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2025-12-18 08:38:52
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[Part 01] 자소서, 과제, 논문 초안, GPT킬러에 안 걸리게 다듬는 실전 가이드
차례
1장. 왜 지금 ‘AI 글쓰기 탐지’가 문제가 되는가
1.1 AI 글쓰기의 일상화와 대학·기업의 대응
1.2 GPT킬러·카피킬러가 등장한 배경
1.3 단순 표절 검사와 AI 탐지의 차이
1.4 “AI를 쓰면 안 된다”가 아니라 “어떻게 쓰느냐”의 문제
2장. GPT킬러·카피킬러는 무엇을 보고 AI 글이라고 판단하는가
2.1 GPT킬러의 기본 작동 구조
2.2 문장 구조 패턴 분석 방식
2.3 어휘 선택과 반복률 분석
2.4 문단 전개와 논리 흐름의 균질성
2.5 사람이 쓴 글과 AI 글의 통계적 차이
3장. 내가 직접 쓴 글이 카피킬러·GPT킬러에 모사율이 높게 나오는 이유
3.1 “분명 내가 썼는데 왜 걸릴까?”라는 오해
3.2 교과서식 문장 구조의 위험성3.3 과도하게 정제된 문체가 주는 신호
3.4 감정·판단·맥락이 빠진 글의 공통점
3.5 AI 학습 데이터와 인간 글쓰기의 역설
4장. AI가 쓴 글의 전형적인 패턴 정리
4.1 도입부에서 자주 등장하는 공식 문장
4.2 본론에서 반복되는 설명형 문장 구조
4.3 결론부의 추상적 요약 패턴
4.4 “중요합니다 / 도움이 됩니다 / 핵심입니다”의 남용
4.5 문법적으로 너무 완벽한 문장의 문제
5장. AI 초안을 그대로 쓰면 안 되는 이유
5.1 초안과 제출용 글은 완전히 다른 단계
5.2 ‘생성’과 ‘작성’의 차이
5.3 AI는 생각을 대신하지 않는다
5.4 평가자는 결과보다 사고 과정을 본다
6장. GPT킬러에 걸리지 않는 글의 핵심 조건
6.1 불완전함이 남아 있는 문장
6.2 판단의 흔적이 보이는 서술
6.3 개인적 맥락이 녹아 있는 표현
6.4 문장 리듬의 불균형
6.5 설명보다 해석이 많은 글
7장. AI 글을 사람 글로 바꾸는 1단계: 구조 흔들기
7.1 문단 순서 재배치 전략
7.2 서론을 나중에 쓰는 방식
7.3 결론을 질문으로 끝내는 구조
7.4 전형적인 삼단 논법 깨기
8장. AI 글을 사람 글로 바꾸는 2단계: 문장 단위 수정
8.1 능동문과 수동문의 의도적 전환
8.2 어순 변경으로 패턴 깨기
8.3 문장 합치기와 쪼개기의 기준
8.4 길이가 불균형한 문장의 효과
9장. AI 글을 사람 글로 바꾸는 3단계: 어휘와 말투 조정
9.1 동의어 치환의 올바른 방식
9.2 지나치게 중립적인 표현 걷어내기
9.3 설명체에서 생각체로 바꾸기
9.4 말하듯 쓰되 가볍지 않게 쓰는 법
10장. 상투적 표현과 AI 냄새 문장 제거법
10.1 AI가 특히 좋아하는 표현 목록
10.2 “~라고 할 수 있다”의 위험성
10.3 의미 없이 반복되는 접속어 정리
10.4 불필요한 정리 문장 삭제 기준
11장. 개인 경험을 넣되 티 나지 않게 쓰는 방법
11.1 경험이 없을 때 경험처럼 쓰지 않는 법
11.2 감정 대신 상황으로 말하기
11.3 실패·망설임·의문을 활용하는 방식
11.4 과장 없이 현실적으로 녹이는 요령
12장. 자소서에 적용하는 GPT킬러 회피 전략
12.1 기업이 보는 자소서의 실제 기준
12.2 성과보다 사고 흐름을 드러내는 법
12.3 질문에 정면으로 답하지 않는 전략
12.4 항목별 AI 수정 포인트
13장. 대학 과제·레포트에 적용하는 전략
13.1 교수 평가 기준과 AI 탐지의 관계
13.2 참고문헌보다 해석이 중요한 이유
13.3 설명형 레포트가 위험한 이유
13.4 학부생 레포트에서 특히 주의할 점
14장. 논문·리포트 초안에 적용하는 전략
14.1 논문 초안에서 AI를 쓰는 현실적인 위치
14.2 학술 문체와 AI 문체의 경계
14.3 문헌 정리 파트에서의 위험 요소
14.4 토론·해석 파트에서의 안전한 활용
15장. GPT킬러 사전 점검 도구 활용법
15.1 GPTZero, Monica, JustDone의 차이
15.2 점수보다 문장별 표시를 봐야 하는 이유
15.3 위험 문장만 골라 수정하는 방법
15.4 검사 결과에 집착하면 안 되는 이유
16장. 카피킬러 결과 리포트 해석하는 법
16.1 전체 수치보다 중요한 부분
16.2 문장 단위 표시 활용법
16.3 재검사 시 수치가 달라지는 이유
16.4 제출용 결과 확인서 관리 팁
17장. 실제 수정 전·후 사례 분석
