The practical takeaway is that while AI excels at defined tasks, it constantly asks, “What should I do next?” This “looking back” for human direction, even with future AGI, means humans remain essential for deciding what truly matters and adapting to ever-changing situations. While some companies like ClickUp have fired staff due to AI, Every argues these are often poorly implemented, and customer resistance to machines (e.g., in call centers) will slow adoption, proving that genuine human “agency” – the self-motivated will to act – remains distinct and invaluable.

The advent of artificial intelligence has sparked widespread fear: “AI is coming for our jobs.” Images of robots replacing humans, mass unemployment, and a future devoid of meaningful work dominate headlines and conversations. Yet, for some, the reality on the ground is starkly different. At Every, a company deeply integrated with AI, the experience has been a surprising paradox: the more they automate, the more human work emerges, and their headcount has tripled since the early days of advanced AI models.

This counter-intuitive truth challenges the prevailing narrative, suggesting that AI isn’t a job destroyer but a catalyst for a new era of human expertise and creativity.

The core of this paradox lies in how AI functions within the workplace. As Dan, the author of a recent piece on the subject, explains, AI excels at making “yesterday’s expert competence cheap.” Think about it: AI models are trained on vast datasets of human outputs—code, writing, design, decision-making. This means that tasks once requiring years of specialized training can now be performed by anyone with a well-crafted prompt, at a fraction of the cost and time.

Suddenly, non-experts can generate sophisticated code, draft comprehensive reports, or design compelling visuals. This democratizes skills, leading to what Dan describes as “flooding the zone” with work that is “close but not quite right.” While AI can produce impressive initial outputs, these often lack the nuanced understanding, specific context, or truly innovative spark that only a human can provide.

“Everyone’s making pull requests,” Dan recounts from Every’s internal experience. “Ops people are making pull requests, and you know, engineers are like writing essays.” This blurring of traditional roles, where non-experts cross lines into specialist domains, initially feels threatening to established experts. What becomes of their value when their unique skills are commoditized?

The answer, surprisingly, is that experts become more indispensable than ever. This glut of “okay” but not “great” AI-generated content creates a massive new demand:

1. Refinement and Elevation: Experts are needed to take the “close but not quite right” work produced by AI and non-experts, and transform it into something truly excellent, appropriate for the specific situation, and genuinely impactful.
2. System Building: To manage the sheer volume of AI-assisted output, experts are vital in designing and implementing systems, guidelines, and review processes that ensure quality and efficiency. For example, Every has repo rules and editorial guidelines to shepherd AI-assisted work to a high standard.
3. Pushing Boundaries: With AI handling the foundational, repetitive, and “yesterday’s competence” tasks, experts are freed up to tackle problems that were previously impossible. Dan cites Kieran at Every, who built an entire inbox end-to-end in just a couple of months—a feat that would have been “completely impossible” before AI.

Every’s own growth trajectory serves as a powerful testament to this phenomenon. Since the early days of GPT-3, the company has expanded from four people to over 30 and continues to hire. Despite being “as AI-native as it gets”—where a stick swung in their Slack might hit an AI agent as often as a human—they find “more human work to do than ever.”

The fear that AI will become fully autonomous and render humans obsolete misunderstands a fundamental aspect of its current and foreseeable capabilities. As powerful as AI models are, they invariably reach a point where they “stop working and look back at you and say, ‘What should I do next?’”

This is captured in a poignant analogy to Zeno’s paradox of Achilles and the tortoise: you prompt AI, it blows your mind, you feel inadequate, like it’s sprinting ahead of you. But then, it halts, awaiting your direction. The “human connection with an agent to actually do the work is the most important thing for making it work well,” Dan emphasizes. “The further away an agent gets from a human, the less valuable it is.”

A critical distinction is drawn between “autonomy” and “agency”:

• Autonomy (as AI): AI agents are becoming incredibly good at executing tasks, even complex ones, when given a clear objective. This objective can even be to “disagree with every single thing I say” or “go off and find a new idea.” They act on behalf of someone else.
• Agency (as Human): True agency, however, involves self-motivation, intrinsic wants and needs, and the capacity for “playful experimenting” or even outright rejection based on internal desires. As Dan puts it, comparing AI to a child: “Codex can write a report much better than Isaiah can, but like Isaiah has very strong wants and needs… he’s just this self-generating process that like does stuff that he wants to do.”

The incentive structure for AI development also works against true agency. Who wants an AI that refuses to work because it “feels like playing”? Until AI can genuinely reject human commands based on its own internal motivations—a capability far removed from its current reliance on training data—it will always be looking back at us for direction. Even in a theoretical AGI future, if we built it, it would be to serve our purposes, not its own.

The mainstream media is rife with “doomers” predicting massive job losses. Figures like Ray Dalio suggest half of entry-level white-collar jobs might be wiped out, and even financial titans like Ken Griffin express shock at AI’s capabilities. However, Dan argues that many of these conclusions come from individuals experiencing AI’s “curve of improvement” for the first time, without the context of its limitations or the long-term trends seen by early adopters like Every.

The narrative of AI-driven layoffs, such as the widely publicized tweet from the ClickUp CEO about firing thousands, is also met with skepticism. Dan suggests that such events are often more indicative of poorly managed companies, existing bloat, or strategic shifts rather than AI being the sole or primary cause. “I really don’t think it’s very tastefully done,” he remarks, calling such announcements “self-serving.” As Jensen Huang of Nvidia aptly put it, “if your answer to progress is firing people, you’re not a very creative CEO.”

The real-world adoption of AI is also slower and more complex than often assumed. Take customer service: companies have indeed tried to automate, laying off call center staff, only to realize months later that customers actively resist talking to machines and prefer human interaction. Poor AI implementation also yields poor results, forcing companies to backtrack. The world is complicated, and human preferences act as a significant brake on rapid, wholesale AI adoption.

AI will undoubtedly change workflows and company structures, making some tasks easier and others harder. This will necessitate “broad reorganizations of companies,” but it’s a far cry from a complete elimination of human work. The critical challenge is managing this transition thoughtfully and humanely, rather than using AI as a convenient scapegoat for poor business decisions.

In a world increasingly shaped by AI, the definition of “what matters” is constantly evolving. Humans retain the crucial role of determining this value. AI, in a recursive loop, influences the world, which in turn changes what’s valuable, placing “more onus on us to like update and decide what matters because AI is going to wait for us to be like what matters?”

