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영어

This study examines how the generative AI system ChatGPT reads poetry and constructs meaning, and aims to clarify the literary and critical implications of its interpretive processes. While recent advances in artificial intelligence have stimulated active discussion in the field of poetic creation, research that systematically analyzes AI’s interpretive mechanisms and limitations in the realm of poetic reading and appreciation remains comparatively scarce. Focusing on four poems-Kim Sowol’s “Mother, Sister”, Baek Seok’s “The Lark’s Song”, Yi Yuksa’s “Wilderness”, and Jang Seoknam’s “Narrow Spring”-this study analyzes the kinds of source data and logical structures that underlie ChatGPT’s readings, as well as the errors and distortions that emerge in the process. The results show that ChatGPT reproduces established interpretations more accurately and provides more coherent analyses when it encounters works with high public familiarity and substantial prior scholarship. In contrast, for poems with limited critical tradition, the AI exhibits a tendency toward “information-combination interpretation,” reorganizing meaning around external cues introduced during prompting; moreover, hallucinations-such as fabricating nonexistent textual variants-occurred repeatedly. Compared to human criticism, which explores cultural context, emotional depth, and textual indeterminacy, ChatGPT’s interpretations are clear and consistent yet marked by the uniformity characteristic of machine-generated discourse. Furthermore, when compared with the cultural context, emotional depth, and textural richness evident in human literary criticism, ChatGPT’s interpretations, though stable, cannot avoid the drawback of a uniformity akin to that of a mechanical fabric. Through this analysis, the present study reveals both the potential of employing artificial intelligence in the reading of poetry and its structural limitations. This, in turn, offers implications for how AI may be utilized and supplemented in literary interpretation.

한국어

이 글은 생성형 인공지능 챗GPT가 시를 어떻게 읽고 어떤 방식으로 의미를 구성하는지를 점검하고, 그 문학적·비평적 의의를 규명하는 것을 목적으로 한다. 최근 인공지능 기술의 확산으로 시 창작에 대한 논의는 활발하게 진행되고 있으나, 시 읽기와 감상의 영역에서 AI가 수행하는 해석의 작동 방식과 그 한계를 체계적으로 고찰한 연구는 상대적으로 부족하다. 이 글에서는 김소월 ｢엄마야 누나야｣, 백석 ｢멧새소리｣, 이육사 ｢광야｣, 장석남 ｢좁은 봄｣ 네 편의 시를 대상으로 하여, 챗GPT의 해석이 어떤 자료에 기반하고 어떤 논리 구조를 따르며 어떤 오류를 발생시키는지를 분석하였다. 그 결과 챗GPT는 대중적으로 널리 알려진 작품과 연구 축적 이 많은 작품일수록 기존 논의를 안정적으로 재현하며 구조적이고 체계 적인 답변을 구성하였다. 반면 문헌 정보가 부족한 작품에서는 외부 정보 를 요청하거나 제공받을 때 이를 중심 해석 틀로 과도하게 재배치하는 ‘정보 결합형 해석’이 두드러졌고, 존재하지 않는 판본을 만들어내는 인 공지능 환각 등 한계도 확인되었다. 또한 인간의 비평이 보여주는 문화적 맥락·정서적 깊이와 질감에 비해 챗GPT의 해석은 안정적이지만 기계 직물의 균일함의 가지는 단점을 피 할 수는 없었다. 이러한 분석을 통해 본 연구는 인공지능을 활용한 시 읽기의 가능성과 동시에 그 구조적 한계를 함께 밝혔다. 이는 AI를 어떻 게 활용하고 보완해야 하는지에 대한 시사점이 될 수 있을 것이다.