17.1 AI 초안 상태의 문제점
17.2 1차 수정 후 변화
17.3 최종 제출용 문장의 특징
17.4 탐지율이 낮아진 이유 분석
18장. 실전 예시: AI 초안이 사람의 글로 완성되기까지
18.1 AI가 생성한 원본 초안 전체
18.2 구조만 수정한 1차 버전
18.3 문장·어휘를 다듬은 2차 버전
18.4 최종 제출용 완성본
18.5 이 글이 AI 탐지를 피하는 이유 정리
19장. AI를 쓰지 않고도 모사율이 높아지는 글의 공통점
19.1 모범답안식 글쓰기의 함정
19.2 검색 요약형 글의 위험성
19.3 정답처럼 보이는 글이 탈락하는 이유
20장. “AI를 썼는가?”보다 중요한 질문
20.1 평가자가 실제로 보는 것
20.2 글에서 사고가 보인다는 의미
20.3 AI 시대에 오히려 더 중요해진 글쓰기 요소
21장. AI 글쓰기의 현실적인 사용 원칙
21.1 AI는 도구이지 대필이 아니다
21.2 초안 생성과 최종 작성의 분리
21.3 앞으로 더 강화될 탐지 환경에 대비하는 법
22장. 맺음말: 걸리지 않는 글보다 ‘설득되는 글’을 향해
22.1 기술을 피하는 글쓰기의 한계
22.2 결국 남는 것은 사람의 사고 흔적
■ [Part 02] 카피킬러, GPT 검사 통과를 위한 자소서, 논문 최종 다듬기 (카피킬러 표절률 낮추기)
■ [Part 03] 모사율 낮추는 법, AI 글쓰기 시대 - GPT킬러의 시선으로 본 글쓰기 오류들
1장. 왜 지금 ‘AI 글쓰기 탐지’가 문제가 되는가
AI 글쓰기는 더 이상 일부 사람만의 편법이나 꼼수가 아니다.
이미 많은 대학생과 취업 준비생, 직장인에게 일상적인 도구로 자리 잡았다.
과제를 시작할 때 초안을 잡거나, 자기소개서의 첫 문장을 고민할 때,
보고서의 구조를 정리할 때 AI를 활용하는 일은 흔해졌다.
문제의 핵심은 글을 쓰는 사람이 아니다.
글을 평가하는 환경 자체가 완전히 달라졌다는 데 있다.
예전에는 남의 글을 베꼈는지만 피하면 됐다.
지금은 글이 어떻게 만들어졌는지가 함께 평가된다.
이 변화는 갑작스럽게 온 것이 아니다. AI 글쓰기가 빠르게 확산되면서
기존의 평가 기준이 더 이상 작동하지 않게 되었기 때문이다.
지금의 글쓰기 문제는AI를 썼느냐,
안 썼느냐의 문제가 아니다. 어떻게 사용했고, 어디까지 개입했느냐의 문제다.
1.1 AI 글쓰기의 일상화와 대학·기업의 대응
AI는 이제 전문 작가만의 도구가 아니다. 검색 대신 요약을 요청하고,
생각 정리 대신 초안을 부탁하는 방식으로 쓰인다.
대학생들은 레포트의 구조를 잡을 때 AI를 사용하고, 취업 준비생들은 자소서
문장을 다듬는 데 도움을 받는다. 직장인들 역시 보고서나 제안서의 초안을 만들 때 AI를 활용한다.
이 흐름은 자연스럽다.AI는 빠르고, 지치지 않고,
항상 일정한 수준의 문장을 만들어 주기 때문이다.
대학과 기업도 이 변화를 모를 수 없다. 그래서 등장한 것이 AI 탐지 도구다.
일부 대학은 과제 제출 시 카피킬러 결과 제출을 요구하고,
기업은 자소서 검증 과정에서 AI 탐지 결과를 내부적으로 참고한다.
글은 이제 내용 이전에 생성 방식부터 검증 대상이 되는 단계에 들어섰다.
1.2 GPT킬러·카피킬러가 등장한 배경
기존의 표절 검사는 명확했다. 이미 존재하는 글과 얼마나 겹치는지를 확인했다.
하지만 AI 글은 다르다.특정 원문을 그대로 복사하지 않는다. 그래서 표절률은 낮게 나온다.
그럼에도 불구하고 많은 글이 비슷하게 느껴지기 시작했다.
문장 구조, 표현 방식, 전개 흐름이 이상할 정도로 닮아 있었기 때문이다.
이 공백을 메우기 위해 GPT킬러와 같은 AI 탐지 도구가 등장했다.
이 도구들은 문장의 길이 분포, 어휘 선택의 반복성,
논리 전개의 균질함을 종합적으로 본다.
즉, 무엇을 썼는지가 아니라 어떤 방식으로 생성되었는지를 본다.
1.3 단순 표절 검사와 AI 탐지의 차이
표절 검사는 비교 대상이 분명하다. 기존 문서와의 일치율이 기준이다.
AI 탐지는 다르다. 비교 대상이 아니라 확률을 본다.
이 문장이 사람이 쓴 글의 통계적 분포에 가까운지,
AI가 생성한 문장의 특성과 닮았는지를 판단한다.
그래서 이상한 일이 생긴다.
직접 쓴 글인데도AI 의심 판정을 받는 경우다.
문장이 너무 정제되어 있거나, 교과서처럼 균형 잡혀 있거나,
설명 위주로만 흘러가면 AI 문장과 닮았다고 판단된다.
이 지점에서 많은 사람들이 혼란을 느낀다.
1.4 “AI를 쓰면 안 된다”가 아니라 “어떻게 쓰느냐”의 문제
여기서 관점을 바꿀 필요가 있다. 문제는 AI 사용 자체가 아니다.