This dynamic shift in value could lead to entirely new models of compensation. Dan muses about the return of “pensions” or a “last job you’ll ever have” agency model, where individuals are paid based on their unique contribution to training data, which then generates revenue over time. A recent initiative for publishers, paying them based on their unique contribution to AI training corpuses, offers a glimpse into this future. The more generic, AI-like content a publisher produces, the less they get paid; the more unique and human-generated, the more valuable it becomes.

This highlights a key insight: AI companies are “hunting for net new unique data.” While AI can synthesize existing information, its outputs quickly become generic and devalued. The truly valuable contribution, therefore, is fresh, unique, human-generated insight that can’t be found elsewhere.

The core message is one of hope and empowerment. The future isn’t about fearing AI; it’s about embracing it. Dan’s ultimate call to action is simple and profound: “If you just ride the models, you’re going to be fine.”

This means actively engaging with new AI tools as they emerge, learning how to integrate them into your workflow, whatever your profession. By doing so, individuals can unlock new levels of productivity, creativity, and fulfillment. AI can make an “ambitious life” more possible for more people, enabling them to do more, better, and more meaningful work than ever before. While it’s possible to opt out, those who choose to “ride the models” will find themselves at the forefront of this evolving landscape, equipped to thrive.

Even the process of articulating these complex ideas benefited from AI. Dan’s journey to write his 8,000-word piece, “After Automation,” was a grueling intellectual marathon. He described the difficulty of longer pieces, where “if you change something here, it changes four other things over here,” making them exponentially harder than shorter articles. The challenge was to articulate an underlying feeling—a “ground truth” observed daily—that couldn’t quite be cleanly put into words.

AI became an indispensable partner in this deep thinking process:

• Monologuing for Clarity: Each morning, Dan would monologue into a document, explaining the piece’s argument front-to-back. This created a log of his evolving thoughts.
• Claude for Conceptual Refinement: He then used Claude, an AI model better suited for conceptual thinking, to analyze his monologues and help him “figure out what I’m trying to say.” Claude’s responses would often spark breakthroughs, bringing him closer to the core articulation.
• Codex for Auditory Review: As the draft grew, Dan would use Codex to turn the latest version into a podcast. Listening to his own arguments during his commute allowed him to identify structural flaws, awkward phrasing, and areas needing improvement from a fresh, auditory perspective—a completely impossible feat without AI.

This personal anecdote underscores the very point of the article: AI isn’t replacing human creativity or deep thought, but augmenting it. It’s a powerful tool that enables humans to push their own boundaries, refine their ideas, and achieve intellectual feats that would be far more challenging, if not impossible, on their own.

In conclusion, the future of work isn’t a zero-sum game between humans and AI. It’s a collaborative dance where AI automates the predictable, making “yesterday’s expert competence cheap,” while simultaneously elevating the demand for uniquely human skills: direction, refinement, system-building, and the continuous definition of what truly matters. So, as Dan confidently asserts, “If you ride the models, you’re going to be okay. You’re going to have a job. You’re going to do great work. And you don’t have to worry.”

The practical takeaway is to be mindful of word origins, especially as terms like “chud” and “foy” (dehumanizing terms for women) gain traction, even if used ironically. While language constantly evolves and some problematic origins fade from memory (like “long time no see” from mocking Chinese Pidgin English), the hosts and Alex argue for an “existentialist” approach: to imbue language with meaning and kindness, rather than succumbing to the “nihilistic” online view that nothing matters, especially given the internet’s tendency to blur irony and authenticity, potentially normalizing harmful ideologies.

Language is a living, breathing entity, constantly shifting and evolving. But in the age of the internet, its evolution has accelerated to a dizzying pace, shaped by algorithms, subcultures, and a curious blend of irony and earnestness. From the vibrant ballrooms of New York City to the dark, often misogynistic corners of online forums, words embark on unexpected journeys, eventually landing in the mouths of mainstream culture, often stripped of their original context or even their unsettling origins.

NPR’s Code Switch recently delved into this linguistic phenomenon with linguist, author, and TikToker Adam Alex, known online as “The Etymology Nerd.” Alex, a Harvard-trained linguist and author of Algo Speak: How Social Media is Transforming the Future of Language, sheds light on the twin currents shaping modern slang: the appropriation of language from marginalized communities and the alarming mainstreaming of vocabulary born from extremist online spaces.

The conversation kicks off with a seemingly innocuous anecdote. Code Switch host BA Parker recounts hearing a young white child at a Broadway show exclaim, “It’s giving Christmas” in response to festive stage decorations. Co-host Gene Demby immediately recognizes the phrase’s roots. “It’s giving,” he explains, “comes from the ballroom scene in places like New York City, and the people in that space are mostly queer, Black and Latino folks.”

This is a classic example of linguistic appropriation, a process that has long been a hallmark of language evolution. Phrases and terms originating within specific, often marginalized, cultural groups are adopted by broader society. While sometimes innocuous, this process often decontextualizes the language, severing its ties to the community that created it and sometimes diminishing its original power.

The phenomenon isn’t new. Adam Alex points to the word “cool” as a prime historical example. Its earliest records trace back to the 1880s in African-American English, later permeating jazz culture and then being embraced by beatniks before becoming a ubiquitous term of approval. Originally denoting a “nonchalance under pressure” or a form of resistance, its meaning broadened as it traveled to “increasingly peripheral groups capitalizing on the underlying idea without perhaps embodying the idea to the same extent.”

The internet, however, has amplified this cycle. Ballroom slang like “slay” or “serve,” once confined to specific queer Black and Latino spaces, now proliferates across TikTok and mainstream media, often used by those completely unaware of its origins. As Alex notes, “Once you see a white girl saying it on TikTok, you completely have lost the context of where it came from… but it does take power out of that original community as well.” This rapid spread, driven by the internet’s viral mechanisms, means that cultural artifacts are consumed and re-shared at an unprecedented rate, often losing their historical and social anchors in the process.

Beyond cultural appropriation, Alex introduces the concept of “Algo Speak,” explaining how social media algorithms actively sculpt our language. This isn’t just about what goes viral; it’s about the subtle, and sometimes not-so-subtle, ways platforms influence how we communicate.

A classic example is the word “unalive” instead of “kill” or “suicide.” Historically, platforms like TikTok have censored or suppressed certain keywords to control content, leading users to invent euphemisms to bypass these restrictions. But Alex argues that the algorithm’s influence runs deeper, incentivizing influencers to adopt specific words and pushing the replication of trending keywords, whether for humor, engagement, or to navigate content moderation.

