표현에서 드러나는 신호
이런 습관은 언어 모델이 단어를 고르는 방식에서 나와요. 모델은 거듭해서 가장 무난하고 흔한 선택지를 골라요. 하나만 보이면 큰 의미가 없지만, 여러 개가 함께 보이면 자세히 살펴볼 만해요.
1. 틀에 박힌 첫 문장과 끝 문장
“오늘날 빠르게 변화하는 사회에서”, “주목할 필요가 있습니다”, “결론적으로” 같은 표현은 아무 내용 없이 글의 틀만 잡아 줘요. 거의 어떤 주제에나 들어맞기 때문에 언어 모델이 즐겨 꺼내 쓰는 표현이에요.
2. 부풀린 어휘
평범한 말로 충분한 자리에 “다양한”, “혁신적인”, “핵심적인 역할”, “시너지”, “패러다임” 같은 말이 계속 등장해요. 하나쯤은 괜찮지만, 문단 하나가 이런 말로 가득하다면 대부분의 사람이 쓰는 방식은 아니에요.
3. 일정한 리듬
길이와 구조가 비슷한 문장이 줄지어 이어지고, 문단마다 앞 문단과 길이가 거의 같아요. 사람이 쓴 글은 대개 더 들쭉날쭉해요. 긴 문장 뒤에 짧은 문장이 오는 식이죠.
4. 무엇이든 세 개씩
생각이 “명확하고, 간결하며, 흥미로운”처럼 깔끔한 세 묶음으로 나오고, 한 문장이면 충분했을 자리에 글머리 기호 목록이 등장해요.
5. 어디에나 붙는 완충 표현
“~할 수 있습니다”, “~일 수도 있습니다”, “대체로”, “일반적으로” 같은 말이 모든 주장을 누그러뜨려서, 독자가 반박할 여지가 있는 말은 끝내 하지 않아요.
6. 요점 대신 예고
“지금부터 자세히 살펴보겠습니다”, “이것이 왜 중요할까요?”, “단순한 X가 아니라 Y입니다” 같은 문장이 통찰을 약속해 놓고는 일반적인 말만 내놓아요.
내용에서 드러나는 신호
표현은 몇 분이면 고쳐 쓸 수 있어요. 하지만 글이 무엇을 말하고 무엇을 빠뜨리는지는 꾸며 내기가 더 어렵기 때문에, 이런 신호가 더 많은 것을 알려 주는 경우가 많아요.
7. 막연한 예시
글이 “기업들”, “학생들”, “많은 전문가”를 이야기하지만, 확인해 볼 수 있는 실제 회사, 장소, 날짜, 인물은 하나도 언급하지 않아요.
8. 자신만만한 오류
그럴듯한 인용문, 수치, 출처가 알고 보니 존재하지 않거나, 그 분야를 아는 사람이라면 틀리지 않을 방식으로 세부 사항이 틀려 있어요. 참고 문헌 한두 개만 확인해 보세요. 잠깐이면 충분해요.
9. 입장이 없음
모든 관점이 균형 잡힌 문단을 하나씩 받고, 결론은 질문에 답하는 대신 질문을 다시 말할 뿐이에요.
10. 경험이 담겨 있지 않음
일화도, 실수담도, “제가 직접 해 봤을 때” 같은 이야기도 없어요. 글쓴이만 알 수 있는 내용이 전혀 없는 거예요.
11. 글쓴이와 맞지 않는 글
같은 사람이 쓴 이메일, 메모, 이전 과제보다 훨씬 매끄럽거나 전혀 다른 목소리로 쓰여 있어요.
12. 채팅에서 남은 흔적
“AI 언어 모델로서”, “물론입니다! 다음은”, 채우지 않은 “[이름 입력]” 같은 문구나 채팅 창에서 복사해 온 서식이 남아 있어요. 다른 이유로는 설명하기 어려운 드문 신호이지만, 챗봇의 답변을 인용한 글에도 나타날 수 있어요.
8번과 12번 신호가 가장 강력해요. 다른 방식으로는 설명하기 어렵기 때문이에요. 나머지는 AI가 쓴 글만큼이나 공들여 쓴 관습적인 글에도 들어맞아요.
어떤 신호도 그 자체로는 증거가 아닌 이유
이 목록의 모든 습관은 원래 사람의 습관이었어요. 언어 모델은 학교 에세이, 기업 보고서, 마케팅 문구, 교과서처럼 사람이 쓴 글에서 이런 습관을 배웠어요.
어떤 사람들은 전혀 부정한 이유 없이 이런 신호를 더 자주 보여요. 모국어가 아닌 언어로 글을 쓰는 사람은 더 안전하고 표준적인 표현을 쓰는 경향이 있어요. 초록, 자기소개서, 공문 같은 격식 있는 장르는 정해진 양식을 따라요. 문법 교정 도구는 글에 개성을 더해 주는 바로 그 불규칙함을 매끄럽게 다듬어 버려요.
신호는 지울 수도 있어요. AI 초안을 꼼꼼하게 고치는 사람은 상투적인 표현을 걷어 내고 구체적인 내용을 더할 수 있고, 그러면 글에서 더 이상 그런 신호가 보이지 않아요.