문제는 AI가 만든 문장을 사고 과정 없이 그대로 제출했는지다.
아래는 AI가 생성한 전형적인 과제 도입부 예시다.
[AI 작성 예시 문장]
현대 사회에서는 다양한 문제들이 발생하고 있으며 이에 대한 체계적인 분석이
중요하다고 할 수 있다. 본 글에서는 해당 문제의 원인과 해결 방안을 살펴보고자 한다.
이 문장은 틀리지 않았다. 문법도 맞고 흐름도 자연스럽다.
하지만 동시에 너무 전형적이다. 주어는 모호하고, 표현은 추상적이며,
다음 문장이 쉽게 예측된다. 이 문장을 사람이 고치면 다음과 같이 바뀔 수 있다.
[사람이 수정한 예시 문장]
이 주제를 선택하면서 가장 먼저 떠오른 의문은 왜 이 문제가 반복되는지에 대한 것이었다.
자료를 정리하다 보니 단순한 원인 나열로는 설명되지 않는 지점이 보였다.
두 문장의 차이는 정보량이 아니다. 사고의 흔적이 있는지의 차이다.
AI 문장은 설명으로 시작하고, 사람의 문장은 생각에서 출발한다.
GPT킬러가 감지하는 핵심 신호도 바로 이 지점에 있다.
이 글은AI를 숨기는 요령을 알려주기 위한 글이 아니다.
AI 초안을 사람의 글로 완성하는 방법을 현실적으로 다루기 위한 글이다.
2장. GPT킬러·카피킬러는 무엇을 보고 AI 글이라고 판단하는가
많은 사람들은 AI 탐지 도구가 특정 문장을 그대로 찾아내는
방식으로AI 사용 여부를 판단한다고 오해한다.
하지만 실제로 GPT킬러와 카피킬러는 어떤 문장이 어디서 왔는지를
묻지 않는다. 이 글이 어떤 방식으로 만들어졌는지를 본다.
즉, 한 문장이나 단어가 문제가 아니라 글 전체에서 반복적으로
나타나는 생성 패턴을 분석하는 구조다.
그래서 일부 문장만 고쳐서는 탐지를 피하기 어렵고,
글의 결이 그대로라면 의심 점수는 쉽게 낮아지지 않는다.
2.1 GPT킬러의 기본 작동 구조
GPT킬러는 단일 기준으로 AI 글을 판단하지 않는다.
여러 지표를 동시에 본다.
문장의 평균 길이, 문단별 길이 편차, 어휘의 반복 빈도,
문장 구조의 유사성 등이 함께 분석 대상이 된다.
이 과정에서 AI가 자주 만들어내는 확률적으로 안정적인 문장들이
집중적으로 포착된다. 중요한 점은 GPT킬러가 의미를 이해해서
판단하는 것이 아니라, 통계적으로 사람과 다른 지점을 찾아낸다는 사실이다.
그래서 내용이 아무리 그럴듯해도 형식이 AI 쪽에 가깝다면 의심 판정은 쉽게 내려진다.
2.2 문장 구조 패턴 분석 방식
AI가 만든 글의 가장 큰 특징은 문장 구조가 지나치게 안정적이라는 점이다.
아래는 AI가 생성한 보고서 본문 문장 예시다.
[AI 작성 예시 문장]
이 문제는 다양한 요인에 의해 발생하며 이를 해결하기 위해서는
체계적인 접근이 필요하다. 또한 관련 사례를 분석함으로써 보다 효과적인
대안을 도출할 수 있을 것이다.
이 문장은 자연스럽다. 하지만 구조를 보면 설명 → 일반론 → 결론의 흐름이 항상 동일하게 반복된다.
GPT킬러는 이처럼 예측 가능한 구조가 연속적으로 등장할 때 AI 생성 가능성을 높게 본다.
같은 내용을 사람이 고치면 다음과 같이 달라질 수 있다.
[사람이 수정한 문장 예시]
이 문제를 정리하면서 느낀 점은 원인이 하나로 정리되지 않는다는 점이었다.
사례를 살펴볼수록 기존 방식으로는 설명되지 않는 부분이 반복해서 드러났다.
두 문장은 전달하는 주제가 비슷하지만 문장 구조의 안정성은 완전히 다르다.
AI 문장은 정리되어 있고, 사람의 문장은 흔들린다.
이 흔들림이 탐지 도구 입장에서는 중요한 신호가 된다.
2.3 어휘 선택과 반복률 분석
AI는 의미적으로 안전한 단어를 반복해서 사용하는 경향이 있다.
중요하다, 필요하다, 효과적이다, 다양하다, 체계적이다 같은 단어들이
짧은 글 안에서 여러 번 등장한다.
이 자체가 틀린 것은 아니다. 문제는 반복의 밀도다.
GPT킬러는 특정 어휘가 문단마다 유사한 위치에서 반복될 경우 AI 생성 확률을 높게 본다.
예를 들어 각 문단의 첫 문장이 항상 추상적인 평가로 시작된다면 그 패턴 자체가 신호가 된다.
사람이 쓴 글은 같은 의미를 표현하더라도 어휘 선택이 조금씩 어긋난다.
이 어긋남이 사람 글의 특징이다.
2.4 문단 전개와 논리 흐름의 균질성
AI 글은 전체적으로 논리 흐름이 지나치게 고르다.
서론은 항상 문제 제기, 본론은 원인과 해결, 결론은 요약과 제언으로 끝난다.
이 구조는 틀리지 않는다. 하지만 너무 자주, 너무 정확하게 반복된다.
GPT킬러는 문단 간 전개 속도와 정보 밀도의 차이도 본다.