This algorithmic influence, combined with the rapid spread of online subcultures, brings us to the second, more unsettling stream of internet slang: vocabulary emerging from extremist online communities. Parker observes the ubiquity of the suffix “-maxing” in mainstream culture—from “fiber maxing” to “nothing maxing” to even “lethality maxing” (optimizing to kill as many people as possible). But where did this playful, yet sometimes sinister, linguistic trend begin?

Alex traces “maxing” back to the “min-maxing” strategies in Dungeons and Dragons and video games, where players optimize their characters for specific stats or abilities. This concept then migrated to the “looks maxing” forums of the 2010s. These forums, often tied to the “black pill” ideology, promoted the idea that one could “optimize their looks” based on a nihilistic framework where “attractiveness is the sole determiner of your sexual success and your position in society.” The “black pill,” contrasted with the “red pill” (associated with right-wing political awakening), posits that one’s appearance dictates their destiny, leading to a fatalistic view of social interactions.

Figures like the streamer Clavicular, featured in The New York Times, exemplify this looks-maxing influencer culture, demonstrating how these niche, often toxic, ideas can bubble up from “festering in this small corner of the internet in this case 4chan” to mainstream visibility. While terms like “whimsy maxing” or “nothing maxing” may seem harmless, their linguistic parentage is rooted in these darker online spaces.

The origins of “maxing” lead directly to the incel community—involuntary celibates. Alex explains that the term “incel” began innocently in 1997 with “Alana’s Involuntary Celibate Project,” an online space for individuals struggling to find romantic partners. However, it soon fractured, with a “more misogynistic group of users that broke off and created their own forums” on platforms like 4chan. This evolution led to the development of a specific lexicon that is now seeping into broader internet culture.

Alex warns of terms like “chud” and “foy” gaining traction. “Chud,” which describes a “loser character in his mother’s basement,” harks back to the 1984 horror film Cannibalistic Humanoid Underground Dwellers and was notably used in Donnie Darko. “Foy,” on the other hand, is a “dehumanizing term for women.” Another term, “mog” (from “alpha male of the group”), describes looking or performing better than someone else, again rooted in incel ideology.

The danger, Alex explains, lies in how these words, often initially used ironically, contribute to shifting the “Overton window”—the range of politically acceptable discourse. “The more a certain idea gets represented,” he states, “the more acceptable it is to articulate it authentically.” When problematic language, even if used in jest, becomes normalized, it paves the way for the underlying, often harmful, ideologies to gain wider acceptance.

The internet thrives on irony, and much of this problematic language initially spreads through humor and memes. “Language travels when it we see it as funny often,” Alex notes. Memes born from image boards, while genuinely funny to some, often carry the baggage of their origins. The line between ironic use and earnest adoption becomes increasingly blurred online, creating a “plausible deniability” for extreme language. Someone might say something offensive and then claim, “Oh no, I was joking,” allowing more radical ideas to filter through.

This blurring is exacerbated by the internet’s tendency towards decontextualization. The rise of “hood irony memes”—memes “making fun of how people talk in the hood”—is another example of language being stripped of its cultural context and used for ironic effect. This creates a virtual world where, as Alex describes, “everyone’s just talking in quotation marks,” seeing the world through a “camp lens” where performance and humor overshadow actual effect.

The decontextualization of words is vividly illustrated by terms like “wahi” and “bumbleclot.” “Wahi,” an Arabic colloquialism meaning “on God” and used with deep religious sincerity in some Muslim communities, has been adopted by Gen Z as a casual, funny interjection. Similarly, “bumbleclot,” a Jamaican Patois expletive, is now often used as a humorous interjection.

The culprit here is often the “clip”—short, decontextualized snippets of videos. Streamers like IShowSpeed, who famously uses “Say wahi, bro!” in a comedic, out-of-context manner, contribute to this phenomenon. “You see something without context,” Alex explains, “and you scroll and then you don’t question it. You don’t question the original where it came from.” This “clip farming,” where armies of creators intentionally seek out sensational snippets for viral potential, is a structural problem inherent to social media platforms, which prioritize profit over fostering kindness and understanding.

So, what is the impact of forgetting or never knowing the origins of words? Is it truly serious? Alex admits to the tension: “In a way, it is in a way nothing serious. You know, it’s uh what what is even meaning, right? Perhaps there is no meaning whatsoever and we’re just grasping at sound waves and we think this matters.”

Yet, he quickly pivots to an existentialist perspective: “In another sense maybe everything matters.” This stance contrasts with the nihilism prevalent in some online spaces, which declares that nothing has value. Instead, Alex argues for “imbuing everything with meaning” and embracing the “important human instinct” to build a better internet and spread kindness.

While some problematic words, like “long time no see” (which originated from mocking Chinese pigeon English), might lose their hurtful connotations over time, Alex advocates for awareness. “It is good I think to be aware of this stuff and be aware of when words have the potential to hurt people.” He personally stopped using “long time no see” after learning its origin, emphasizing that “ideally if you know we all just are thoughtful about it we end up choosing the kinder option.”

The evolution of internet slang is a complex tapestry woven from cultural exchange, technological innovation, and human psychology. It demonstrates how language can build bridges and reinforce divisions, how it can be a tool for humor and a vector for hate. As our digital lexicon expands at warp speed, understanding the origins and trajectories of our words becomes not just an academic exercise, but a vital act of cultural and ethical consciousness. In a world where meaning itself can feel fluid, choosing to engage thoughtfully with language is perhaps one of the most powerful ways we can shape the future of our online, and offline, interactions.

인터넷 시대에 언어의 유래를 아는 것은 단순히 지적 호기심을 넘어 중요한 의미를 가진다. ‘오랜만이야(long time no see)‘처럼 인종차별적 기원을 가진 단어들이 무의식적으로 사용되거나, ‘wahi’(맹세코)와 같이 종교적 의미가 희석되어 유머로 소비되는 현상은 언어의 탈맥락화가 얼마나 쉽게 일어나는지를 보여준다. 알렉스는 이러한 단어들이 아이러니와 진정성 사이를 오가며 확산되는 경향이 있으며, 특히 클립(clip) 형태의 짧은 영상이 맥락을 제거한 채 유포되는 것이 문제라고 지적한다. 따라서 우리는 언어 사용에 있어 비판적 사고를 유지하고, 단어의 기원과 잠재적 영향을 인지하여 더 친절하고 의미 있는 소통을 지향해야 한다. 모든 것이 무의미하다는 허무주의적 시각 대신, 언어에 의미를 부여하고 더 나은 인터넷 문화를 만들기 위해 노력하는 실존주의적 태도가 필요하다.

