Wikipedia 편집자들이 AI 텍스트를 식별하기 위해 정리한 14가지 신호를 분석해보니, 톤과 문체부터 기술적 흔적까지 명확한 패턴이 있었습니다. AI 글쓰기 시대에 진짜와 가짜를 구분하는 핵심 노하우를 공개합니다.

AI가 생성한 텍스트가 인터넷을 가득 채우고 있는 지금, 무엇이 진짜 사람이 쓴 글인지 구분하는 것이 점점 어려워지고 있습니다. 하지만 AI 콘텐츠를 금지하고 있는 Wikipedia의 숙련된 편집자들은 이미 답을 찾았습니다. 그들이 실제 경험을 바탕으로 정리한 ‘AI 글쓰기의 신호’는 단순한 탐지 도구를 넘어 AI 시대 글쓰기의 본질을 이해하는 열쇠입니다.

AI 글쓰기의 첫 번째 신호: 과장된 중요성 강조

AI가 쓴 글의 가장 두드러진 특징 중 하나는 모든 것을 ‘중요하다’, ‘역사적이다’, ‘상징적이다’라고 표현하는 경향입니다. Wikipedia 편집자들은 다음과 같은 표현들을 주의 깊게 살펴봅니다:

• “~의 증거가 된다” (stands as a testament)
• “중요한/핵심적인 역할을 한다” (plays a vital/significant role)
• “중요성을 강조한다” (underscores its importance)
• “지속적으로 매혹시킨다” (continues to captivate)

실제 Wikipedia에서 발견된 AI 생성 텍스트를 보면 이런 패턴이 명확합니다. 알제리의 한 도시에 대한 설명에서 “두에라는 수도인 알제의 근접성을 누리며, 활동과 문화의 역동적인 허브로서의 중요성을 더욱 강화한다”라고 표현한 것이 대표적인 예입니다.

형식적인 접속사와 결론 맺기의 함정

AI는 “더욱이” (moreover), “게다가” (in addition), “나아가” (furthermore) 같은 접속사를 과도하게 사용합니다. 이런 표현들은 에세이 스타일의 톤을 만들어내지만, Wikipedia의 백과사전적 스타일과는 맞지 않습니다.

특히 각 섹션을 “요약하면” (In summary), “결론적으로” (In conclusion), “전반적으로” (Overall) 등으로 마무리하는 것은 AI 글쓰기의 전형적인 특징입니다. 반면 인간이 쓴 Wikipedia 글은 대부분 이런 식으로 섹션을 요약하지 않습니다.

구조적 신호들: 포맷팅과 스타일의 차이

AI가 생성한 텍스트는 시각적으로도 구별되는 특징들이 있습니다:

제목 스타일의 차이

AI는 섹션 제목에서 모든 주요 단어를 대문자로 쓰는 ‘타이틀 케이스’ 방식을 선호합니다. “Early Life and Education”, “Global Consulting” 같은 식으로 말이죠. 하지만 일반적으로 사람들은 “Early life and education”처럼 문장 스타일로 씁니다.

볼드체의 과도한 사용

AI는 강조를 위해 볼드체를 남발하는 경향이 있습니다. 특정 유형의 단어나 객체를 모두 볼드 처리하면서, 전체적인 균형감을 잃는 경우가 많습니다.

리스트와 불렛 포인트

AI는 정보를 불렛 포인트로 정리하는 것을 좋아하며, 때로는 이상한 불렛 기호(•, –) 를 사용하거나 번호 매기기 방식도 일반적이지 않습니다.

기술적 흔적들: 디지털 지문 추적하기

AI가 남기는 가장 명확한 증거들은 기술적인 흔적들입니다:

특수 문자와 따옴표: AI는 일반적으로 똑바른 따옴표 대신 구부러진 따옴표(“…”)를 사용합니다. 대부분의 키보드는 기본적으로 똑바른 따옴표만 지원하므로, 구부러진 따옴표의 존재는 AI 사용을 의심할 만한 근거가 됩니다.

Em 대시(—)의 과용: AI는 괄호나 쉼표를 써야 할 곳에서도 em 대시를 자주 사용합니다.