사람이 쓴 글은 어떤 문단은 길고, 어떤 문단은 짧다.
어떤 부분은 설명이 많고, 어떤 부분은 생각이 많다.
AI 글은이 편차가 적다. 그래서 읽기에는 편하지만 사람의 사고 흔적은 적게 느껴진다.
2.5 사람이 쓴 글과 AI 글의 통계적 차이
결국 GPT킬러가 보는 것은 글의 개성이 아니다. 확률이다.
사람이 쓴 글은 통계적으로 불안정하다. 문장 길이도 들쭉날쭉하고,
어휘 선택도 일정하지 않다. AI가 쓴 글은 통계적으로 안정적이다. 그래서 평균에 가깝다.
이 차이 때문에 잘 쓴 글일수록 오히려 AI 글로 의심받는 역설적인 상황이 생긴다.
2장에서 기억해야 할 핵심은 하나다. GPT킬러는 글의 수준을 평가하지 않는다.
글이 사람의 방식으로 만들어졌는지를 확률적으로 추정할 뿐이다.
3장. 내가 직접 쓴 글이 카피킬러·GPT킬러에 모사율이 높게 나오는 이유
AI를 사용하지 않았음에도 불구하고 카피킬러나 GPT킬러에서
높은 의심 점수가 나오는 경험은 생각보다 많은 사람들이 공통적으로 겪는 문제다.
이 상황이 반복되면 글쓴이는 억울함을 느끼고, 도구 자체에 대한 불신으로 이어지기 쉽다.
하지만 이 현상은 탐지 도구가 오작동 해서가 아니라, 우리가 오랫동안 배워 온
글쓰기 방식이 AI가 학습한 데이터와 매우 닮아 있기 때문에 발생한다.
이 장에서는 왜 직접 쓴 글조차 AI 글로 오해받는지,
그 구조적인 이유를 하나씩 짚어본다.
3.1 “분명 내가 썼는데 왜 걸릴까?”라는 오해
가장 흔한 반응은 이 질문이다. 나는 AI를 쓰지 않았는데 왜 AI 탐지에 걸리는가.
이 질문에는 중요한 전제가 하나 빠져 있다.
GPT킬러는 AI 사용 여부를 증명하는 도구가 아니라는 점이다.
GPT킬러는 이 글이 사람의 평균적인 글쓰기 패턴과 얼마나 비슷한지,
혹은 AI가 만들어내는 패턴과 얼마나 닮았는지를 확률로 계산한다.
즉, 실제로 누가 썼는지는 도구의 관심사가 아니다.
그래서 사람이 쓴 글이어도 AI가 자주 만들어내는 구조와 닮아 있다면
의심 점수는 높게 나온다.
3.2 교과서식 문장 구조의 위험성
많은 사람들은잘 쓴 글이란 정리된 글이라고 배워왔다.
서론에서는 주제를 제시하고, 본론에서는 원인과 해결책을 나열하며,
결론에서는 다시 한 번 요약하는 방식이다.
이 구조는 틀리지 않았다. 문제는 너무 정확하다는 데 있다.
아래는 사람이 직접 쓴전형적인 교과서식 문장 예시다.
[사람이 쓴 문장 예시]
이 문제는 현대 사회에서 중요하게 다루어지고 있으며
다양한 원인으로 인해 발생한다. 따라서 본 글에서는 이 문제의 원인을 분석하고
해결 방안을 제시하고자 한다.
이 문장은 AI가 쓴 것이 아니다. 하지만 AI가 매우 자주 만드는 문장과 형태가 거의 동일하다.
구조가 너무 안정적이고, 전개가 너무 예측 가능하기 때문이다.
3.3 과도하게 정제된 문체가 주는 신호
사람이 직접 쓴 글이 AI 글로 오해 받는 또 다른 이유는
문장이 지나치게 깔끔하기 때문이다.
문법 오류가 없고, 어휘 선택이 모두 중립적이며,
감정이나 판단이 배제된 문장은 AI 문장의 전형적인 특징과 겹친다.
특히 다음과 같은 표현들은 AI 탐지 도구가 민감하게 반응한다.
중요하다고 할 수 있다, 필요성이 있다, 효과적이라고 판단된다,
이 표현들은 사람도 자주 사용하지만, AI는 거의 습관처럼 반복한다.
그래서 문단 전체가 이런 표현들로 채워지면 사람이 썼어도 AI 점수가 높아진다.
3.4 감정·판단·맥락이 빠진 글의 공통점
AI와 사람이 가장 크게 갈리는 지점은 정보가 아니라 맥락이다.
사람은 글을 쓸 때 고민한 과정, 선택의 이유, 망설였던 지점을 함께 남긴다.
반면 AI는 결과만 정리한다.
아래는 AI가 생성한보고서 문장 예시다.
[AI 작성 예시 문장]
본 연구를 통해 해당 현상의 원인을 분석하였으며
이를 바탕으로 실질적인 개선 방안을 도출하였다.
이 문장은 완성도는 높지만 과정이 보이지 않는다.
같은 내용을 사람이 고치면 다음과 같이 바뀔 수 있다.
[사람이 수정한 문장 예시]
자료를 정리하는 과정에서 처음 예상했던 원인만으로는
이 현상을 설명하기 어렵다는 점이 드러났다.
그래서 분석 방향을 중간에 다시 조정할 수밖에 없었다.
두 문장의 차이는 전문성이 아니라사고의 흔적이다.
GPT킬러는 이 흔적의 유무를 중요한 판단 기준으로 삼는다.