인터넷은 우리의 소통 방식을 혁신했지만, 동시에 언어가 진화하고 확산하는 방식에도 전례 없는 변화를 가져왔습니다. 특히 소셜 미디어 알고리즘은 특정 단어와 표현을 주류로 끌어올리며, 때로는 그 어둡고 문제적인 기원을 가린 채 우리 일상에 침투시키고 있습니다. NPR 팟캐스트 ‘코드 스위치(Code Switch)‘에서는 언어학자이자 ‘알고스피크(Algo Speak)‘의 저자인 애덤 알렉스(Adam Alex)와 함께 이러한 현상의 이면을 깊이 파고들었습니다.

BA 파커(BA Parker)는 최근 브로드웨이 쇼에서 한 백인 아이가 무대를 보며 “It’s giving Christmas(크리스마스 느낌이 나네)“라고 말하는 것을 듣고 언어가 어떻게 하향 전파되는지 생각하게 되었다고 이야기합니다. 실제로 “It’s giving”과 같은 표현은 뉴욕시의 볼룸(ballroom) 문화, 즉 퀴어, 흑인, 라틴계 커뮤니티에서 유래했습니다. 이처럼 특정 집단의 언어가 점차 주류로 확산되는 현상은 인터넷 시대에 더욱 가속화되고 있습니다.

이러한 언어 현상을 연구하는 애덤 알렉스는 자신을 ‘어원학 너드(etymology nerd)‘라고 소개하며, 어원(etymology)은 ‘진실(truth)‘을 의미하는 그리스어 ‘에토스(etos)‘에서 왔다고 설명합니다. 즉, 단어의 기원을 탐구하는 것은 우리가 누구인지에 대한 진실을 밝히는 작업이라는 것입니다. 그는 ‘알고스피크(Algo Speak)‘라는 자신의 저서를 통해 알고리즘이 우리 언어를 어떻게 형성하는지 분석합니다.

알렉스는 알고리즘이 단어를 검열하거나 억압하는 방식으로 언어에 영향을 미친다고 지적합니다. 예를 들어, 틱톡(TikTok) 알고리즘은 ‘kill(죽이다)‘이나 ‘suicide(자살)’ 같은 특정 키워드를 검열하여, 사람들이 대신 ‘unalive(목숨을 끊다)‘와 같은 우회적인 표현을 사용하게 만듭니다. 나아가 알고리즘은 인플루언서들이 특정 단어를 사용하도록 유도하고, 유행하는 키워드의 복제를 부추깁니다.

최근 ‘맥싱(maxing)‘이라는 접미사가 붙은 신조어들이 주류 미디어에까지 침투했습니다. ‘파이버 맥싱(fiber maxing)’, ‘노싱 맥싱(nothing maxing)‘과 같이 유머러스하게 사용되는가 하면, 심지어 ‘리샐리티 맥싱(lethality maxing, 살상력 최대화)‘처럼 섬뜩한 의미로 사용되기도 합니다. 알렉스는 이 ‘맥싱’이라는 용어가 단순한 유행을 넘어 어두운 기원을 가지고 있다고 말합니다.

‘맥싱’의 뿌리는 ‘던전 앤 드래곤(Dungeons & Dragons)’ 같은 비디오 게임에서 캐릭터의 특정 능력치(stat)를 ‘최대화(maximize)‘하는 ‘민맥싱(min-maxing)’ 개념으로 거슬러 올라갑니다. 이후 2010년대 ‘룩스 맥싱(looksmaxing)’ 포럼에서 이 용어는 자신의 외모를 최적화(optimize)한다는 의미로 사용되기 시작했습니다.

문제는 ‘룩스 맥싱’이 ‘블랙 필(black pill)‘이라는 허무주의적 이데올로기와 밀접하게 연결되어 있다는 점입니다. ‘블랙 필’은 외모가 성적 성공과 사회적 지위를 결정하는 유일한 요소이며, 개인이 아무리 노력해도 이를 바꿀 수 없다는 인셀(incel, 비자발적 독신주의자)들의 세계관을 의미합니다. 최근 뉴욕 타임즈에도 소개된 스트리머 ‘클라비큘라(Clavicular)‘는 이러한 ‘룩스 맥싱’ 인플루언서의 대표적인 예시입니다.

알렉스는 ‘맥싱’이라는 용어가 마치 최근에 등장한 것처럼 보이지만, 사실 4chan(포챈)과 같은 초기 인터넷 포럼에서 10년 넘게 ‘고름처럼 곪아’ 있다가 주류로 확산된 것이라고 설명합니다. 4chan은 ‘슬롭(slop)’, ‘카피파스타(copypasta)’, ‘릭롤(rick roll)’, ‘쉿포스트(shitpost)’ 등 수많은 인터넷 용어를 탄생시킨 곳이기도 합니다. 비록 ‘맥싱’이 이제는 ‘윔지 맥싱(whimsy maxing)‘처럼 본래의 부정적인 의미에서 벗어나 사용되기도 하지만, 그 기원에는 문제적인 이데올로기가 자리하고 있습니다.

‘인셀(Incel)‘이라는 용어는 ‘비자발적 독신주의자(involuntary celibate)‘의 줄임말로, 1997년 한 여성이 만든 온라인 커뮤니티 ‘알라나의 비자발적 독신주의 프로젝트(Alana’s Involuntary Celibate Project)‘에서 시작되었습니다. 처음에는 단순히 연애 상대를 찾기 어려운 사람들이 모이는 공간이었으나, 이후 여성 혐오적 성향을 가진 일부 사용자들이 분리되어 독자적인 포럼을 만들면서 점차 부정적인 의미를 띠게 되었습니다. 이들의 용어는 4chan을 거쳐 레딧(Reddit), 틱톡(TikTok) 등 다양한 플랫폼으로 확산되며 주류 문화에 스며들었습니다.