플레이스홀더와 코드: 2025년 2월부터 ChatGPT는 “turn0search0″과 같은 이상한 플레이스홀더 코드를 남기기 시작했습니다. 또한 “:contentReference[oaicite:0]{index=0}” 같은 참조 코드가 나타나기도 합니다.

가장 치명적인 신호: 인용과 참고문헌 조작

AI가 만들어내는 가장 위험한 문제 중 하나는 존재하지 않는 참고문헌입니다. AI는 그럴듯한 DOI, ISBN, 논문 제목을 만들어내지만, 실제로 확인해보면 링크가 깨져있거나 전혀 다른 내용을 가리키는 경우가 많습니다.

Wikipedia 편집자들이 발견한 한 예시에서는 전기회로에 관한 글에서 옴의 법칙을 설명하면서 IEEE 논문 두 편을 인용했는데, 실제로는 완전히 다른 내용이었고, 심지어 한 저자는 그 논문이 발표된 것으로 표시된 날짜보다 30년 전에 이미 사망한 상태였습니다.

대화체와 협력적 커뮤니케이션의 흔적

때로는 편집자들이 AI 챗봇이 사용자와의 대화를 위해 작성한 텍스트를 실수로 그대로 붙여넣는 경우가 있습니다. 다음과 같은 표현들이 그 증거입니다:

• “도움이 되길 바랍니다” (I hope this helps)
• “물론입니다!” (Of course!)
• “다른 궁금한 점이 있으시면” (is there anything else)
• “자세한 분석이 필요하시면” (more detailed breakdown)

이런 표현들이 백과사전 글에 포함되어 있다면 AI 생성 콘텐츠일 가능성이 높습니다.

실무진을 위한 AI 탐지 전략

단일 신호로 판단하지 말기

Wikipedia 편집자들이 강조하는 가장 중요한 원칙은 하나의 신호만으로 AI 생성 여부를 판단하지 않는다는 것입니다. AI는 수백만 개의 인간이 쓴 글을 학습했기 때문에, 개별 특징들은 사람도 사용할 수 있습니다.

패턴의 조합 찾기

여러 신호가 동시에 나타날 때 AI 생성 가능성이 높아집니다. 과장된 표현 + 형식적 접속사 + 구부러진 따옴표 + 의심스러운 참고문헌이 함께 나타난다면 더 자세한 검토가 필요합니다.

맥락과 일관성 확인

글의 전체적인 톤, 작성자의 평소 스타일, 주제의 전문성 수준 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 갑작스럽게 완벽한 문법과 어휘를 사용하기 시작했거나, 평소와 다른 영어 변종(미국식 vs 영국식)을 사용한다면 의심해볼 만합니다.

AI 시대 글쓰기의 새로운 기준점

Wikipedia 편집자들의 경험은 단순히 AI를 탐지하는 것을 넘어 더 나은 글쓰기에 대한 통찰을 제공합니다. AI가 자주 사용하는 표현들을 피하고, 구체적인 사례와 개인적 경험을 포함하며, 자연스러운 문체를 유지하는 것이 중요합니다.

AI 도구를 사용하더라도 단순히 생성된 텍스트를 그대로 사용하는 것이 아니라, 철저한 검토와 수정을 통해 인간의 목소리를 담아내야 합니다. 결국 AI 시대에도 진정성 있는 콘텐츠는 인간의 경험과 통찰에서 나온다는 것이 Wikipedia 편집자들이 전하는 핵심 메시지입니다.

정보의 신뢰성이 그 어느 때보다 중요한 지금, 이들의 노하우는 단순한 탐지 기법을 넘어 디지털 시대 정보 리터러시의 새로운 표준을 제시하고 있습니다.

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참고자료:

• The subtle signs that give away chatbot writing, according to Wikipedia | TechSpot
• Wikipedia:Signs of AI writing – Wikipedia
• Wikipedia just published a list of AI writing tells. Here’s what you need to know | Medium
• Don’t Write Like AI: 10 Takeaways from Wikipedia’s Signs of AI Writing
• Here’s how to spot AI writing, according to Wikipedia editors | The Decoder

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