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분명히 잘 썼는데 세 문장 만에 들켜요. AI 글이 티 나는 진짜 이유와, 가장 먼저 손봐야 할 엠대시·불릿부터 걷어내는 순서를 정리했어요.
3줄 요약
AI 티는 글이 틀려서가 아니다. 흠 하나 없이 너무 고르고 매끈해서 난다.
가장 먼저 걷어낼 흔적은 눈에 보이는 엠대시와 의미 없는 불릿이다.
다듬기의 방향은 하나다. 일부러 울퉁불퉁하게 만들어 사람 쪽으로 한 걸음 돌려놓는 것이다.
목차
도현은 자정에 블로그 글을 올렸다. ChatGPT로 다듬은 소개 글이었다. 문법도 깔끔하고 정보도 정확했다. 그런데 첫 댓글이 세 문장 만에 정곡을 찔렀다. "이거 AI가 썼죠?"
이상한 일이다. 틀린 데를 콕 집을 수는 없는데 냄새가 난다.
다림질한 셔츠인데 칼라에 풀 먹인 자국만 빳빳하게 도드라지는 것 같다. 사람이 쓴 글에는 없는 어떤 균일함이 깔려 있다.
나도 처음엔 기분 탓인 줄 알았다. 그런데 AI 텍스트를 판별하는 연구들을 들여다보니 그 냄새의 정체가 생각보다 구체적이었다.
자판에도 없는 기호 하나. 동그란 점이 줄줄이 박힌 목록. 양손에 똑같은 무게를 든 것처럼 균형 잡힌 문장. 이게 다 신호였다.
그런데 여기서 한 번 뒤통수를 맞는다. AI 티는 글이 틀려서 나는 게 아니다. 흠 하나 없이 너무 고와서 난다. 사람 글은 원래 좀 울퉁불퉁하다.
이 글에서는 AI 글이 왜 한눈에 티가 나는지, 그중 가장 흔한 엠대시와 불릿부터 어떻게 걷어내는지를 순서대로 짚는다.
AI 글은 왜
한눈에 티가 날까?
손이 먼저 멈춘다. 읽다가 "어, 이거 좀..." 하는 순간이다.
그 위화감의 정체는 대부분 두 가지다. AI는 사람이라면 안 쓸 표현을 반복한다. 그리고 사람이라면 자연스럽게 만들었을 리듬을 못 만든다.
먼저 리듬부터 본다. 사람이 쓴 글을 펼쳐보면 문장 길이가 제각각이다. 짧은 한 마디 뒤에 숨 가쁘게 긴 문장이 따라붙고, 그러다 또 툭 끊어진다.
이 들쭉날쭉함을 영어권에서는 버스티니스(burstiness)라고 부른다. 글에 리듬이 살아 있다는 뜻이다.
AI 글은 이 리듬이 잘 안 산다. 문장들이 비슷한 길이로 줄지어 서 있다.
키도 비슷하고 옷도 비슷한 사람들을 한 줄로 세워 찍은 졸업 사진 같다. 한 명 한 명은 멀쩡한데, 전체를 보면 어딘가 어색하다.
이게 우연이 아니다. AI가 글을 만드는 방식 자체에서 나오는 특성이다. AI는 다음에 올 단어를 확률로 예측해서 이어 붙인다.
그러다 보니 가장 무난하고 가장 확률 높은 표현을 자꾸 고른다. 위험을 안 무릅쓴다. 그래서 글이 평탄하고 고르게 나온다. 사람이 가끔 저지르는 엉뚱한 비약이나 갑작스러운 짧은 문장이 거의 없다.
여기에 한 가지가 더 얹힌다. AI는 어조가 늘 평평하고 자신감이 넘친다. "제 생각엔", "확실하진 않지만", "이건 좀 애매한데" 같은 말을 잘 안 쓴다.
사람은 쓰다가 망설인다. 한발 물러선다. 가끔 자기 말을 스스로 뒤집는다. 그 흔들림이 사람 냄새다. AI 글에는 그 흔들림이 빠져 있다.
그래서 독자는 논리적으로 설명하진 못해도 무의식적으로 느낀다. 너무 매끈하고, 너무 고르고, 너무 자신만만한 글이다.
AI 티는 틀린 데서 나는 게 아니라, 흠 하나 없이 고른 데서 난다. 사람 글은 원래 좀 울퉁불퉁하다.