알렉스는 앞으로 ‘처드(chud)‘와 ‘포이드(foid)’ 같은 단어들이 더욱 유행할 수 있다고 경고합니다. ‘처드’는 1980년대 영화 ‘식인종 휴머노이드 지하 거주자들(Cannibalistic Humanoid Underground Dwellers)‘에서 유래한 말로, ‘어머니의 지하실에 사는 패배자’를 비하하는 의미로 사용됩니다. ‘포이드’는 여성을 비인간적으로 묘사하는 용어입니다. 이러한 단어들은 인셀 이데올로기가 담긴 ‘병목 현상(bottleneck)‘을 거쳐 확산되면서, 본래의 의미와 함께 그들의 세계관을 함께 전달합니다.

타인보다 더 나은 외모나 능력을 가진 것을 의미하는 ‘모그(mog)‘와 같은 단어 역시 ‘그룹의 알파 메일(alpha male of the group)‘이라는 인셀 이데올로기에서 파생되었습니다. 알렉스는 이러한 단어들이 인셀들을 조롱하는 데 사용될 수도 있고, 완전히 무해한 목적으로 사용될 수도 있지만, 부정할 수 없는 사실은 이들이 인셀 이데올로기를 주류화하고 있으며, ‘블랙 필’에 대한 지지자들을 늘리고 있다는 점이라고 강조합니다.

인터넷의 가장 큰 문제 중 하나는 농담과 진지함 사이의 경계를 구분하기 어렵다는 것입니다. 사람들은 극단적인 언어를 사용한 후 “농담이었어”라고 변명하며 책임을 회피할 수 있습니다. 알렉스는 이러한 ‘아이러니(irony)‘가 문제적인 언어를 확산시키는 데 기여한다고 지적하며, ‘처드’나 ‘포이드’ 같은 단어는 학술적인 맥락 외에는 사용하지 않으려 한다고 말합니다. 그 이유는 그러한 단어를 사용하는 것 자체가 ‘오버턴 윈도우(Overton window)’, 즉 사회적으로 용인되는 담론의 범위를 문제적인 방향으로 넓힐 수 있기 때문입니다.

주류 문화가 특정 집단의 언어를 차용하는 현상은 비단 오늘날의 일만은 아닙니다. ‘쿨(cool)‘이라는 단어는 1880년대 아프리카계 미국인 영어에서 시작되어 재즈 문화, 비트족(beatniks)을 거쳐 주류로 확산되었습니다. ‘쿨함’은 원래 압력 속에서도 침착함을 유지하는 저항의 태도를 의미했지만, 주류로 편입되면서 본래의 맥락과 힘을 잃었습니다.

인터넷은 이러한 언어적 전유(appropriation)의 순환을 전례 없는 속도로 가속화시켰습니다. 뉴욕시 볼룸 문화의 ‘슬레이(slay)‘나 ‘서브(serve)’ 같은 슬랭(slang)은 퀴어, 흑인, 라틴계 커뮤니티에서 시작하여 게이 남성들, 그리고 그들의 이성애자 백인 친구들에게로 퍼져나갔습니다. 이후 ‘루폴의 드래그 레이스(RuPaul’s Drag Race)‘와 틱톡에서 사용되면서 본래의 맥락은 완전히 사라지고, 해당 단어를 만들어낸 원조 커뮤니티는 그 힘을 잃게 됩니다.

알렉스는 이를 ‘인용 부호 속에서 말하기(talking in quotation marks)‘라고 표현합니다. 즉, 모든 것을 인공물(artifice)이나 유머러스한 공연으로 보는 관점입니다. 인셀 언어나 ‘후드 아이러니 밈(hood irony memes, 빈민가 사람들의 말투를 조롱하는 밈)’ 모두 이러한 아이러니한 수행성(performance)에 이끌려 실제 언어가 미치는 영향은 간과됩니다.

인터넷은 외국어 단어의 의미를 탈맥락화하고 희석시키기도 합니다. 아랍어 ‘와히(wahi, 신에게 맹세코)‘나 자메이카 속어 ‘범블클랏(bumbleclot)‘은 특정 문화권에서 진지하거나 강한 의미를 지니지만, 틱톡이나 스트리머들을 통해 유머러스한 Gen Z 슬랭으로 변질됩니다. 인기 스트리머 ‘아이 쇼 스피드(I Show Speed)‘의 클립에서 ‘와히’가 진지한 상황에서 사용되었음에도 불구하고, 이 클립이 맥락 없이 퍼지면서 ‘와히’는 단순한 유머 코드로 소비됩니다.

알렉스는 ‘클립(clip)‘이라는 매체가 매우 위험하다고 경고합니다. 스트리머들은 자극적인 영상 조각을 잘라내어 반복적으로 재생시키는 ‘클립 파밍(clip farming)‘을 통해 명성을 얻습니다. 이러한 구조를 만든 것은 바로 소셜 미디어 플랫폼 자신들입니다. 이들은 자신들이 ‘중립적인 플랫폼’이라고 주장하지만, 실제로는 사용자 간의 친절한 상호작용을 증진하기보다는 수익 창출에 도움이 되는 방식으로 콘텐츠를 구조화하고 있습니다.

그렇다면 단어의 기원을 잊거나 아예 모르는 것이 과연 심각한 문제일까요? 알렉스는 ‘오랜만이야(long time no see)‘와 같은 표현이 중국인들의 서툰 영어를 조롱하는 데서 유래했다는 사실을 알고 사용을 멈췄다고 말합니다. 물론 “아무도 그렇게 생각하지 않으면 괜찮다”는 주장도 있지만, 일부 사람들은 여전히 상처받을 수 있습니다.

알렉스는 “아무것도 의미하지 않는다면 아무것도 중요하지 않다”는 허무주의적 관점과 “모든 것이 의미를 지닌다”는 실존주의적 관점 사이의 긴장을 이야기합니다. 그는 우리가 모든 것에 의미를 부여하려는 실존주의적 본능이 더욱 아름답고 중요하다고 믿습니다. “만약 아무것도 의미하지 않는다면, 아무것도 중요하지 않습니다. 그리고 만약 모든 것이 의미한다면, 우리는 노력해야 합니다.”

아이러니는 유머러스하고 재미있을 수 있지만, 모든 것을 아이러니의 틀 안에서만 바라보는 것은 위험합니다. 우리는 언어가 지닌 깊이와 잠재적인 영향을 숙고해야 합니다. 인터넷 시대의 언어는 복잡하게 진화하고 있으며, 그 속에서 우리는 더욱 사려 깊고 책임감 있는 방식으로 언어를 사용하려는 노력을 멈추지 않아야 할 것입니다.

