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내러티브 해킹: NotebookLM을 활용해 AI가 ‘인류성을 잃다’는 소설을 챕터별로 쓰는 방법

발행: (2026년 2월 6일 오전 11:52 GMT+9)
7 min read
원문: Dev.to

Source: Dev.to

개념: “텍스트 단계”

엔지니어이자 작가로서, 나는 스스로에게 질문했다:

“플롯만으로가 아니라 텍스트 자체의 질감을 통해 인간성 상실을 시뮬레이션할 수 있을까?”

대부분의 사람들은 AI를 사용해 “깨끗한” 텍스트를 작성한다. 나는 그와 반대되는 것을 원했다. Google의 NotebookLM과 Gemini 1.5 Pro를 활용해, 주인공이 자신의 몸을 기계화하면서 서술이 풍부하고 감정적이던 것이 점차 기계적이고 논리적이며 차가운 출력으로 변해가는 이야기를 만들 수 있을지 실험하고 싶었다.

이것은 내 실험 소설 Clockwork Orpheus (일본어: 機巧のオルフェウス)의 사후 분석이다.

아키텍처

약 5만 자(≈12시간 작업) 규모의 일관되면서도 진화하는 서사를 달성하기 위해, 나는 단일 긴 채팅 컨텍스트에 의존하지 않았다. 대신, 나는 소설을 소프트웨어 프로젝트처럼 다루었으며, NotebookLM을 내 RAG(검색 기반 생성) 엔진으로 사용했다.

스택

  • 엔진: Gemini 1.5 Pro (via NotebookLM)
  • 컨텍스트 윈도우: 1 M+ 토큰 (모든 설정 문서 처리)
  • 입력: 데이터베이스 역할을 하는 5개의 별도 “소스 파일”

소스 코드 (Context Data)

NotebookLM에 다음 다섯 개 파일을 업로드했습니다. 이야기에 대한 데이터베이스 스키마라고 생각하세요.

  1. Writing Policy (the “Config” file) – 중요. 엄격한 스타일 규칙을 포함합니다.
  2. Plot Structure – 이야기의 골격.
  3. Story Overview – 환상을 방지하기 위한 세계 구축 규칙.
  4. Character Sheets – 상세 프로필.
  5. Glossary – 기술 용어 및 고유 명사.

해킹: 동적 “쓰기 정책”

핵심 트릭은 **“쓰기 정책”**에 있습니다. 저는 AI에게 단순히 “이야기를 써라”라고 지시하지 않았습니다. 각 장마다 구체적인 감정 매개변수를 정의했습니다.

  • 초반 장:

    “감각적인 묘사에 집중하십시오. 열, 고통, 갈망과 관련된 은유를 사용하십시오. 주인공의 내부 감정 독백을 우선시하십시오.”

  • 중반 단계:

    “감각 형용사를 50 % 줄이십시오. 객관적인 사실에 집중하십시오. 감정적 반응보다 논리적 인과관계로 사건을 서술하십시오.”

  • 마지막 장:

    “모든 은유를 제거하십시오. 짧고 간결한 문장을 사용하십시오. 출력은 시스템 로그와 같이 철저히 관찰적인 형태여야 합니다.”

결과

AI가 이 “텍스트 단계”를 성공적으로 실행했습니다.

제1장 – “고통”, “열기”, 그리고 “사랑”으로 가득함. 길고 구불구불한 문장들.

깨어나는 순간은 언제나 익사 직전의 숨 가쁜 숨결과 같았다.
내 폐는 산소를 요구했고, 심장은 마지못해 맥동을 재개했다.
2046년, 도쿄. 검은 커튼 사이로 스며드는 아침 햇빛은 더러워 보였으며, 마치 먼지만을 비추는 무대 조명 같았다. 나는 침대의 왼쪽을 잡았다.

제10장 – 산문이 건조해지고; 주인공은 고통을 “느끼는” 것을 멈추고 “손상”을 “감지”하기 시작한다.

중간층 지역 “미궁 엔진 지구”. 진입 후 경과 시간: 14시간. 휴식: 없음. 복잡한 3차원 구조와 간헐적인 전투가 자원을 소모하고 있다.
남은 탄약: 인당 평균 12발. 식량: 고체 바 2개. 물: 300 ml 남음. 고갈이 임박했다.

피날레 – 주인공의 인간성 완전 상실을 반영하는 차갑게 효율적인 기계적 텍스트.

레이어 전송: 완료. 환경 데이터: 업데이트됨.
시각 정보: 흰색. 유기적 텍스처가 완전히 삭제됨.
벽, 바닥, 천장—모두 흰색 발광체로 구성됨.

왜 이것이 개발자에게 중요한가

이 실험은 스타일이 또 다른 매개변수에 불과하다는 것을 증명합니다. 컨텍스트(RAG)를 설계하고 프롬프트를 동적 구성 파일로 다룸으로써, 모델을 “평균적인” 텍스트를 생성하는 블랙 박스로 취급하는 대신, 엔지니어링 정밀도로 LLM 출력의 미학을 제어할 수 있습니다.

Original Source (Japanese)

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