지난 몇 년간 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI 글쓰기 도구들이 우리 일상에 깊숙이 들어왔습니다. 이제 많은 사람들이 보고서 작성부터 이메일 답장까지 AI의 도움을 받고 있죠. 하지만 AI가 생성한 글을 읽다 보면 뭔가 어색하고 밋밋한 느낌을 받은 적이 있으실 겁니다.
이 글에서는 AI 글쓰기 도구의 대표적인 문제점들을 짚어보고, 어떻게 하면 AI와 함께 더 나은 글을 쓸 수 있는지 실용적인 방법을 제시해드리겠습니다.
LLM이 만드는 8가지 나쁜 글쓰기 패턴
1. 빈 내용의 요약 문장
AI가 생성하는 글에서 가장 흔히 볼 수 있는 문제입니다. 문단 끝에 이런 문장들이 자주 등장하죠:
- “이러한 단계를 따르면 더 나은 성과를 얻을 수 있습니다.”
- “이런 원칙들을 내재화하면 본질을 꿰뚫을 수 있습니다.”
결론처럼 들리지만 실제로는 아무 내용도 없는 문장들입니다. 좋은 글의 마무리는 새로운 관점이나 생각할 거리를 제공해야 합니다.
2. 불필요한 불렛 포인트 남용
AI는 특히 중첩된 불렛 포인트를 과도하게 사용하는 경향이 있습니다. 목록은 항목들이 병렬적이고 독립적일 때 유용하지만, 아이디어들이 연결되어 있거나 맥락이 필요할 때는 문단 형태가 더 적절합니다.
3. 단조로운 문장 리듬
모든 문장이 비슷한 길이일 때 글이 지루해집니다. 문장 길이의 변화는 독자의 관심을 유지하고 강조점을 만드는 데 중요한 역할을 합니다.
나쁜 사례:
저희는 최근 사용자가 일반 언어로 질문하고 과거 활동과 현재 세션을 기반으로 답변을 받을 수 있는 대화형 AI 기능을 출시했습니다. 이 시스템은 도움말 기사 데이터베이스를 검색하고 맞춤형 점수 함수를 사용하여 가장 관련성 높은 기사를 순위를 매기고 최상위 결과를 언어 모델에 전달하여 최종 답변을 생성합니다.
좋은 사례:
저희가 새로 출시한 대화형 AI 기능을 소개합니다. 사용자 질문에 자연어로 답변하며, 현재 세션의 맥락을 활용합니다. 시스템은 도움말 기사를 검색하고, 맞춤형 랭킹 함수로 점수를 매기고, 최적화된 언어 모델을 통해 300밀리초 이내에 답변을 제공합니다.
4. 잘못된 주어 선택
모든 문장에는 주어와 서술어가 있습니다. 주어는 문장이 무엇에 관한 것인지 알려주고, 서술어는 주어에 대해 무엇을 말하는지 전달합니다. AI 생성 글에서는 종종 잘못된 주어를 선택합니다.
나쁜 사례: 독자들은 주어가 문장의 주제와 일치할 때 더 잘 이해할 수 있습니다.
좋은 사례: 올바른 주어를 선택하면 글이 명확하고 집중적이 됩니다.
5. 낮은 정보 밀도
AI가 생성한 글은 문법적으로는 완벽하지만 실제 내용은 부족한 경우가 많습니다. 구체적인 통찰력, 명확한 프레임워크, 추진력이 없어 독자에게 실질적인 가치를 주지 못합니다.
6. 모호한 표현
AI 글쓰기는 구체성을 피하는 경향이 있습니다. 아이디어를 정의하지 않고 언급하거나, 증거 없이 주장을 펼칩니다.
예를 들어: “일부 전문가들은 프롬프트 엔지니어링이 덜 중요해지고 있다고 말합니다. LLM을 간단히 프롬프트하는 능력은 생산성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.”
하지만 전문가가 누구인지, 정확히 어떤 영향인지, 어떤 종류의 작업에 대해서인지 명확하지 않습니다.
7. 지시대명사 남용
AI는 ‘이것’, ‘그것’, ‘이러한’, ‘저러한’ 같은 지시대명사를 과도하게 사용합니다. 명확한 명사 없이 사용되면 독자가 무엇을 가리키는지 파악하기 어려워집니다.
