기계가 쓴 초안이 서로 비슷하게 들리는 이유
언어 모델은 다음에 올 가능성이 가장 높은 단어로 문장을 만들어요. 그런 문장은 문법적으로 맞고 무난하지만, 다른 사람의 초안에도 똑같이 들어 있는 문장이기도 해요. 그래서 결과물은 특정한 누군가가 쓴 글로 읽히지 않아요.
아래의 습관 중 어느 것도 기계가 글을 썼다는 증거는 아니에요. 사람도 이렇게 쓰며, 특히 격식 있는 보고서나 외국어로 쓴 글에서 그래요. 아직 아무도 손보지 않은 초안의 흔적으로 보고, 읽는 사람을 위해 고치세요.
단조로운 리듬 깨기
연달아 이어지는 다섯 문장의 길이를 세어 보세요. 모두 비슷한 길이라면 내용이 아무리 좋아도 문단이 지루하게 늘어져요. 서로 이어지는 두 문장은 하나로 합치고, 힘을 실어야 할 요점은 몇 단어로 짧게 끊으세요.
고치기 전: 새로운 근무표는 물류 창고팀의 초과 근무를 줄여 줍니다. 또한 두 교대조 간의 협업을 향상시킵니다. 아울러 관리자들에게 계획 수립을 위한 더 많은 시간을 제공합니다.
고친 후: 새 근무표로 창고의 초과 근무가 줄고, 두 교대조가 서로 손발을 맞추게 됐어요. 관리자에게도 좋은 점이 있어요. 계획을 세울 시간이 생겼거든요.
상투적인 접속어 빼기
“또한”, “뿐만 아니라”, “아울러”, “~라는 점에 주목할 필요가 있습니다” 같은 말은 연결을 만들지 않으면서 연결된 척만 해요. 그 말을 지우고 두 문장을 다시 읽어 보세요. 그래도 뜻이 통한다면 그 접속어는 군더더기였어요. 통하지 않는다면 진짜 관계를 쓰세요. “~때문에”, “그래서”, “하지만”, “그다음에” 같은 말이에요.
고치기 전: 설문 조사의 응답률이 낮았습니다. 또한 대부분의 응답이 한 부서에서 나왔다는 점에 주목할 필요가 있습니다.
고친 후: 설문에 답한 사람이 적었고, 그마저 대부분 한 부서 사람이었어요. 그러니 이 결과는 회사 전체가 아니라 그 부서의 이야기예요.
습관적인 세 가지 나열 풀어 보기
기계가 쓴 초안은 세 개를 늘어놓으면 완결된 느낌이 나기 때문에 자꾸 세 가지를 찾아요. “빠르고 안정적이며 확장 가능한”, “명확성, 일관성, 그리고 임팩트” 같은 식이에요. 항목마다 예를 들 수 있는지 스스로 물어보세요. 예를 들 수 있는 것만 남기고, 그중 가장 좋은 것에 예를 붙이세요. 매끄러운 세 가지보다 사실인 두 가지가 나아요.
고치기 전: 저희 고객 지원팀은 신속하고 친절하며 전문적이고, 언제나 도움을 드릴 준비가 되어 있습니다.
고친 후: 고객 지원팀은 평일이면 한 시간 안에 답을 드리고, 답장을 쓰는 사람은 이 제품을 직접 만든 엔지니어 중 한 명이에요.
정말로 주장하는 바를 정하기
모델은 기본적으로 얼버무려요. “~할 수 있을 것으로 보입니다”, “~에 도움이 될 수 있습니다”, “많은 경우”, “~에 중요한 역할을 합니다” 같은 식이에요. 정직한 단서 하나는 도움이 되지만, 한 문장에 네 개씩 붙이면 아무 주장도 남지 않아요.
얼버무리는 표현마다 그 내용을 정말 알고 있는지 판단하세요. 알고 있다면 분명하게 말하세요. 모른다면 무엇을 모르는지 정확히 말하세요.
고치기 전: 정기적인 백업은 다양한 상황에서 데이터 손실의 위험을 줄이는 데 잠재적으로 도움이 될 수 있습니다.
고친 후: 정기적으로 백업한다고 디스크 고장을 막을 수는 없어요. 하지만 잃는 게 한 시간 치 작업일지 일 년 치 작업일지는 백업이 결정해요.
내용 없는 첫 문장과 마지막 문장 지우기
기계가 쓴 초안의 첫 문장은 대개 주제와 그 중요성을 소개하고, 마지막 문장은 방금 한 말을 요약해요. 첫 줄을 손으로 가려 보세요. 두 번째 문장부터 시작하는 편이 더 낫다면 첫 문장을 지우세요.