3.5 AI 학습 데이터와 인간 글쓰기의 역설
여기서 가장 아이러니한 사실이 있다. AI는 사람의 글을 학습해서 만들어졌다.
그중에서도 교과서, 보고서, 논문, 모범 답안처럼 잘 정리된 글을 집중적으로 학습했다.
그 결과 우리가 배워 온 모범적인 글쓰기 방식이 AI의 기본 패턴이 되었다.
그래서 성실하게, 교과서적으로 쓴 글일수록 AI 글과 닮아 보이게 되는 역설이 발생한다.
이 장에서 기억해야 할 핵심은 명확하다. 직접 쓴 글이 걸렸다고 해서 글이 나쁘다는 뜻은 아니다.
다만 그 글이 너무 모범적이고, 너무 정제되어 있으며, 사람의 흔들림이 보이지 않았을 뿐이다.
4장. AI가 쓴 글의 전형적인 패턴 정리
AI가 쓴 글은 내용의 옳고 그름보다 형태와 흐름에서 먼저 드러난다.
한 문장만 떼어 놓으면 자연스럽지만, 문단과 문서 단위로 보면 일정한 공식이 반복된다.
이 장에서는 AI 글에서 반복적으로 발견되는 패턴을 정리하고,
각 패턴이 왜 탐지 신호가 되는지, 사람이 어떻게 고치면 달라지는지를 함께 살펴본다.
4.1 도입부에서 자주 등장하는 공식 문장
AI 글의 도입부는 놀라울 만큼 비슷한 형태로 시작한다.
주제는 바뀌어도 문장의 뼈대는 거의 같다.
아래는 AI가 생성한 전형적인 도입 문장이다.
[AI 작성 예시 문장]
현대 사회에서는 다양한 변화가 빠르게 이루어지고 있으며,
이에 따라 해당 주제의 중요성이 점점 커지고 있다.
이 글에서는 이러한 배경을 바탕으로 문제의 원인과 해결 방안을 살펴보고자 한다.
이 문장의 문제는 틀림이 아니라 예측 가능성이다.주어는 넓고, 표현은 추상적이며,
다음 문장이 거의 자동으로 떠오른다.
사람이 이 도입부를 고치면 다음과 같이 방향이 달라질 수 있다.
[사람이 수정한 문장 예시]
이 주제를 처음 떠올린 계기는 관련 사례를 조사하다가 느낀 작은 의문 때문이었다.
자료를 정리할수록 단순한 변화라는 말로는 설명되지 않는 지점들이 계속 눈에 들어왔다.
차이는 분명하다. AI 문장은 설명으로 시작하고, 사람의 문장은 계기에서 시작한다.
4.2 본론에서 반복되는 설명형 문장 구조
AI는 본론에서 설명에 최적화된 문장을 연속적으로 배치한다.
그래서 읽기는 편하지만, 사람의 사고 흐름은 잘 보이지 않는다.
아래는 AI가 자주 만드는 설명형 본문 문장이다.
[AI 작성 예시 문장]
이러한 현상은 여러 요인에 의해 발생하며,
첫째로 구조적인 문제를 들 수 있다.
둘째로 제도적인 한계가 존재하며, 이로 인해 다양한 부작용이 나타난다.
이 문장은 정보 전달에는 적합하다. 하지만 모든 문단이 같은 리듬과 형식으로
이어진다면 AI 패턴으로 인식되기 쉽다.
사람이 같은 내용을 다루면 다음과 같이 전개가 흔들린다.
[사람이 수정한 문장 예시]
처음에는 구조적인 문제만 떠올렸지만, 자료를 더 살펴보니제도 자체보다
운영 과정에서 생기는 미세한 차이가 더 크게 작용하고 있었다.
AI는 정리하고, 사람은 탐색한다. 이 차이가 본론에서 누적되면
탐지 확률도 함께 높아진다.
4.3 결론부의 추상적 요약 패턴
AI 글의 결론은 대체로 안전한 요약으로 끝난다.
새로운 판단이나 망설임은 거의 등장하지 않는다.
[AI 작성 예시 문장]
종합해 보면, 본 문제는 복합적인 원인에 의해 발생하며
이에 대한 체계적인 접근이 필요하다는 것을 알 수 있다.
앞으로는 보다 효과적인 대안 마련이 요구된다.
이 결론은 무난하다. 하지만 너무 무난해서 누가 써도 같은 문장이 된다.
사람이 결론을 쓰면 보통 생각이 하나 더 붙는다.
[사람이 수정한 문장 예시]
정리해 보면 원인은 여러 갈래였지만, 모든 문제를 한 번에 해결하려는 접근이
오히려 한계를 만들고 있었다는 점이 인상적이었다. 이 부분은 이후 과제로 남겨두고 싶다.
AI 결론은 닫고, 사람의 결론은 남긴다.
이 차이는 탐지 도구에도 그대로 드러난다.
4.4 “중요합니다 / 도움이 됩니다 / 핵심입니다”의 남용
AI는 문단을 정리할 때 판단형 표현을 자주 사용한다. 중요하다, 필요하다, 도움이 된다
같은 말이 여러 문단에서 반복된다.
문제는 단어 자체가 아니라 판단의 근거가 보이지 않는다는 점이다.
[AI 작성 예시 문장]
이러한 접근 방식은 매우 중요하며 실질적인 도움이 될 수 있다.
왜 중요한지, 왜 도움이 되는지는 설명되지 않는다.
사람이 고치면 판단 대신 맥락이 들어간다.