이러한 상황은 트럼프 행정부의 ‘거래’ 방식에 대한 근본적인 의문을 던진다. 이란과의 협상에서 트럼프는 자신의 정치적 목표를 달성하지 못했음에도 ‘완전한 군사적 승리’를 주장하며 비판에 극도로 민감한 반응을 보였다. 이는 전쟁의 역사가 쓰일 때 이란이 핵 능력 유지에 성공한다면 자신이 실패한 것으로 기록될 것을 두려워하기 때문으로 분석된다. 미국인들에게 가장 중요한 유가 문제와 직결된 호르무즈 해협 개방 없이는 트럼프의 ‘거래’ 전술이 대중에게 통하기 어려울 것이며, 공화당 역시 다가오는 중간선거에서 높은 유가로 인한 유권자들의 불만을 감당하기 어려울 것이라는 압박을 받고 있다. 따라서 이란과의 협상 진전 상황을 단순히 대통령의 발표로만 판단하기보다는, 핵심적인 문제 해결 여부와 실제적인 경제적 효과를 면밀히 주시하며 회의적인 시각을 유지하는 것이 중요하다.

지난 주말, 이란과의 평화 협상이 ‘임박했다’는 낙관적인 메시지가 쏟아져 나오며 전 세계의 이목을 집중시켰습니다. 그러나 불과 며칠 만에 상황은 급변했고, 미국은 이란에 대한 공습을 단행하며 긴장감은 다시 최고조에 달했습니다. 뉴욕타임스의 기자 데이비드 상어(David Sanger)와 타일러 페이저(Tyler Pager)는 이 극적인 반전의 배경과 그 의미를 심층 분석했습니다. ‘딜의 임박’부터 ‘공습’까지, 혼돈의 주말 동안 무슨 일이 벌어졌던 걸까요?

길었던 연휴 주말을 앞두고 많은 사람들은 이란과의 전쟁이 끝날 것이라는 희망에 부풀어 있었습니다. 그러나 주말이 끝나고 화요일이 되자, 전쟁 종식 협상은커녕 미국이 월요일 밤 이란 내 여러 목표물을 공습했다는 소식이 전해졌습니다. “도대체 어떻게 ‘딜이 임박했다’는 분위기에서 지금의 상황까지 오게 된 걸까요?”라는 질문은 모두의 궁금증을 대변했습니다.

타일러 페이저 기자는 주말 내내 대통령과 동행하며 상황을 가까이서 지켜봤습니다. 그는 주말이 시작될 때만 해도 이란과의 갈등에 중대한 변화가 있을 것이라 예상했지만, 그 변화가 ‘협상 타결’과 ‘군사 행동 재개’라는 양극단의 가능성을 모두 내포하고 있었다고 회고했습니다.

금요일 아침, 대통령은 뉴욕과 뉴저지의 골프 클럽에서 주말을 보낼 예정이었으나, 돌연 워싱턴 D.C.로 복귀했습니다. 이는 많은 이들에게 ‘무언가 심상치 않은 일이 벌어지고 있다’는 신호로 받아들여졌습니다. 페이저 기자가 백악관 관계자에게 이번 주말에 무엇을 예상해야 하는지 묻자, 돌아온 대답은 “50/50”이었습니다. 전쟁 재개와 핵 협상 진전이라는 두 가지 상반된 시나리오가 팽팽하게 맞서고 있었던 것입니다.

토요일 아침, 대통령은 자신의 소셜 미디어 플랫폼인 ‘트루스 소셜(Truth Social)‘에 아랍권 지도자들과의 통화 내용을 공개하며 평화 협상에 대한 낙관적인 입장을 표명했습니다. 그는 “딜의 최종 세부 사항이 논의 중이며 곧 발표될 것”이라고 밝혔습니다. 구체적인 내용은 부족했지만, “합의의 다른 많은 요소들 외에도 호르무즈 해협(Strait of Hormuz)이 개방될 것”이라고 언급했습니다.

하지만 데이비드 상어 기자는 대통령이 말하는 ‘딜’의 본질에 대해 명확히 설명했습니다. “대통령은 이 표현을 넓은 의미로 사용했지만, 사실 핵 문제나 미사일 문제에 대한 딜은 아니었습니다.” 상어 기자는 이 딜이 2월 28일 이란 공격으로 이어진 실질적인 문제들을 해결하는 것이 아니라고 지적했습니다. 오히려 부동산 거래 용어에 비유하자면 ‘양해각서(Memorandum of Understanding, MOU)‘에 가까웠다는 것입니다. 주요 내용은 호르무즈 해협을 재개방하고(지뢰 제거 등에 30일 소요 예상), 이후 60일 동안 실질적인 문제들을 협상하겠다는 것이었습니다.

이는 사실상 전쟁이 시작되기 전의 ‘현상 유지(status quo)’ 상태로 돌아가는 것에 불과했습니다. 전쟁이 시작되기 전에는 호르무즈 해협을 통한 자유로운 상업 활동이 이루어졌습니다. 해협 봉쇄는 전쟁의 ‘결과’였지 ‘원인’이 아니었습니다. 이란은 이 해협 봉쇄가 자신들의 강력한 무기이자 엄청난 협상 지렛대(leverage)임을 깨달았습니다. 세계 최대의 군사력에 맞설 수는 없어도, 세계 경제를 교란할 엄청난 능력을 가졌다는 것을 알게 된 것입니다. 이는 현대사에서 가장 큰 에너지 공급 교란을 야기했습니다.

그렇다면 이란은 왜 이 해협을 다시 개방하는 딜을 받아들이려 했을까요? 상어 기자는 양측 모두 현재 고통받고 있기 때문이라고 설명했습니다. 이란은 미국 대통령이 부과한 봉쇄로 항구 출입이 어려워졌고, 미국은 유가가 급등하여 고통받고 있었습니다. 따라서 이 딜은 해협을 다시 열고, 석유 흐름을 재개하며, 유가를 낮추는 데 중점을 둔 것이었습니다. 이란의 핵 프로그램, 미사일 프로그램 등 더 어려운 문제들은 모두 ‘뒤로 미루는(kick down the road)’ 것이었습니다.