끝에서도 똑같이 하세요. 읽는 사람에게 새로운 것을 알려 주는 마지막 문장에서 멈추면 돼요.
고치기 전: 오늘날처럼 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 효과적인 소통은 그 어느 때보다 중요합니다. 본 메일에서는 회의 일정 변경 사항에 대해 안내드리고자 합니다.
고친 후: 월요일부터 주간 기획 회의는 매주 화요일 오전 10시로 옮기고, 금요일 현황 공유 통화는 없앱니다.
나만 아는 내용 더하기
이 단계는 어떤 다시 쓰기 도구도 대신해 줄 수 없어요. 모델은 신입 온보딩, 백업, 회의 일정에 대해 보통 맞는 이야기는 알아요. 하지만 지난번 신입이 노트북을 받기까지 나흘을 기다렸다는 것도, 고객이 같은 질문을 두 번 했다는 것도 몰라요.
문단 하나에 이런 구체적인 내용이 하나만 들어가도 아무리 표현을 바꾸는 것보다 글의 목소리가 훨씬 살아나요. 다른 어디에서도 나올 수 없는 내용이기 때문이에요.
초안을 훑으며 일반적인 진술마다 표시하세요. 그리고 각각에 대해 그렇게 믿게 된 근거, 즉 직접 보고, 재고, 결정하고, 들은 것이 무엇인지 물어본 뒤 그 내용을 그 자리나 바로 옆에 적으세요.
편집하는 동안 사실은 그대로 지키기
문체를 고치다 보면 사실이 소리 없이 깨져요. 두 문장을 합치다가 조건이 엉뚱한 절에 붙을 수 있고, 단서를 지우다가 “다섯 번의 테스트 중 두 번”이 그냥 “테스트에서”로 바뀔 수 있어요. 편집이 끝나면 고친 글을 원문 옆에 놓고 꼭 맞아야 하는 항목만 비교하세요.
- 모든 숫자, 날짜, 가격, 단위를 확인하세요. 글자로 풀어 쓴 숫자도 포함해요.
- 사람, 회사, 제품, 장소의 이름을 하나하나 철자까지 확인하세요.
- 모든 조건과 예외를 확인하세요. ~가 아니라면, ~인 경우에만, ~을 제외하고, 최대, 최소 같은 말이에요.
- 모든 부정 표현을 확인하세요. “안”이나 “않다” 하나를 빠뜨리는 것이 가장 값비싼 편집 실수예요.
- 합치거나 나눈 문장마다 누가 누구에게 무엇을 하는지 확인하세요.
보내기 전에 소리 내어 읽기
눈은 그냥 넘어가는 것도 귀는 잡아내요. 대화하듯 편한 속도로 글을 소리 내어 읽어 보세요. 숨이 차다면 문장이 너무 긴 거예요. 마주 앉은 동료에게 절대 하지 않을 말투라면 실제로 했을 말로 바꾸세요. 읽다가 지루해진다면 읽는 사람도 지루할 거예요.
도구가 도움이 되는 곳과 멈추는 곳
이 체크리스트의 표면 작업, 즉 리듬, 접속어, 딱딱한 표현은 꽤 기계적이어서 텍스트가 많거나 시간이 부족할 때는 도구에 맡길 수 있어요. Textumi 휴머나이저가 바로 그 부분을 맡으며, 사람이 쓴 것처럼 읽히는 글을 목표로 해요. 결과를 보여 주기 전에 초안은 원문과 대조하는 여러 검사를 거쳐요. 사실, 이름, 숫자, 고유한 명칭, 그리고 부정문과 대조 표현을 포함한 논리를 확인해요.
작업의 대부분은 Textumi가 자체 개발한 AI가 저희 자체 서버에서 처리하며, 초안은 개인정보 처리방침에 명시된 외부 AI 모델의 검토도 거쳐요. 휴머나이저는 웹 작업 공간에서 쓸 수 있고, 개인 및 프로페셔널 요금제라면 macOS 앱에서도 쓸 수 있어요. Textumi 커넥터를 통해 AI 어시스턴트에게 영어 텍스트를 다시 써 달라고 요청할 수도 있어요. 저희는 휴머나이저의 품질을 꾸준히 개선하고, 더 쉽게 쓸 수 있도록 도구를 정기적으로 추가하고 있어요.