[사람이 수정한 문장 예시]
이 방식을 선택한 이유는 기존 방법으로는 설명되지 않던
사례들이 이 지점에서 가장 잘 드러났기 때문이다.
판단을 줄이고 이유를 남기는 순간, AI 냄새는 크게 줄어든다.
4.5 문법적으로 너무 완벽한 문장의 문제
마지막으로 가장 아이러니한 패턴이 있다. 문법적으로 너무 완벽한 글이다.
오탈자가 없고, 문장 길이가 고르고, 접속어 사용이 정확한 글은
AI 글의 전형적인 특징이기도 하다.
사람이 쓰는 글에는 리듬의 어긋남이 있다. 짧아지기도 하고, 괜히 돌아가기도 한다.
AI는 이 어긋남을 만들지 않는다. 그래서 글이 매끈할수록 오히려 의심받는다.
이 장에서 정리한 패턴들은 개별적으로 보면 사소해 보일 수 있다.
하지만 여러 개가 동시에 나타나면 GPT킬러는 이를 하나의 신호 묶음으로 인식한다.
다음 장에서는 왜 이런 패턴을 알고도 AI 초안을 그대로 쓰면 위험한지,
그 이유를 구조적으로 살펴본다.
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5장. AI 초안을 그대로 쓰면 안 되는 이유
AI를 활용한 글쓰기에서 가장 흔한 실수는 초안과 제출용 글의 차이를
인식하지 못한 채 생성된 문장을 그대로 사용하는 것이다.
AI가 만들어 주는 글은 완성본이 아니라 시작점에 가깝다.
이 차이를 이해하지 못하면 의도와 무관하게 AI 탐지에 노출될 수밖에 없다.
이 장에서는 왜 AI 초안을 그대로 쓰면 위험한지,
그리고 어디에서 문제가 발생하는지를 구조적으로 살펴본다.
5.1 초안과 제출용 글은 완전히 다른 단계
초안은 생각을 꺼내 놓는 단계다. 정리가 아니라 재료에 가깝다.
하지만 제출용 글은 다르다. 사고의 과정과 선택의 이유가 글 안에 드러나야 한다.
AI는 이 두 단계를 구분하지 않는다.
요청을 받으면 곧바로 제출해도 될 것처럼 보이는 문장을 만든다.
바로 이 지점에서 문제가 시작된다.
(예시)
' 본 글에서는 해당 주제의 중요성을 분석하고 문제의 원인과 해결 방안을 체계적으로 살펴보고자 한다.
이를 통해 보다 효과적인 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다. '
이 문장은 초안으로는 무리가 없다. 하지만 제출용으로 쓰기에는 사고의 흔적이 전혀 보이지 않는다.
주제가 왜 중요한지, 왜 이 방향을 택했는지, 어떤 고민이 있었는지가 빠져 있다.
사람이 이 초안을 제출용으로 바꾸면 다음과 같이 접근이 달라진다.
[사람이 수정한 예시]
이 주제를 다루게 된 계기는 자료를 정리하는 과정에서 기존 설명으로는 설명되지 않는
사례들이 반복해서 등장했기 때문이다. 이 글에서는 그 지점을 중심으로 문제를 다시 바라보고자 한다.
초안과 제출용 글의 차이는 정보의 양이 아니라 사고의 깊이다.
5.2 ‘생성’과 ‘작성’의 차이
AI는 글을 생성한다. 사람은 글을 작성한다.
이 두 단어의 차이를 대수롭지 않게 넘기면 AI 글쓰기의 함정에 빠지기 쉽다.
생성은 가능한 문장을 확률적으로 이어 붙이는 과정이다.
작성은 무엇을 남길지, 무엇을 버릴지를 결정하는 과정이다.
AI 초안에는 선택의 흔적이 없다. 그래서 모든 문장이 비슷한 무게를 가진다.
(예시)
' 이 문제는 다양한 관점에서 분석될 수 있으며 각 관점마다 장단점이 존재한다.
따라서 종합적인 시각에서 접근하는 것이 중요하다. '
이 문장은 아무것도 틀리지 않았지만 아무것도 선택하지 않았다.
사람이 쓰는 글에는 편중이 생긴다. 어떤 관점은 강조되고, 어떤 관점은 의도적으로 배제된다.
그 편중이 사람의 글을 만든다.
5.3 AI는 생각을 대신하지 않는다
AI를 쓰다 보면 생각을 했다는 착각에 빠지기 쉽다.
문장이 이미 만들어져 있기 때문이다.
하지만 문장이 있다고 해서 생각이 끝난 것은 아니다.
AI는 질문을 대신 던지지 않는다. 의문을 품지도 않는다. 방향을 바꾸지도 않는다.
(예시)
' 분석 결과 해당 요인이 주요 원인으로 작용하고 있으며
이를 개선하기 위한 방안이 필요하다고 판단된다. '
이 문장은 결과만 있다. 왜 그 요인이 주요한지, 처음부터 그렇게 생각했는지,
중간에 생각이 바뀌었는지는 알 수 없다. 사람의 글에는 생각이 바뀐 흔적이 남는다.
[사람이 수정한 예시]
처음에는 다른 요인이 더 크다고 보았지만 자료를 비교하는 과정에서
이 요인이 반복적으로 등장한다는 점이 눈에 띄었다.
그래서 분석의 중심을 이쪽으로 옮기게 되었다.
AI는 결과를 준다. 사람은 과정을 남긴다.
GPT킬러는 바로 이 과정을 찾는다.
5.4 평가자는 결과보다 사고 과정을 본다
많은 사람들은 평가자가 정답을 찾고 있다고 생각한다. 그래서 깔끔한 결론을 내리려고 한다.