사람 글과 AI 글이 어디서 갈리는지 한 표로 정리하면 이렇다.
| 비교 | 사람 글 | AI 글 |
|---|---|---|
| 문장 길이 | 짧고 길고 제각각 | 비슷한 길이로 줄지어 |
| 리듬 | 들쭉날쭉, 살아 있음 | 평탄하고 고름 |
| 어조 | 망설이고 한발 물러서기도 | 늘 평평하고 자신만만 |
| 전체 인상 | 울퉁불퉁 | 너무 매끈함 |
엠대시(—)는 왜
AI의 대표 흔적이 됐을까?
엠대시는 긴 가로줄 기호다. AI가 이걸 유독 자주 써서 대표적인 흔적으로 찍혔다.
한국어 자판에도, 영문 자판에도 기본으로 없는 기호다. 사람이 글에 넣으려면 일부러 찾아 넣어야 한다. 그러니 줄줄이 박혀 있으면 눈에 띈다.
먼저 짚고 넘어갈 게 있다. 엠대시 자체는 나쁜 기호가 아니다. 오히려 의외의 출신이다.
20세기 내내 신문 기사와 문학 산문에서 명확성과 리듬을 더하려고 즐겨 쓰던 도구였다. 에밀리 디킨슨이나 버지니아 울프 같은 작가들도 자기 문체로 엠대시를 적극 활용했다.
그러니까 "엠대시가 있으니 AI다"라고 잘라 말하는 건 정확하지 않다. 사람도 충분히 쓰는 기호다.
문제는 빈도다. 사람은 한 글에 한두 번 쓸까 말까 하는 기호를 AI는 문단마다 박는다.
게다가 한국어 글에서는 더 도드라진다. 우리는 평소에 이 긴 가로줄을 거의 안 쓴다. 그런데 영어 데이터를 잔뜩 학습한 AI는 한국어로 쓸 때도 이 습관을 그대로 끌고 온다. 그래서 한국어 글에 엠대시가 촘촘하면 번역기를 돌린 듯한 어색함이 생긴다.
해결법은 간단하다. 엠대시가 하던 일을 다른 기호한테 나눠 주면 된다.
엠대시는 보통 세 가지 역할을 한다. 잠깐 끊고 강조하기. 보충 설명 끼워 넣기. 갑자기 방향 틀기. 이 역할마다 한국어에 더 자연스러운 짝이 있다.
한 가지 예외는 알아두면 좋다. 보충하려는 말 안에 이미 쉼표가 들어 있을 때는 괄호나 문장 분리가 낫다. 또 쉼표를 겹치면 헷갈린다.
하지만 그런 경우는 생각보다 드물다. 대부분은 쉼표·괄호·마침표 세 가지로 충분히 갈아 끼울 수 있다.
엠대시를 빼면 이상하게 글이 한국어다워진다. 긴 가로줄 하나 지웠을 뿐인데 번역기 냄새가 같이 빠진다.
불릿과 번호 나열은
언제 AI스러워 보일까?
나열이 AI스러워 보이는 건 나열을 써서가 아니다. 나열에 기대서 생각을 멈췄을 때다.
항목들이 다 비슷한 길이로 떨어진다. "첫째 둘째 셋째"로 친절하게 번호를 매긴다. 같은 문장 틀이 반복된다. 그때부터 기계 냄새가 난다.
좋은 나열과 나쁜 나열은 한 끗 차이다. 좋은 나열은 흩어진 정보를 한눈에 정리해준다. 준비물 목록, 단계별 순서, 비교표 같은 것이다. 이런 건 줄글로 풀면 오히려 읽기 힘들다.
나쁜 나열은 다르다. 원래 자연스럽게 이어졌어야 할 생각을 토막 내서 점 옆에 던져둔 것이다. 연결하는 수고를 안 한 것이다.
판별 기준을 몇 개 기억해두면 편하다.
이 신호가 겹칠수록 AI가 만든 나열일 확률이 높다.
그럼 언제 산문으로 풀고 언제 그냥 둬도 될까. 기준은 글의 목적이다.
이야기를 들려주거나, 감정을 전하거나, 독자와 관계를 쌓는 글이라면 산문으로 풀어야 한다. 점으로 끊으면 온기가 다 빠져나간다.