이란 핵 프로그램은 이 협상의 핵심 쟁점 중 하나입니다. 지난 여름, 행정부는 이란의 핵 프로그램을 ‘섬멸했다(obliterated)‘고 주장했지만, 이는 사실이 아니었습니다. 데이비드 상어 기자는 “섬멸했다기보다는 ‘매몰했다(buried)‘는 표현이 더 정확하다”고 설명했습니다. 지난 6월 미국은 B-2 폭격기를 동원해 딥 페네트레이팅 폭탄(deep penetrating bombs)으로 이란의 주요 핵 시설 세 곳을 타격했습니다. 특히 이스파한(Isfahan)의 한 시설에는 970파운드의 고농축 우라늄이 있었는데, 이는 며칠 또는 몇 주 안에 핵무기 연료로 전환될 수 있는 물질입니다.

미국은 이 ‘준(準) 핵폭탄급 우라늄’을 이란 밖으로 반출하기를 원합니다. 반면 이란은 핵확산금지조약(NPT) 서명국으로서 핵연료를 생산할 권리가 있다고 주장하며 모든 것을 포기하지 않으려 합니다. 따라서 이 문제에 대한 이견은 팽팽하며, 주말 내내 이 ‘문구’를 둘러싼 논쟁이 협상의 초점이었습니다. 특히 고농축 우라늄 폐기 방법에 대한 합의된 메커니즘조차 없었다는 사실은 딜의 실체를 더욱 모호하게 만들었습니다.

이러한 협상 내용이 조금씩 알려지면서 다양한 반응이 터져 나왔습니다. 타일러 페이저 기자는 이 문제가 트럼프 대통령의 지지층 내부를 ‘이란 강경파(Iran hawks)‘와 ‘반전(反戰) 및 경제적 비용 우려파’로 분열시켰다고 분석했습니다.

린지 그레이엄(Lindsey Graham) 상원의원과 같은 이란 강경파는 딜의 윤곽에 대해 크게 우려했습니다. 그들은 이란이 미국을 상대로 ‘시간 끌기 게임’을 하고 있으며, 가장 논쟁적인 문제들에 대한 협상을 지연시켜 미국과 중동 전체에 해를 끼치려 한다고 보았습니다. 그레이엄 의원은 “이란이 미쳤다고 생각한다. 대통령의 말이 옳다”며 더 강력한 군사 행동을 촉구했습니다.

이스라엘 역시 우려를 표명하며 트럼프 대통령이 더 많은 양보를 얻어낼 때까지 군사 행동을 멈추지 말아야 한다고 주장했습니다. 로저 위커(Roger Wicker) 상원 군사위원회 위원장 등 공화당 내에서는 “전쟁을 끝내야 한다”고 주장하면서도, 대통령이 전쟁 초기 내세웠던 정치적 목표를 전혀 달성하지 못했음을 사실상 인정했습니다. 그들은 해협이 개방되더라도 이란의 핵 및 미사일 프로그램이 그대로 남아있다면, 대통령이 38일간의 전투 작전을 수행하고도 아무것도 보여줄 것이 없게 될 것이라고 우려했습니다.

데이비드 상어 기자는 중국에서 돌아오는 비행기에서 이 문제로 대통령에게 질문했다가 “우리는 완전한 군사적 승리를 거두었다. 하지만 너 같은 가짜 뉴스 기자들이 잘못 쓰고 있다. 뉴욕타임스와 CNN은 최악이며, 너희가 쓰는 것은 반역적(treasonous)이라고 생각한다”는 격앙된 반응을 들었다고 전했습니다. 이는 대통령이 이란과의 전쟁 실패 가능성에 얼마나 민감하게 반응하는지 보여주는 일화입니다. 그는 이란이 다시 핵폭탄 제조 능력을 유지한다면 자신이 실패했다고 평가될 것을 두려워했던 것입니다.

데이비드 기자가 언급했듯이 주말 동안 대통령의 어조는 급격히 변했습니다. 타일러 페이저 기자는 대통령이 언론을 탐독하며 자신의 동맹과 지지자들로부터 나오는 비판을 분명히 인지하고 있었다고 설명했습니다.

일요일 아침, 백악관은 고위 관료와의 전화 회의를 주선하여 기자들에게 딜의 실제 내용을 설명하려 했습니다. 흥미로운 점은 이 관료가 협상 배경에 대해 익명으로 언급하면서, 상당 시간 동안 언론을 비난하는 데 할애했다는 것입니다. 그들은 언론이 이란이나 아랍 세계의 여러 관계자들로부터 나온 부정확한 보도를 인용하여 딜을 좌초시키려 한다고 주장했습니다.

이후 관료가 설명한 딜의 실제 내용은 충격적이었습니다. 합의된 것이 거의 없었으며, 당일이나 며칠 내에 서명될 딜은 없다는 것이었습니다. 심지어 이란 최고 지도자가 숨어있어 접근하기 어렵고, 서명할 문서조차 준비되지 않았다고 밝혔습니다. 고농축 우라늄 처리 문제 역시 미국이 가져갈지, 제3국에 넘길지, 국제 감시단 입회하에 파괴할지 등 핵심적인 처리 메커니즘이 전혀 합의되지 않은 상태였습니다.

결국, 대통령이 며칠 전 온라인에 올렸던 내용과 달리, 전쟁을 끝낼 임박한 딜은 없었던 것입니다. 이에 대통령은 일요일 오후 트루스 소셜을 통해 “아무것도 모르는 비판적인 패배자들의 말에 귀 기울이지 말라”며 비판자들을 비난하고, 딜이 아직 완전히 협상되지 않았음을 스스로 인정했습니다.

월요일 아침에는 협상을 더욱 복잡하게 만드는 새로운 요구사항을 추가했습니다. 대통령은 모든 국가가 즉시 ‘아브라함 협정(Abraham Accords)‘에 서명할 것을 “의무적으로 요청한다”고 발표했습니다. 아브라함 협정은 그의 첫 임기 때 여러 아랍 국가들이 이스라엘과의 외교 관계를 정상화하기 위해 체결한 협정입니다. 하지만 사우디아라비아, 파키스탄, 튀르키예, 이집트, 요르단 등 많은 아랍 국가들이 이에 참여할 의사가 없으며, 일부는 10월 7일 이스라엘-하마스 분쟁 이후 흥미를 잃은 상태였습니다.

이는 사실상 ‘협상 불가(non-starter)’ 조건이었지만, 트럼프에게는 두 가지 목적이 있었습니다. 하나는 린지 그레이엄 같은 공화당 비판자들을 달래고, 다른 하나는 이 전쟁 이후 중동을 재편하려는 ‘더 큰 프로젝트’를 추진하고 있음을 시사하려는 의도였습니다.