하지만 실제 평가자는 사고의 흐름을 본다. 특히 자소서, 과제, 논문 초안에서는 더욱 그렇다.
결론이 조금 부족해도 과정이 보이면 평가는 나쁘지 않다.
반대로 결과가 좋아 보여도 과정이 보이지 않으면 의심부터 받는다.
AI 초안을 그대로 쓰면 결과만 남는다. 사고 과정은 비어 있다.
이 공백이 AI 탐지 도구와 평가자의 시선에서 동시에 문제로 작용한다.
그래서 AI 초안은 절대 그대로 쓰면 안 된다.
고쳐야 해서가 아니라, 생각을 추가해야 하기 때문이다.
이 장에서 기억해야 할 핵심은 분명하다.
AI 초안은 글이 아니라 재료다. 그 재료를 어떻게 다듬느냐에 따라
사람의 글이 될 수도 있고, 탐지 대상이 될 수도 있다.
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6장. GPT킬러에 걸리지 않는 글의 핵심 조건
GPT킬러에 걸리지 않는 글에는 공통점이 있다. 그 공통점은 기술적인 요령이 아니라
사람이 실제로 생각하며 쓴 흔적이 문장 곳곳에 남아 있다는 점이다.
이 장에서는 AI 글과 사람 글을 가르는 핵심 조건을 구체적인 문장 단위에서 하나씩 살펴본다.
6.1 불완전함이 남아 있는 문장
사람이 쓰는 글은 항상 완벽하게 정리되지 않는다.
생각이 정리되는 과정이문장에 그대로 남기 때문이다.
반면 AI 문장은 처음부터 끝까지 완성된 형태로 등장한다.
(예시)
' 이 문제는 다양한 요인에 의해 발생하며 각 요인은 상호작용을 통해 복합적인 영향을 미친다.
따라서 이를 종합적으로 분석하는 접근이 필요하다. '
이 문장은 매끄럽다. 하지만 너무 매끄럽다. 중간에 멈칫한 흔적도,
고민한 자국도 보이지 않는다.
사람이 같은 내용을 쓰면 보통 다음과 같이 어긋난다.
[사람이 수정한 예시]
처음에는 한두 가지 원인으로 정리될 거라 생각했지만 자료를 정리할수록
그 가정이 맞지 않는다는 느낌이 들었다. 그래서 분석 방향을 중간에 다시 잡아야 했다.
불완전한 문장은 미완성이 아니라 사고의 흔적이다.
6.2 판단의 흔적이 보이는 서술
AI 문장은 판단을 숨긴다. 대신 중립적인 설명으로 모든 문장을 채운다.
(예시)
' 본 사례는 기존 연구와 유사한 경향을 보이며 일정한 한계를 지니고 있다.
이에 따라 추가적인 논의가 필요하다. '
무엇을 문제라고 봤는지, 어디에서 한계를 느꼈는지가 전혀 드러나지 않는다.
사람의 글에는 판단이 들어간다. 그 판단이 틀릴 수도 있지만 그 자체가 사람의 흔적이다.
[사람이 수정한 예시]
기존 연구와 비슷한 흐름을 보이긴 했지만 그 설명만으로는 현장의 상황을
충분히 설명하지 못한다는 아쉬움이 남았다. 이 지점이 가장 고민되었다.
GPT킬러는 판단이 들어간 문장을 사람의 글로 인식할 확률이 높다.
6.3 개인적 맥락이 녹아 있는 표현
AI는 개인적 맥락을 만들지 못한다. 일반적인 상황만을 가정한다.
그래서 AI 글에는 누가, 언제, 왜라는 맥락이 비어 있는 경우가 많다.
(예시)
' 해당 주제는 다양한 분야에서 활용 가능성이 높으며
실무적으로도 의미 있는 시사점을 제공한다. '
이 문장은 어디에나 쓸 수 있다. 그래서 누구의 글인지 알 수 없다.
사람의 글에는 자기 위치가 드러난다.
[사람이 수정한 예시]
실무 사례를 정리하던 중이 주제가 이론보다 현장에서
더 복잡하게 작동한다는 점이 특히 눈에 띄었다.
개인적 맥락은 경험의 자랑이 아니라 시선의 위치다.
6.4 문장 리듬의 불균형
AI는 문장 길이를 의도적으로 고르게 만든다. 그래서 읽기에는 편하지만
리듬 변화가 거의 없다. 사람은 그렇지 않다. 짧게 쓰다가 길어지고, 괜히 돌아가기도 한다.
(예시)
' 이러한 문제는 제도적 한계와 구조적 요인이 복합적으로 작용한 결과이며
장기적인 관점에서 접근할 필요가 있다. '
문장 하나에 모든 내용을 담아 정리하려는 AI 특유의 방식이다.
사람이 고치면 리듬이 깨진다.
[사람이 수정한 예시]
이 문제는 단순한 제도 문제가 아니었다. 구조적인 요인이 함께 얽혀 있었고,
그래서 생각보다 오래 들여다봐야 했다.
문장 리듬의 불균형은 사람이 숨 쉬며 썼다는 증거로 작용한다.
6.5 설명보다 해석이 많은 글
AI는 설명에 강하다. 무엇이 어떻다는 정리는 잘한다. 하지만 해석은 거의 하지 않는다.
(예시)
' 분석 결과 해당 요인은 주요 변수로 작용하며 이는 기존 연구 결과와도 일치한다. '
이 문장은 사실 전달에 그친다. 글쓴이의 시선은 없다.
사람의 글에는 해석이 들어간다.