직접 읽으면서 탐지기를 함께 쓰는 방법
탐지기는 사람이 눈으로 하는 일을 대규모로 해요. 사람과 AI가 쓴 방대한 글에서 학습한 패턴과 글의 표현을 비교하는 거예요. 장점은 일관성이고, 약점은 단어만 볼 뿐 글이 쓰인 상황은 전혀 모른다는 점이에요.
둘은 함께 쓸 때 가장 효과가 좋아요. 먼저 글을 읽으며 마음에 걸리는 부분을 적어 두고, 그다음 검사를 실행해 탐지기가 표시한 구간이 내가 눈여겨본 부분과 같은지 확인하세요.
Textumi는 ‘사람이 작성’부터 ‘AI 생성’까지 다섯 가지 라벨 중 하나를 보여 주고, 계정이 있으면 결과에 가장 큰 영향을 준 구간도 표시해요. 50단어 미만의 글에는 라벨 대신 ‘판단하기에는 텍스트가 너무 적어요’라고 표시해요.
내가 쓴 글이라면
내가 쓴 글이 AI 같다는 말을 들었다면, 위의 목록을 그대로 퇴고용 점검표로 쓸 수 있어요.
상투적인 표현은 실제로 하고 싶은 말로 바꾸고, 머릿속에 있던 구체적인 예시를 넣고, 문장 길이에 변화를 주고, 내 입장을 분명히 밝히세요. 탐지기가 뭐라고 하든, 그렇게 하면 어떤 독자에게나 더 좋은 글이 돼요.
결과가 나에게 불리하게 쓰이고 있다면 초안과 버전 기록을 보관하고, 탐지기 결과 하나만으로 결정을 내리지 말아 달라고 요청하세요.
자주 묻는 질문
AI가 쓴 글이라는 가장 확실한 신호는 무엇인가요?
“AI 언어 모델로서”나 비어 있는 “[이름 입력]”처럼 대화에서 남은 흔적, 또는 자신만만하게 제시했지만 알고 보니 존재하지 않는 사실이나 인용문이에요. 둘 다 다른 이유로는 설명하기 어려워요. 상투적인 표현이나 일정한 리듬 같은 나머지 신호는 대부분 공들여 쓴 사람의 글에도 나타나기 때문에, 여러 개가 함께 보일 때에만 의미가 생겨요.
줄표(—)가 많으면 ChatGPT가 쓴 글인가요?
아니요. 줄표는 많은 작가, 편집자, 출판물이 늘 쓰는 평범한 문장 부호예요. 언어 모델이 줄표를 자주 쓰는 것은 사실이고, 그래서 이런 생각이 퍼졌지만, 문장 부호 습관 하나로는 누가 글을 썼는지 단정할 수 없어요. 문장 부호 하나가 아니라 언제나 글 전체를 읽어 보세요.
교사는 AI가 쓴 에세이를 알아볼 수 있나요?
교사는 에세이가 학생의 평소 과제보다 훨씬 매끄럽거나, 더 뻔하거나, 다른 목소리로 쓰였을 때 이를 알아차리는 경우가 많아요. 대화를 나눌 이유는 되지만 증거는 아니에요. 교사가 학생에게 논지를 설명하거나, 초안을 보여 주거나, 참고 자료를 설명해 달라고 하면, 그 답이 어떤 신호 목록이나 탐지기 결과보다 대개 더 많은 것을 알려 줘요.
탐지기가 직접 읽는 것보다 나은가요?
둘은 하는 일이 달라요. 탐지기는 모든 글에 같은 패턴을 적용하고 내가 대충 넘길 수 있는 구간을 표시해 주지만, 글이 쓰인 상황은 결코 알 수 없어요. 직접 읽으면 글쓴이, 과제, 참고 자료 같은 맥락을 함께 볼 수 있어요. 두 가지를 모두 활용하고, 탐지기 결과 하나만으로 결정을 내리지 마세요.
이런 신호가 하나도 보이지 않게 AI 글을 고칠 수 있나요?
네. 상투적인 표현을 걷어 내고 구체적인 내용을 더하며 꼼꼼하게 고치면 신호는 사라져요. 어떤 신호 목록도, 어떤 탐지기도 글의 출처를 알려 줄 수 없는 이유 가운데 하나예요. 출처를 알려 주는 것은 글이 만들어진 기록, 즉 초안, 메모, 버전 기록, 그리고 글쓴이와 나누는 대화예요.
이런 신호는 다른 언어로 쓴 글에도 해당되나요?
습관은 비슷하지만 표현은 달라요. 언어마다 고유한 상투어와 군더더기 표현이 있어서, 한 언어를 기준으로 만든 목록은 독일어나 폴란드어 같은 다른 언어의 글에는 맞지 않아요. Textumi 탐지기는 여러 언어의 글을 읽으며, 영어와 우크라이나어에서 가장 철저하게 검증되었어요. 나머지 언어에서는 글이 길수록 결과가 더 안정적이에요.