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2025-12-18 12:27:17
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[Part 02] 카피킬러, GPT 검사 통과를 위한 자소서, 논문 최종 다듬기 (카피킬러 표절률 낮추기)
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 01] 자소서, 과제, 논문 초안, GPT킬러에 안 걸리게 다듬는 실전 가이드
■ [Part 03] 모사율 낮추는 법, AI 글쓰기 시대 - GPT킬러의 시선으로 본 글쓰기 오류들
8장. AI 글을 사람 글로 바꾸는 2단계: 문장 단위 수정
구조를 한 번 흔들었다면 다음 단계는 문장 자체를 손보는 일이다.
이 단계에서의 목표는 문장을 예쁘게 만드는 것이 아니라
AI가 선호하는 안정적인 패턴을 의도적으로 깨는 데 있다.
AI 문장은 평균값에 가깝다. 그래서 문장 단위에서
조금만 어긋나도 사람의 글에 가까워진다.
8.1 능동문과 수동문의 의도적 전환
AI는 능동문을 선호한다. 주어가 분명하고 행위가 명확한 문장을 연속적으로 만든다.
(예시)
' 본 연구는 해당 요인을 분석하고 이를 통해 문제의 원인을 도출하였다. '
문법적으로 완벽하지만 너무 정직하다.
그래서 AI 문장처럼 보인다.
사람은 상황에 따라 수동문을 섞는다.
[사람이 수정한 예시]
분석 과정에서 해당 요인이 반복해서 드러났고
그 결과 문제의 원인을이 지점에서 바라보게 되었다.
능동과 수동을 섞으면 문장의 리듬이 깨지고
AI 특유의 직진성이 약해진다.
8.2 어순 변경으로 패턴 깨기
AI 문장은 주어 – 서술어 – 목적어의 정석적인 어순을 유지한다.
이 어순이 반복되면 탐지 신호가 누적된다.
(예시)
' 이러한 변화는 조직 내부의 구조적 문제에서 비롯되었다. '
이 문장은 너무 교과서적이다.
사람은 어순을 조금 비튼다.
[사람이 수정한 예시]
조직 내부의 구조를 살펴보면서 이 변화가 어디서 시작되었는지
조금씩 감이 잡히기 시작했다.
어순 변경은 의미를 바꾸지 않으면서도
패턴 인식을 흐리게 만드는가장 쉬운 방법이다.
8.3 문장 합치기와 쪼개기의 기준
AI는 문장 길이를 비슷하게 맞춘다.
그래서 글 전체가고른 호흡으로 읽힌다.
(예시)
' 이 문제는 다양한 요인으로 인해 발생한다.
또한 여러 이해관계자가 관련되어 있다. 따라서 종합적인 접근이 필요하다. '
짧고 단정한 문장이 연속으로 등장한다.
사람은 이렇게 쓰지 않는다. 어떤 문장은 길어지고, 어떤 문장은 끊긴다.
[사람이 수정한 예시]
이 문제는 한두 가지 원인으로 설명되기 어려웠다.
여러 이해관계자가 동시에 얽혀 있었기 때문이다.
그래서 접근 방식 자체를 다시 생각해 볼 필요가 있었다.
문장을 합치거나 쪼갤 때의 기준은 의미가 아니라 호흡이다.
8.4 길이가 불균형한 문장의 효과
AI는 불균형을 피한다. 너무 짧거나 너무 긴 문장을 의도적으로 만들지 않는다.
그래서 모든 문장이 적당히 읽기 좋다.
(예시)
' 이러한 요인은 제도적 한계와 운영상의 문제로
설명될 수 있으며 지속적인 개선이 요구된다. '
한 문장에 모든 내용을 담아 정리해 버린다.
사람은 이런 문장을 의도적으로 망친다.
[사람이 수정한 예시]
이 요인을 처음에는 제도 문제로만 봤다. 하지만 운영 과정을 하나씩 들여다보면서
생각보다 훨씬 복잡하다는 느낌을 받았다.
문장 길이의 불균형은 사람이 생각하며 썼다는 강한 신호가 된다.
이 장에서의 핵심은 명확하다. 문장을 다듬는 목적은 세련됨이 아니라 불규칙성이다.
AI처럼 잘 쓰는 것이 아니라 사람처럼 흔들리게 쓰는 것이 이 단계의 목표다.
