라인을 뒤집어 유머와 아이러니를 활용해 현대 정치와 사회적 이슈를 신랄하게 비판한다. 이러한 풍자적 접근은 오히려 기존의 뉴스 헤드라인보다 더 직접적으로 문제의 본질을 찌르며, 세상의 모순을 드러내는 강력한 도구가 된다.

그런데, 풍자가 단순한 유머가 아니라 과학적으로도 그 효과가 입증된 강력한 도구라는 사실, 알고 있었는가? 지금부터 그 비밀을 낱낱이 파헤쳐 보자!

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풍자 -

풍자는 아이러니나 다른 수사적 기법을 사용해 특정 문제를 간접적으로 다루는 방법이다. 문학, 영화, 음악 등 다양한 분야에서 활용되며, 창의적인 방식도 무궁무진하다.

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더 어니언 -

더 어니언(The Onion)은 이러한 풍자를 기발하게 활용하는 대표적인 매체로, 다음과 같은 헤드라인을 통해 풍자의 정수를 보여준다. "인기 없는 친구, 생일을 합쳐서 한 번에 파티하자고 제안", "트럼프, 파나마 운하를 미국 영토로 이전하겠다고 발표"

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웃음 뒤에 숨은 과학 -

그러나 풍자는 단순한 기발한 헤드라인이나 말장난에 그치지 않는다. 웃음 속에는 풍자를 더욱 효과적으로 만드는 과학적 원리가 숨겨져 있다.

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풍자의 본질을 밝히는 연구 -

AAAI 인공지능 학회에서 발표된 연구에서는 진짜 뉴스 헤드라인과 풍자적 헤드라인을 비교했다.

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뉴스 헤드라인 바꿔보는 실험 -

연구진은 더 어니언의 헤드라인을 진지한 뉴스 헤드라인으로 바꿔보는 실험을 통해, 어떤 요소가 유머를 유발하는지 분석했다.

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진지한 버전 -

스위스 에콜 폴리테크니크 페데랄 드 로잔과 마이크로소프트 리서치의 연구원들은 약 3,000개의 풍자적인 헤드라인을 제작할 수 있었다.

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가능한 최소한의 편집 -

Unfun.me 플랫폼은 풍자적인 헤드라인을 실제와 같은 헤드라인으로 바꾸기 위해 최소한의 편집만 하도록 유도하는 온라인 게임이다. 사용자들은 실제로 헤드라인을 웃기게 만드는 단어를 찾아내어 바꿔치기할 수 있다.

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문장의 끝에 유머 덧붙이기 -

이 연구에 따르면 유머는 구문의 마지막에 위치하는 경향이 있다. 또한 주로 명사구에서 이러한 경향이 두드러진다는 사실도 발견했다.

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거짓 유추 -

또한 연구진은 풍자의 논리적 구조를 설명하는 개념으로 "거짓 유추"를 제시했다. 이는 단순한 단어 변경만으로도 풍자가 형성되는 원리를 설명하는 개념이다.

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비슷한 소리, 확연히 다는 의미 -

예를 들어, 다음 두 문장을 비교해 보자.
진지한 뉴스 헤드라인: "BP, 석유 시추(drilling) 재개 준비 완료"
풍자적 헤드라인: "BP, 석유 유출(spilling) 재개 준비 완료"

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사소하지만, 반전이?! -

여기서 바뀐 단어는 단 하나, "시추(drilling)" → "유출(spilling)" 이다. 하지만 이 작은 차이가 BP의 부정적인 역사와 연결되면서 강한 풍자적 효과를 만들어낸다.

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강한 대조 -

즉, 풍자적 헤드라인은 사실과 긴밀하게 연결되면서도 동시에 강한 대조를 이루어야 한다는 것이 연구의 핵심 결론이다.

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진지한 문장에 유머 한 스푼 -

진지한 문장에서 단어를 조금만 바꾸어 풍자적인 버전으로 바꾸면 오히려 공통점이 강화되어 유머러스한 메시지를 전달할 수 있다. 

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뚜렷한 메세지 -

기본적으로 헤드라인은 본질적으로 서로 연결되어 있어야 하며 풍자적인 요점을 전달하기 위해 서로 뚜렷하게 충돌해야 한다. 사진은 '마더 허바드' 퍼레이드의 풍자 삽화로, 이 퍼레이드는 1884년과 1888년 미국 대통령 선거에 출마한 벨바 록우드를 조롱하기 위한 것으로, 남성들이 여성 옷을 입고 록우드 지지자인 척 행진했다.