휴머나이저는 영어는 50~2,000단어, 다른 언어는 최대 1,000단어까지 받아요. 원문은 결과 옆에 그대로 남아 있어서 바뀐 곳을 하나하나 확인할 수 있어요.
도구는 나만 아는 내용을 더해 줄 수 없고, AI 탐지기가 결과를 어떻게 평가할지도 약속하지 않아요. 기계적인 작업은 도구에 맡기고, 마지막 두 단계는 직접 하세요. 나만의 구체적인 내용을 더하고, 글을 소리 내어 읽는 거예요.
자주 묻는 질문
AI가 쓴 글은 왜 기계처럼 들리나요?
모델이 가능성 높은 단어를 고르고, 가능성 높은 단어는 단조롭고 무난하며 일반적인 문장을 만들기 때문이에요. 문법에는 문제가 없어요. 빠진 것은 리듬의 변화, 분명한 입장, 그리고 사람이 자기 경험에서 끌어오는 구체적인 내용이에요. 편집자가 이것을 되살려요. 특별한 기술이 필요한 일은 아니고, 문단 하나하나에 꼼꼼히 주의를 기울이면 돼요.
AI가 쓴 글의 가장 흔한 특징은 무엇인가요?
길이가 거의 같은 문장들, “또한”이나 “뿐만 아니라” 같은 접속어, 딱 세 개로 맞춘 나열, 한 문장에 여러 개 붙은 얼버무리는 표현, 주제의 중요성을 말하는 첫 문장, 본문을 되풀이하는 마지막 문장이에요. 어느 것도 증거는 아니에요. 사람도 이 모두를 쓰고, 꼼꼼하게 쓰는 사람은 기계의 도움을 받으면서도 이 모두를 피할 수 있어요.
AI 초안을 직접 고치는 데 시간이 얼마나 걸리나요?
주제를 잘 안다면 처음부터 쓰는 것보다 덜 걸려요. 첫 문장, 마지막 문장, 상투적인 접속어를 지우는 것이 가장 빠른 단계이고, 들인 수고에 비해 대개 가장 크게 나아져요. 가장 오래 걸리는 것은 나만의 구체적인 내용을 더하는 일이에요. 글을 내 것으로 만드는 부분이니, 시간을 아낄 곳은 여기가 아니에요.
편집하면 AI 탐지기를 통과할 수 있나요?
여기에는 믿을 만한 답이 없으며, 답을 안다고 주장하는 사람은 짐작하는 것뿐이에요. 탐지기는 저마다 다른 것을 측정하고, 결과가 자주 엇갈리며, 사람이 직접 쓴 글을 AI로 표시하기도 해요. 읽는 사람을 위해 편집하세요. 탐지기 결과는 표현의 패턴에 대한 신호일 뿐 누가 썼는지에 대한 증거가 아니며, 편집의 목표가 되어서는 안 돼요.
AI에게 직접 더 자연스럽게 써 달라고 하면 되지 않나요?
그래도 되고, 조금은 도움이 돼요. 문장을 짧게 하거나 어조를 쉽게 해 달라고 하면 표면은 바뀌어요. 하지만 모델은 딱딱함 대신 억지스러운 친근함을 넣는 식으로 한 습관을 다른 습관으로 바꾸기 쉬워요. 게다가 내 사실을 모르기 때문에, 내가 아는 내용으로 바꾸기 전까지 일반적인 진술은 일반적인 그대로 남아요.
AI가 생성한 글을 고쳐서 내 글로 내놓아도 괜찮나요?
글이 어디에 쓰이느냐에 따라 달라요. 내 이메일, 게시물, 업무 문서라면 기계가 쓴 초안을 고치는 것은 그저 초안 작업이에요. 학교, 학술지, 회사, 고객에게 AI 도움에 관한 규정이 있다면 그 규정을 따르고, 요구하는 곳에서는 도움을 받았다고 밝히세요. 글을 고친다고 해서 처음에 어떻게 만들어졌는지가 바뀌지는 않아요.
휴머나이저 도구가 편집을 대신할 수 있나요?
기계적인 부분은 맡아요. 리듬에 변화를 주고, 상투적인 표현을 걷어 내고, 딱딱한 문장을 풀어 줘요. 하지만 프로젝트에서 무슨 일이 있었는지, 내가 어떻게 생각하는지는 모르기 때문에 글을 읽을 가치가 있게 만드는 구체적인 내용과 입장은 채워 줄 수 없어요. 결과를 원문과 비교하고, 이름과 숫자를 확인한 뒤, 나만 더할 수 있는 내용을 더하세요.