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9장. AI 글을 사람 글로 바꾸는 3단계 : 어휘와 말투 조정
구조를 흔들고 문장을 손봤다면 마지막으로 남는 단계는 어휘와 말투다.
이 단계는 가장 사소해 보이지만, AI 냄새를 결정적으로 지우는 역할을 한다.
AI는 의미적으로 안전한 단어와 중립적인 말투를 선호한다.
그래서 글 전체가 무난하고 누구의 말인지 알 수 없게 된다.
9.1 동의어 치환의 올바른 방식
많은 사람들이 AI 글을 사람 글로 바꾸기 위해 동의어부터 바꾸려고 한다.
하지만 무작정 치환하면 오히려 더 어색해질 수 있다.
(예시)
' 이 방법은 효과적이며 실질적인 개선을 가져올 수 있다. '
효과적이다, 실질적이다 같은 표현은 AI가 매우 자주 사용하는 단어다.
하지만 단순히 다른 단어로 바꾸는 것만으로는 사람의 글이 되지 않는다.
[사람이 수정한 예시]
이 방식이 바로 성과로 이어진다고 보기는 어렵지만 적어도
기존 방식에서 느꼈던 답답함은 줄여줄 수 있을 것 같다는 생각이 들었다.
여기서 중요한 것은 동의어 자체가 아니라 문장의 관점이 바뀌었다는 점이다.
9.2 지나치게 중립적인 표현 걷어내기
AI는 판단을 회피한다. 그래서 항상 중립적인 위치에 선다.
이 중립성은 글을 안전하게 만들지만 동시에 AI 냄새를 강하게 만든다.
(예시)
' 해당 현상은 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 모두 가지고 있다. '
이 문장은 틀리지 않다. 하지만 아무 말도 하지 않는다.
사람은 중립을 유지하더라도 어느 쪽이 더 마음에 걸렸는지는 남긴다.
[사람이 수정한 예시]
장점도 분명히 있었지만 실제로 정리하면서 더 자주 떠오른 것은
현장에서 겪게 될 혼란에 대한 부분이었다.
중립을 버리라는 뜻이 아니다. 중립을 선택한 이유를 남기라는 뜻이다.
9.3 설명체에서 생각체로 바꾸기
AI 글은 설명체로 가득하다. 무엇이 어떻고, 왜 중요한지를 계속 설명한다.
(예시)
' 이러한 접근 방식은 기존 연구와 차별화되며 새로운 시사점을 제공한다. '
이 문장은 발표 자료에는 어울리지만 사람이 고민하며 쓴 글처럼 느껴지지는 않는다.
사람은 설명보다 생각을 먼저 적는다.
[사람이 수정한 예시]
기존 연구와 다른 방향으로 접근해 보면서 이게 과연 의미가 있을지
중간중간 스스로에게 질문하게 되었다.
설명체를 완전히 버릴 필요는 없다. 다만 설명 앞이나 뒤에 생각의 문장을
하나 얹는 것만으로도 글의 결은 크게 달라진다.
9.4 말하듯 쓰되 가볍지 않게 쓰는 법
사람처럼 쓰라고 하면 말하듯 쓰라는 조언을 자주 듣는다.
하지만 말하듯 쓰는 것과 가볍게 쓰는 것은 다르다.
(예시)
' 그래서 이 문제는 매우 중요하다고 볼 수 있다. '
이 문장은 말하듯 쓰려다 AI 말투로 돌아간 경우다.
사람의 말투에는멈춤과 망설임이 있다.
[사람이 수정한 예시]
그래서 이 문제를 그냥 넘기기에는 조금 마음에 걸렸다.
당장 답을 내리기는 어렵지만생각해 볼 필요는 있다고 느꼈다.
말하듯 쓰되 판단의 무게를 남기는 것이 사람 글의 핵심이다.
이 장에서의 핵심은 단순하다. 어휘를 바꾸는 목적은 문장을 세련되게
만들기 위함이 아니다. 누가 말하고 있는지를 드러내기 위함이다.
AI 글은누구나 말할 수 있는 말로 이루어져 있고,
사람의 글은 그 사람이 아니면 하기 어려운 말로 이루어진다.
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AI 글의 냄새는 문장의 복잡함보다 반복되는 표현에서 더 강하게 드러난다.
이 장에서는 내용을 바꾸지 않고도 탐지 신호를 크게 줄이는 가장 실무적인 정리 방법을 다룬다.