[사람이 수정한 예시]
기존 연구와 같은 결과가 나오긴 했지만 이번 사례에서는 그 영향이
생각보다 더 직접적으로 드러났다는 점이 인상적이었다.
설명은 누구나 할 수 있다. 해석은 사람만 한다.
이 장에서 정리한 다섯 가지 조건은 기술적인 요령이 아니다.
사람이 실제로 생각하며 글을 썼을 때 자연스럽게 남는 흔적들이다.
7장. AI 글을 사람 글로 바꾸는 1단계: 구조 흔들기
AI 글을 사람 글로 바꾸는 첫 단계는 문장을 고치기 전에 구조부터 흔드는 일이다.
많은 사람들이 단어를 바꾸거나 문장을 줄이지만, 실제로 탐지에 가장
큰 영향을 주는 것은글 전체의 진행 방식과 순서다.
AI는 구조를 매우 안정적으로 만든다.
그래서 구조를 깨지 않으면 아무리 문장을 손봐도 글의 뼈대에서 AI 냄새가 남는다.
7.1 문단 순서 재배치 전략
AI는 항상 설명이 쉬운 순서로 글을 쓴다. 배경 설명부터 시작해서
원인, 결과, 결론으로 이동한다.
(예시)
' 이 주제는 최근 중요성이 커지고 있으며 다양한 배경 속에서 발생하고 있다.
먼저 배경을 살펴본 뒤 원인을 분석하고 마지막으로 해결 방안을 제시하고자 한다. '
이 문장은 구조를 미리 선언한다.
읽는 사람에게는 편하지만 AI 탐지 기준에서는 매우 전형적이다.
사람이 구조를 바꾸면 중간에서 시작하기도 한다.
[사람이 수정한 예시]
관련 사례를 먼저 살펴보다 보니 이 문제를 배경부터 설명하는 방식이
오히려 이해를 방해한다는 느낌이 들었다. 그래서 원인 중 하나부터 정리하고
필요한 부분만 뒤에서 보충하기로 했다.
문단 순서를 바꾸는 것만으로도 글의 생성 패턴은 크게 달라진다.
7.2 서론을 나중에 쓰는 방식
사람이 글을 쓸 때 항상 서론부터 완벽하게 쓰지는 않는다.
오히려 본문을 쓰다 보니 서론이 뒤늦게 정리되는 경우가 많다.
AI는 이런 흐름을 만들지 못한다. 항상 서론이 가장 정돈된 문단이다.
(예시)
' 본 글에서는 해당 주제의 개념과 중요성을 설명하고 이를 바탕으로 논의를 전개한다. '
이 문장은 AI 서론의 전형적인 모습이다.
사람이 이 방식을 바꾸면서론이 설명이 아니라 맥락이 된다.
[사람이 수정한 예시]
본문을 먼저 정리하고 나니 이 글의 출발점이 처음 생각했던 것과 다르다는 걸 알게 되었다.
그래서 서론에서는 왜 이 방향으로 글을 쓰게 되었는지를 짧게 정리하는 데 집중했다.
서론을 나중에 쓰는 감각은 글 전체를 사람 쪽으로 끌어당긴다.
7.3 결론을 질문으로 끝내는 구조
AI의 결론은 항상 닫혀 있다. 정리하고, 요약하고, 끝낸다.
(예시)
' 이러한 분석을 통해 문제의 핵심을 파악할 수 있었으며
향후 개선 방향에 대한 시사점을 도출할 수 있었다. '
이 결론은 안전하다. 하지만 너무 안전해서 AI 결론이라는 인상을 준다.
사람은 결론에서 의문을 남기기도 한다.
[사람이 수정한 예시]
여기까지 정리하면서도 여전히 남는 의문은 이 방식이 모든 상황에 적용될 수 있는가
하는 점이다. 이 질문은 이후에 더 고민해 보고 싶다.
결론을 질문으로 끝내면 글은 닫히지 않고 멈춘다. 이 멈춤이사람의 사고 흔적으로 인식된다.
7.4 전형적인 삼단 논법 깨기
학교에서 배운 글쓰기의 기본은 문제 제기, 분석, 결론이다.
이 삼단 논법은 너무 익숙해서 무의식적으로 사용된다.
AI 역시 이 구조를 가장 안정적인 형태로 사용한다.
(예시)
' 문제를 제기한 뒤 원인을 분석하고 이를 바탕으로
해결 방안을 제시하는 방식으로 글을 구성하였다. '
이 문장은 구조 자체를 설명하고 있다. 그래서 더욱 AI스럽다.
사람은 이 공식을 중간에서 벗어난다.
[사람이 수정한 예시]
문제를 먼저 정리하려 했지만 분석 과정에서 애초에 문제 설정이
맞지 않았다는 생각이 들었다. 그래서 구조를 중간에 다시 바꾸게 되었다.
삼단 논법을 깨는 가장 쉬운 방법은 중간에서 방향을 바꾸는 흔적을
의도적으로 남기는 것이다. 이 장에서의 핵심은 단순하다.
문장을 고치기 전에 글의 흐름부터 흔들어야 한다.
구조가 바뀌면 문장은 자연스럽게 따라 바뀐다.
반대로 구조가 그대로라면 문장 수정은 한계가 있다.
■ [Part 02] 카피킬러, GPT 검사 통과를 위한 자소서, 논문 최종 다듬기 (카피킬러 표절률 낮추기)
■ [Part 03] 모사율 낮추는 법, AI 글쓰기 시대 - GPT킬러의 시선으로 본 글쓰기 오류들
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