친구가 한 해 힘들었던 이야기를 "첫째, 야근. 둘째, 박봉. 셋째, 진상 상사." 이렇게 점 찍어가며 읊으면, 듣는 사람이 위로할 타이밍을 놓친다. 사람 사정은 점 옆이 아니라 문장 안에 있다.
반대로 명확성이 최우선인 글에서는 적절한 나열이 오히려 가독성을 높인다. 사용 설명서, 업무 보고서, 기능 비교 같은 것이다. 이런 데서 줄글을 고집하면 독자가 핵심을 찾느라 헤맨다.
그러니까 나열을 무조건 없애는 게 정답이 아니다. 이야기는 풀고, 정보는 정리한다. 이 둘을 구분하는 눈이 핵심이다.
정보를 어떤 순서로 쌓느냐도 그래서 중요하다. 읽는 사람이 끝까지 따라오게 콘텐츠 구조를 코스 요리처럼 짜는 법은 따로 정리해 뒀다.
| 글 종류 | 나열을 어떻게 |
|---|---|
| 이야기·감정·관계의 글 | 산문으로 풀기 |
| 설명서·보고서·기능 비교 | 정리해서 나열 유지 |
한 가지 팁을 더 준다. 나열을 꼭 써야 한다면 항목 길이를 일부러 다르게 만든다. 어떤 항목은 한 단어로 짧게, 어떤 항목은 두세 문장으로 길게.
그 들쭉날쭉함이 사람 냄새를 되살린다. 결국 또 리듬 이야기로 돌아온다.
엠대시·불릿 말고
또 어떤 표현이 티를 낼까?
기호만 흔적인 게 아니다. AI가 즐겨 쓰는 단어와 문장 모양에도 지문이 찍혀 있다.
대표적인 게 과하게 균형 잡힌 문장, 시적이고 추상적인 단어, 그리고 끝없이 이어지는 보험성 표현이다. 하나씩 본다.
먼저 균형 문장이다. AI는 양쪽 무게를 맞추는 걸 좋아한다. "뿐만 아니라", "한편으로는", "그러나 동시에" 같은 상관 쌍을 습관처럼 붙인다.
한 문장 안에서 장점을 말하면 꼭 단점도 맞춰 넣는다. 이쪽 입장을 말하면 저쪽 입장도 끼워 넣는다.
균형은 좋은 거 아니냐고 할 수 있다. 가끔은 그렇다. 그런데 모든 문장이 양손에 똑같은 무게추를 들고 정확히 수평을 맞추고 서 있으면, 글에 체중이 안 실린다. 어느 쪽으로도 기울지 않는 사람, 자기 입장이 없는 사람처럼 보인다.
다음은 단어다. AI는 화려하고 추상적인 단어를 좋아한다. 한국어로 옮기면 "여정", "경관", "등불" 같은 시적인 표현이나 손에 잡히지 않는 큰 단어들이다.
반대로 사람 글에 흔한 구체적인 감각 디테일은 잘 안 쓴다. "그날 사무실 형광등이 유독 차갑게 느껴졌다" 같은 문장을 AI는 좀처럼 안 만든다.
추상은 안전하지만 밋밋하다. 구체는 위험하지만 살아 있다. AI는 안전한 쪽을 고른다.
보험성 표현도 흔적이다. "~할 수 있습니다", "~인 경향이 있습니다", "경우에 따라 다를 수 있습니다" 같은 말을 자꾸 덧붙인다. 틀리지 않으려고 두루뭉술하게 빠져나가는 것이다.
한두 번은 신중함이다. 그런데 문단마다 깔리면 글이 안개처럼 흐려진다. 분명히 끝까지 읽었는데 손에 쥔 건 없다.
형식에서도 티가 난다. 이모지를 진심 없이 장식처럼 박는 경우가 있다. 소제목을 필요 이상으로 잘게 쪼개기도 한다.
결론마다 "결론적으로", "요약하자면" 같은 상투구로 마무리하는 버릇도 있다. 한국어 글에서는 직접 인용한 따옴표 뒤에 간접 인용 조사 "고"를 붙이는 어법 실수도 가끔 보인다.
다만 이건 AI만의 문제라기보다 글 다듬기가 덜 된 신호로 보는 게 맞다.
엠대시와 불릿은 눈에 보이는 흔적이다. 균형 문장과 추상어와 보험성 표현은 손에 안 잡히는 흔적이다. 후자가 더 무섭다. 기호는 찾아서 지우면 되는데, 이건 글의 체질이라 한 번에 안 빠진다.