10.1 AI가 특히 좋아하는 표현 목록
AI는 안전한 표현을 반복한다.
의미가 넓고반박 여지가 적은 단어들이여기에 해당한다.
(예시)
' 이 내용은 매우 중요하며 많은 도움이 될 수 있다. '
중요하다, 도움이 된다 같은 표현은 맥락 없이도 성립한다.
그래서 AI가 자주 선택한다.
이 문장의 문제는 틀린 말이 아니라 아무 말도 하지 않는다는 점이다.
[사람이 수정한 예시]
이 부분을 정리하면서 막연히 넘겼던 지점들이
생각보다 많이 걸린다는 느낌을 받았다.
중요하다고 말하는 대신 왜 걸렸는지를 말하면 AI 냄새는 크게 줄어든다.
10.2 “~라고 할 수 있다”의 위험성
“~라고 할 수 있다”는 AI 문장의 대표적인 마무리다.
단정하지 않으면서도 결론처럼 보이기 때문이다.
(예시)
' 이러한 결과는 조직 운영의 문제라고 할 수 있다. '
이 문장은 책임을 회피하면서 정리된 척한다.
사람은 이렇게 끝내지 않는다. 판단의 근거를 남긴다.
[사람이 수정한 예시]
운영 과정에서 비슷한 문제가 반복된다는 점을 보면
이 결과를 개인의 실수로만 보기는 어렵다고 느꼈다.
“~라고 할 수 있다”를 전부 삭제할 필요는 없다.
다만 그 자리에 판단의 이유를 붙여야 한다.
10.3 의미 없이 반복되는 접속어 정리
AI 글에는 따라서, 또한, 그리고, 한편 같은
접속어가 과도하게 많다. 논리적으로 보이기 위함이다.
(예시)
' 따라서 이러한 접근이 필요하다. 또한 장기적인 관점이 중요하다.
그리고 추가적인 논의가 요구된다. '
문장은 연결되지만 사고는 이어지지 않는다.
사람은 접속어 없이도 생각을 이어 간다.
[사람이 수정한 예시]
이 접근이 당장 해답이 될지는 모르겠다. 다만 단기 성과만 보고 결정하기에는
부담이 남는 것도 사실이다.
접속어를 줄이면 문장은 불친절해질 수 있다.
하지만 그 불친절함이 사람의 흔적이 된다.
10.4 불필요한 정리 문장 삭제 기준
AI는 문단 끝마다 정리 문장을 넣는다.
독자를 배려하는 것처럼 보이지만 패턴은 더 선명해진다.
(예시)
' 종합해 보면 위의 내용은 매우 중요한 시사점을 제공한다. '
이 문장은 앞의 내용을 반복할 뿐 새로운 정보를 주지 않는다.
사람은 정리하지 않고 끝내기도 한다.
[사람이 수정한 예시]
여기까지 정리하면서 이 문제를 단순하게 봤던
초기 판단이 조금은 가벼웠다는 생각이 들었다.
정리 문장은 정보를 압축할 때만 남기고 판단이나 감정이
없는 정리는 과감히 삭제하는 것이 좋다.
이 장의 핵심은 명확하다. 상투적 표현을 지우는 목적은
문장을 날카롭게 만들기 위함이 아니다.
누가 말하고 있는지를 숨기지 않기 위함이다.
AI 글은 정리하려 하고, 사람의 글은 생각을 남긴다.
11장. 개인 경험을 넣되 티 나지 않게 쓰는 방법
개인 경험은 AI 탐지를 피하는 데 가장 강력한 요소다.
하지만 동시에 가장 위험한 요소이기도 하다.
조금만 과하면 갑자기 글이 부자연스러워지고, 억지 경험처럼 보이기 때문이다.
이 장에서는 경험을 꾸며내지 않으면서도 사람의 흔적을 남기는 방법을 다룬다.
11.1 경험이 없을 때 경험처럼 쓰지 않는 법
많은 사람들이 경험이 없으면 경험이 있는 척 써야 한다고 생각한다.
이 판단이 가장 큰 실수다.
(예시)
' 프로젝트 수행 과정에서 팀원들과 협업하며 문제 해결 능력을 키울 수 있었다. '
이 문장은 경험이 있는 것처럼 보이지만 너무 많은 글에서 본 문장이다.