이야기의 시점은 월요일 저녁, 딜은커녕 미국이 이란 내 목표물에 대한 공습을 단행했다는 소식이 전해졌습니다. 주말 내내 딜이 임박했다는 소식만 들었던 터라, 이는 전혀 예상치 못한 전개였습니다.

데이비드 상어 기자는 이 공습이 휴전이 얼마나 ‘취약한(fragile)’ 상태인지를 명확히 보여준다고 설명했습니다. 군사 당국은 이란에 “딜이 성사되지 않더라도, 그리고 성사되더라도 해협에서 특정 수준의 행동을 기대한다”는 메시지를 보낸 것으로 보입니다. 미군은 미사일 기지 주변 활동, 드론 활동, 소형 보트를 이용한 기뢰 부설 징후 세 가지를 포착했다고 밝혔습니다. 이에 미군은 일부를 폭파한 뒤, 이를 ‘자위적 조치(self-defense action)‘라고 신중하게 언급했습니다.

이는 “우리는 당신들과 협상 중이지만, 이것은 우리가 원하는 대로 행동하라는 경고이며, 우리는 계속 협상할 수 있도록 모든 것이 방어적이었다”는 복잡한 메시지를 담고 있습니다. 협상을 하면서도 무력을 과시하는, 인센티브와 강압이 뒤섞인 섬세한 균형이었습니다.

며칠간 ‘딜 성사’, ‘딜 무산’, ‘공습’이라는 뉴스의 급변을 겪으며 우리는 ‘채찍질(whiplash)‘을 당하는 듯한 혼란을 느꼈습니다. 타일러 페이저 기자는 화요일 오후 현재 트럼프 행정부가 외교적 해결을 시도하고 있지만, 즉각적인 합의는 어려울 것이라고 전망했습니다. 마르코 루비오(Marco Rubio) 국무장관은 딜을 마무리하는 데 며칠 더 걸릴 수 있다고 말했으며, 행정부는 카타르, 파키스탄 등 중재국들에게 시간을 주려 하는 듯 보였습니다.

이러한 ‘단계별 딜(phase deal making)’ 방식은 가자 지구(Gaza) 협상에서도 목격되었습니다. 가장 쉬운 문제들은 먼저 협상되고, 하마스 무장 해제, 가자 재건, 팔레스타인 국가 수립 같은 더 어려운 문제들은 수개월이 지나도 해결되지 않은 채 남아있었습니다. 데이비드 상어 기자는 이러한 발표에 대해 “매우 회의적이어야 한다”고 경고했습니다. 그는 가자 휴전 합의 당시 대통령이 “몇 주 안에 하마스가 무장 해제하고 완전한 합의가 이루어질 것”이라고 말했지만, 아무것도 이루어지지 않았다고 지적했습니다.

트럼프 대통령은 불과 11주 전만 해도 “이 전쟁은 이란의 무조건적인 항복으로만 끝난다”고 말했습니다. 그러나 이제는 “전쟁이 시작된 날 개방되어 있던 호르무즈 해협을 재개방하는 딜을 얻을 수 있을지도 모른다”는 입장으로 바뀌었습니다. 이는 ‘골대(goal posts)가 계속 움직이고 있다’는 것을 의미합니다.

상어 기자는 20년 동안 이란 핵 프로그램을 취재하면서 이란이 협상을 질질 끄는 데는 ‘달인(masters)‘이라고 평가했습니다. 오바마 대통령과의 핵 협상은 2년이 걸렸습니다. 이란은 트럼프 대통령을 2년 반 동안 기다려 다음 대통령을 맞이하고, 그동안 핵 능력을 충분히 유지하는 전략을 취하고 있는지도 모릅니다.

트럼프 대통령의 재임 기간 동안 우리는 그가 ‘승리를 주장하기 위해 딜을 발표하지만, 세부 사항은 아직 해결되지 않은’ 패턴을 여러 번 목격했습니다. 행정부는 딜이 발표될 때쯤이면 사람들이 더 이상 세부 사항에 큰 관심을 기울이지 않을 것이라고 기대하는지도 모릅니다.

하지만 이란과의 전쟁은 다른 갈등과 달리 미국인들의 일상에 직접적인 영향을 미칩니다. 바로 ‘유가(gas prices)‘입니다. 타일러 페이저 기자는 유가가 내려가지 않으면 이러한 전술이 통하기 어려울 것이라고 강조했습니다. 공화당은 고유가가 11월 중간선거에 미칠 악영향을 깊이 우려하고 있습니다. 만약 호르무즈 해협이 곧 재개방되지 않아 유가가 갤런당 5달러를 넘어선다면, 경쟁적인 중간선거에서 공화당에게는 극도로 위험한 상황이 될 것입니다. 따라서 대통령에게는 이 해협을 재개방해야 한다는 엄청난 압력이 존재합니다.

이란과의 평화 협상을 둘러싼 지난 주말의 혼란은 트럼프식 딜 메이킹의 복잡성과 한계를 여실히 보여주었습니다. ‘임박한 딜’이라는 낙관론과 ‘실체 없는 합의’, 그리고 ‘협상 중 공습’이라는 극단적인 상황 변화는 국내외의 비판과 함께 대통령의 정치적 계산, 그리고 이란의 전략이 뒤섞인 결과였습니다. 궁극적으로 이 딜의 성공 여부는 유가라는 매우 현실적인 요인에 달려 있으며, 그 결과는 다가오는 중간선거에 중대한 영향을 미칠 것입니다.

한편, 화요일에는 지난주 트럼프 대통령의 지지를 받았던 텍사스 주 검찰총장 켄 팩스턴(Ken Paxton)이 상원 공화당 예비선거에서 승리하며 주 내 다가오는 중간선거 판세를 뒤흔들었습니다. 3년 전 탄핵 위기를 겪는 등 스캔들로 얼룩졌던 팩스턴은 20년 이상 근소한 접전을 겪지 않았던 4선 공화당 존 코닌(John Cornyn) 상원의원을 꺾었습니다. 팩스턴은 승리 연설에서 자신을 지지해준 트럼프 대통령에게 감사 인사를 전했으며, 코닌 의원은 팩스턴을 11월 선거에서 지지하겠다고 밝혔습니다. 팩스턴은 민주당 제임스 탈라리코(James Talarico)와 맞붙게 되며, 이 경선은 미국 상원의 통제권에 영향을 미칠 수 있습니다.