AI 글을 사람 글처럼
다듬는 순서는?
순서가 있으면 훨씬 빠르다. 먼저 눈에 보이는 기호와 나열부터 걷어낸다. 그다음에 리듬과 어휘 같은 안 보이는 결을 손본다.
마당 치울 때 큰 돌부터 굴려 내놓고 잔돌을 고르는 것이다. 거꾸로 하면 잔돌만 만지작거리다 큰 돌에 발 걸려 넘어진다.
1차 정리, 기계적으로 걷어내기
이 단계는 기계적으로 해도 된다.
여기까지만 해도 글의 절반쯤은 사람 글에 가까워진다. 가장 눈에 띄는 흔적들이다.
2차 다듬기, 글의 체질 바꾸기
2차 다듬기가 진짜다. 여기서 글의 체질을 바꾼다. 핵심은 리듬이다.
비슷한 길이로 줄 선 문장들을 흩트린다. 긴 문장 하나를 짧은 두 개로 자른다. 가끔은 한 단어짜리 문장도 던진다. "그래서." 그 들쭉날쭉함이 사람 냄새의 8할이다.
어휘도 같이 손본다. 추상적인 큰 단어를 구체적인 작은 디테일로 바꾼다. "성과가 향상되었다"를 "지난달보다 문의 전화가 세 통 더 울렸다"로 바꾼다.
두루뭉술한 보험성 표현을 잘라낸다. 할 말은 단정하게 한다. 수동태로 빙빙 돌린 문장을 능동태로 바로 세운다. 가능하면 자기 경험이나 감정 한 줄을 슬쩍 끼운다. AI가 절대 못 만드는 게 그거다.
이 작업을 한 번에 다 하려고 하면 지친다. 그래서 실무에서는 두 단락쯤, 글자로 치면 사오백 자 단위로 끊어서 다듬는 걸 권한다. 한 덩어리를 고치고 다음 덩어리로 넘어간다.
그리고 원칙 하나. 최소한만 고친다. 멀쩡한 문장까지 욕심내서 다 뜯어고치면 시간만 잡아먹고 글이 산으로 간다.
마지막으로 작업을 마쳤으면 처음부터 소리 내어 읽어본다. 눈으로 볼 때는 멀쩡하던 문장이 입으로 읽으면 걸린다. 혀가 꼬이는 자리, 숨이 차는 자리, 어색하게 늘어지는 자리. 그 자리가 아직 덜 다듬어진 곳이다.
낭독은 가장 싸고 가장 정확한 점검 도구다.
프롬프트로 미리
티를 줄일 수 있을까?
줄일 수 있다. 다 끝난 글을 고치는 것보다 처음부터 덜 나오게 시키는 게 훨씬 빠르다.
핵심은 두 가지다. 하지 말아야 할 걸 명확히 막는다. 그리고 닮고 싶은 내 문체 샘플을 보여준다.
먼저 금지 지시부터다. 프롬프트에 이렇게 적는다.
막을 걸 콕 집어 적을수록 결과가 깔끔해진다.
여기에 작은 요령이 하나 있다. 의외로 효과가 크다. 중요한 지시는 프롬프트 맨 앞에 한 번, 맨 끝에 한 번 더 적는다.
AI는 글 끝부분의 지시를 더 잘 기억하는 경향이 있다. 그래서 "다시 한번 강조합니다. 엠대시 쓰지 마세요" 같은 문장을 끝에 박아두면 효과가 더 좋다. 같은 말을 두 번 한다고 미안해할 필요 없다.
그다음이 진짜 강력하다. 내 문체 샘플을 직접 보여주는 것이다. 평소에 내가 쓴 글, 마음에 드는 톤의 글을 두세 단락 통째로 붙여 넣고 이렇게 말한다. "이 글의 말투와 리듬을 흉내 내서 써주세요."
"친근하게", "위트 있게" 같은 형용사를 열 개 늘어놓는 것보다, 내가 쓴 진짜 단락 하나 붙여 넣는 게 훨씬 정확하다. AI는 추상적 지시보다 구체적 예시를 잘 따라간다.
샘플을 줄 때는 한 종류로 통일하는 게 좋다. 격식 있는 보고서 톤과 친근한 블로그 톤을 섞어서 주면 AI가 어느 장단에 맞춰야 할지 헷갈린다. 톤이 일관된 샘플을 줘야 결과도 일관된다.