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계산된 유머 -

이러한 발견은 실제로 계산된 유머를 통해 AI 시스템이 '인간과 더 자연스러운 상호작용'을 할 수 있도록 가르치는 데 사용되고 있다.

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무엇이 웃음을 자아낼까? -

이것은 무엇을 의미할까? 지금까지 AI 시스템은 기계가 텍스트가 웃긴지 아닌지를 예측할 수 있도록 훈련하는 데 집중해왔다.

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과학적 이해 -

그러나 풍자에 대한 과학적 이해를 얻는 것은 AI 지식 기반을 확장할 뿐만 아니라 풍자가 왜 웃긴지 이해하는 데도 도움이 된다. 궁극적으로는 AI가 스스로 유머를 창조할 수 있게된다.

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의미론적 구조 -

이 연구는 풍자의 구문적 구조뿐만 아니라 의미론적 구조까지도 식별하여, "유머를 생성하는 시스템"을 만드는 데 기여할 것으로 보인다.

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인공지능은 상식을 갖고 있지 않다 -

풍자는 종종 인간에게도 잘 전달되지 않기 때문에, "거짓 유추"만 이해하는 것으로는 부족하다. AI는 여전히 사람들과 같은 상식적 판단을 내리기 어렵기 때문이다.

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AI도 풍자적 메시지를 만들 수 있을까? -

AI가 풍자를 이해하거나 감지하는 것뿐만 아니라, 이를 만드는 것도 하나의 큰 도전이다. 제목을 풍자적 버전으로 바꾸는 것은 인간에게도 어려운 일이니 말이다.

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풍자 토크쇼 -

SNL이나 존 올리버나 존 스튜어트와 같은 유명한 진행자가 진행하는 심야 토크쇼들은 풍자적인 시각을 통해 정치며 사회적 이슈를 다양하고 유머러스하게 모방하며 정확하게 간지러운 부분을 긁어준다.

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예를 들면 -

내셔널 지오그래픽의 한 기사는 "풀 프론탈(Full Frontal)"이라는 프로그램을 예로 들었다. 이 프로그램에서 코미디언 사만다 비는 백신 반대 운동을 비판하며 청중에게 이렇게 묻는다.“누구를 믿겠습니까? 의학 과학의 권위자들인가, 아니면 사촌의 페이스북 페이지에 있는 800개의 밈(짤)인가요?”

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논란을 통한 사회적 논평 -

이처럼 사회적 관찰을 제공하면서도 매우 논란이 되는 방식으로 주제를 다루는 것도 풍자가 나타나는 방식 중 하나다.

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좀 더 복잡한 소통 -

풍자는 실제로 복잡하고 이해하기 어려운 주제를 비판을 통해 전달할 수 있는 방법이 될 수 있다. 여기에는 찰리 채플린의 풍자적 영화 '위대한 독재자'에 등장하는 우표가 그 예시로 묘사되어 있다.

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과학자들의 풍자적 발언 -

언다크 매거진(Undark Magazine)의 한 기사는 네 명의 프랑스 과학자들이 '생태와 진화의 동향(Trends in Ecology and Evolution)' 저널에 발표한 풍자적 발언을 예로 든다.

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기후변화 부정론자를 꼬집는 메시지 -

기후 변화 부정론자들을 조롱하면서 과학자들은 이렇게 말했다: “지구가 자신의 강경한 이념적 입장을 고수한다면… 우리는 두 번째 행성을 찾을 것이다.”

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주제에 더 쉽게 접근 -

과학자들은 풍자라는 매체를 통해 지구의 자원이 줄어들고 있다는 암울한 주제를 보다 쉽게 전달하고자 했다.

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날카로운 비판 -

풍자적 유머는 주제를 더 부드럽게 만들어서 접근하기 쉽게 하려는 시도를 하지 않는다. 사실, 그 반대이다. 반드시 날카로운 대립이 있어야 한다.

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유머의 진정한 의미 - 인간은 무엇이 풍자이고 무엇이 아닌지를 구별하고 있지만, 이제 AI는 우리가 유머를 통해 진정으로 무엇을 의미하는지를 이해하는 데 근접하고 있다.

출처: (Science News) (‘Reverse-Engineering Satire’) (Undark) (National Geographic)

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