8. 이해 없는 유창함
때로는 문법적으로 올바르지만 실제로는 아무것도 설명하지 않는 글이 나옵니다. 특히 기술적 내용에서 AI가 존재하지 않는 용어를 만들어내는 경우도 있습니다. 예를 들어 “검색 기반 그라운딩(retrieval grounding)”같은 용어를 지어내기도 하죠.
오해받는 글쓰기 기법들
AI 글쓰기에 대한 반작용으로, 실제로는 유용한 글쓰기 기법들까지 ‘AI 같다’며 비판받는 경우가 있습니다. 다음과 같은 기법들은 올바르게 사용되면 오히려 글의 명확성을 높입니다.
의도적인 반복
복잡한 개념을 명확히 하거나 강조할 때 반복은 가치가 있습니다. 목적이 있는 반복은 독자의 이해를 돕습니다.
안내 표현
“본질적으로”, “요약하면”, “핵심은…” 같은 표현들은 유용한 정보와 함께 사용되면 독자가 복잡한 내용에서 방향을 잡는 데 도움이 됩니다.
병렬 구조
관련된 아이디어를 정리하고 문장을 따라가기 쉽게 만드는 효과적인 기법입니다.
예시: 시스템은 다양한 입력에 확장 가능하고, 부하 상황에서도 반응성을 유지하며, 노이즈가 있는 프롬프트에도 일관된 결과를 반환합니다.
실전 LLM 글쓰기 전략
효과적인 AI 글쓰기의 핵심은 추진력을 유지하는 것입니다. 빈 화면을 바라보며 막히거나 완벽하지 않은 문장을 끝없이 수정하는 것을 피해야 합니다.
출처: Unsplash
1단계: 모델에게 이야기를 들려주기
글쓰기를 시작할 때(특히 논문 서론 같은 경우), 동료에게 설명하듯이 구조를 ‘이야기’로 풀어서 AI에게 전달합니다. 그리고 상세한 개요를 생성하도록 요청합니다. 이 개요가 구조적으로 탄탄해질 때까지 다음 단계로 넘어가지 않습니다.
2단계: 직접 문단 작성하기
개요가 완성되면 각 문단을 직접 작성해봅니다. 완벽하지 않더라도 상관없습니다. 무엇을 말하고 싶은지는 알지만 문장으로 만들기 어려울 때, 대략적인 버전을 작성하고 AI에게 완성을 도와달라고 요청합니다.
3단계: 범위가 제한된 수정 전략
문장이나 문단이 어색하게 느껴질 때, 단순히 “더 좋게 만들어달라”고 요청하지 않습니다. 대신 구체적인 수사학적 패턴을 따르도록 요청합니다.
첫 번째는 주어와 동사를 문장 앞부분에 가깝게 배치하는 것입니다. 두 번째는 SWBST 구조(누가-원했다-그런데-그래서-그러면)를 사용하는 것입니다. 이는 기본적인 스토리텔링 구조로, 기술적 맥락에서도 놀랍도록 효과적입니다.
예를 들어: “우리는 요약을 위해 GPT-4를 사용했습니다. 유창한 답변을 원했지만, 사실을 잘못 만들어냈습니다. 그래서 검색 단계를 추가했습니다. 그 결과 인용 정확도를 기반으로 출력 순위를 재조정할 수 있었습니다.”
AI 시대 글쓰기의 미래
현재 중간 품질의 텍스트, 심지어 고품질 텍스트도 저렴하게 생성할 수 있습니다. 하지만 무엇을 말할지, 어떻게 프레임을 잡을지, 언제 어떻게 깊이 들어갈지를 결정하는 것은 여전히 어려운 부분입니다. 이것이 바로 판단력이 필요한 영역이고, AI가 아직 대신해줄 수 없는 부분입니다.
AI가 생성한 텍스트가 넘쳐나는 시대에 좋은 글쓰기의 가장 중요한 특징은 기여도가 글의 길이에 비례한다는 것입니다. 독자가 시간을 잘 보냈다고 느끼게 만드는 것, 이것이 우리가 추구해야 할 글쓰기의 기준입니다.
AI 도구는 분명히 강력한 글쓰기 파트너가 될 수 있습니다. 하지만 무엇보다 중요한 것은 이러한 도구들을 현명하게 사용하여 우리만의 목소리와 통찰력을 더욱 효과적으로 전달하는 것입니다. AI가 우리를 대신해 생각하게 하는 것이 아니라, 우리의 생각을 더 명확하고 설득력 있게 표현하도록 돕는 역할로 활용해야 합니다.
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