다만 선은 그어둔다. 프롬프트로 줄일 수 있는 건 어디까지나 티가 나는 정도다. 처음부터 100% 사람 글이 나오게 만드는 마법 주문은 없다.
AI 글을 사람 글로 바꿔준다는 변환 도구들도 "완벽한 인간 텍스트"를 약속한다. 그건 광고 문구로 받아들이는 게 안전하다.
프롬프트는 출발점을 좋게 만드는 도구다. 퇴고를 없애주는 도구가 아니다. 결국 마지막 손질은 사람이 한다.
다듬은 글이 정말
티가 안 나는지 어떻게 확인할까?
확인은 발행 누르기 직전에 빠르게 돌리는 자가 점검으로 한다. 거창한 검사가 아니다.
몇 가지 항목을 눈으로 훑고 마지막에 한 번 소리 내어 읽으면 끝이다. 이걸 체크리스트로 만들어두면 매번 새로 고민할 필요가 없다.
발행 전 빠른 점검 항목부터 본다.
이 여섯 개만 훑어도 대부분의 흔적이 걸러진다.
여기에 글쓰기 기본기 점검을 얹으면 더 좋다. "~것이다"가 반복되지 않는지, "~것 같다"가 너무 자주 나오지 않는지, 수식어를 과하게 붙이지 않았는지 본다.
주어와 서술어가 제대로 호응하는지도 확인한다. 뜻이 두 갈래로 읽히는 애매한 문장은 없는지 점검한다.
이건 AI 글이든 사람 글이든 통하는 기본이다. AI 티를 지우려다 글 자체의 기본을 놓치면 본말이 전도된다.
마지막은 역시 낭독이다. 다 고친 글을 처음부터 소리 내어 한 번 읽는다. 눈으로 읽을 때는 뇌가 알아서 매끄럽게 보정해버린다. 그런데 입으로 읽으면 못 속인다.
어색한 자리에서 혀가 걸리고, 숨이 차고, 리듬이 끊긴다. 그 자리가 아직 AI 냄새가 남은 곳이다. 여러 글쓰기 가이드가 한목소리로 낭독을 권하는 데는 이유가 있다.
여기서 솔직하게 말해둘 게 있다. 의외일 수 있다. "몇 번 검토하면 된다", "몇 시간 보면 된다" 같은 정량 기준은 어디에도 없다. 그런 숫자를 내세우는 글이 있다면 의심해도 좋다.
합의된 최대치는 정성적이다. 최소 한 번은 집중해서 끝까지 정독한다. 마지막에 소리 내어 읽는다. 이게 현실적인 기준이다. 검토 횟수를 채우는 게 목적이 아니라 어색한 자리를 잡는 게 목적이다.
체크리스트는 한 번만 만들어두면 계속 재사용할 수 있다. 위 항목들을 메모장에 적어두고 글을 쓸 때마다 그 창을 옆에 띄워둔다.
처음엔 하나씩 짚느라 더디다. 그런데 몇 번 반복하면 점검이 거의 자동으로 돌아간다. 나중엔 쓰면서 미리 피하게 된다.
AI 티는 틀려서 나는 게 아니다. 너무 고르고 매끈해서 난다. 그러니 다듬기의 방향은 하나다. 일부러 울퉁불퉁하게 만드는 것이다.
엠대시를 빼라. 의미 없는 점들을 풀어라. 문장 길이를 흩트려라. 구체적인 디테일과 내 경험 한 줄을 슬쩍 끼워라. 그러면 글이 사람 쪽으로 한 걸음 돌아온다.
결국 사람을 위해 쓴 글이 검색에서도 더 멀리 간다.
완벽한 위장은 없다. 그래도 충분하다.
당신의 다음 글은 줄 세워 찍은 졸업 사진인가, 살아 있는 한 사람의 얼굴인가?
글의 마지막 한 문장으로 독자의 행동을 끌어내는 법은 따로 풀어 뒀다.
📌 발행 전 한 번 더, 자가 점검 체크리스트
위에서 정리한 엠대시·불릿·균형 문장·보험성 표현 점검 항목을, 발행 누르기 직전에 바로 쓸 수 있게 한 장으로 묶었어요.
메모장 옆에 띄워두고 글마다 훑기만 하면 돼요. 무료로 받아 가세요.
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