그래서 오히려 경험이 없는 글처럼 보인다.
사람은 경험이 없을 때그 사실을 숨기지 않는다.
[사람이 수정한 예시]
직접 프로젝트를 주도한 경험은 없었지만
과제를 정리하면서 왜 협업이 어렵게 느껴지는지는 조금 이해할 수 있었다.
경험이 없다는 사실을 솔직하게 인정하는 순간
글은 오히려 사람 쪽으로 이동한다.
11.2 감정 대신 상황으로 말하기
AI는 감정을 직접 표현한다.
의욕, 보람, 성취감 같은 단어를 설명 없이 사용한다.
(예시)
' 이 경험은 나에게 큰 보람과 성취감을 주었다. '
감정은 있지만 상황이 없다. 그래서 믿기 어렵다.
사람은 감정을 설명하지 않고 상황을 보여준다.
[사람이 수정한 예시]
마감 전날까지 자료 정리가 끝나지 않아
결국 계획을 다시 짜야 했던 기억이 남아 있다.
감정은 독자가 스스로 느끼게 해야 한다. 그게 사람이 쓴 글이다.
11.3 실패·망설임·의문을 활용하는 방식
AI 글에는 실패가 거의 등장하지 않는다. 항상 정리되고, 항상 성장한다.
(예시)
' 이 과정에서 문제를 극복하며 한 단계 성장할 수 있었다. '
이 문장은 너무 완벽하다. 그래서 AI처럼 보인다.
사람은 실패를 남긴다. 그리고 그 실패를 깔끔하게 정리하지 않는다.
[사람이 수정한 예시]
처음에는 이 방향이 맞는지 확신이 없었다.
결과를 보고 나서도 이 선택이 최선이었는지는 아직 잘 모르겠다.
망설임과 의문은 AI가 가장 흉내 내기 어려운 영역이다.
11.4 과장 없이 현실적으로 녹이는 요령
개인 경험을 넣을 때 가장 위험한 순간은 의미를 부여하려는 순간이다.
경험을 크게 만들수록 글은 가벼워진다.
(예시)
' 이 경험은 나의 가치관과 진로에 결정적인 영향을 미쳤다. '
이 문장은 너무 많은 글에서 같은 방식으로 등장한다.
사람은 경험을 키우지 않는다. 그냥 남긴다.
[사람이 수정한 예시]
이 일을 계기로 생각이 크게 바뀌었다고 말하기는 어렵다.
다만 비슷한 상황이 오면 예전처럼 쉽게 넘기지는 않을 것 같다.
현실적인 표현은 글을 작게 만들지만, 신뢰는 훨씬 크게 만든다.
이 장의 핵심은 분명하다. 개인 경험은추가 요소가 아니다.
글이 사람처럼 보이게 만드는 구조적 장치다.
경험이 많아서 사람 글이 되는 것이 아니다.
경험을 다루는 태도 때문에 사람 글이 된다.
13장. 대학 과제·레포트에 적용하는 전략
대학 과제와 레포트는 AI 탐지가 가장 적극적으로 적용되는 영역이다.
이유는 단순하다. 과제는 결과보다 과정이 평가 대상이기 때문이다.
이 장에서는 교수의 평가 기준과 AI 탐지 기준이 어디서 겹치고,
어디서 갈라지는지를 중심으로실전 전략을 정리한다.
13.1 교수 평가 기준과 AI 탐지의 관계
많은 학생들은 교수가 AI 탐지 도구를 사용해서 글을 판단한다고 생각한다.
하지만 실제 평가는그보다 훨씬 단순한 지점에서 시작된다.
(예시)
' 본 보고서는 ○○이론을 바탕으로 △△현상을 분석하고
그 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. '
이 문장은 형식적으로는 완벽하다. 하지만 교수 입장에서는 이미 수백 번 읽은 문장이다.
문제는 AI 탐지 이전에 이미 평가자의 피로를 유발한다는 점이다.
[사람이 수정한 예시]
이 주제를 선택한 이유는 관련 이론을 정리하는 과정에서
설명되지 않는 부분이 계속 남았기 때문이다.
교수는 AI를 잡아내려 하기 전에 생각이 있는지를 본다.
이 기준은 AI 탐지 기준과 거의 겹친다.
13.2 참고문헌보다 해석이 중요한 이유
AI는 참고문헌 정리에 강하다. 요약과 정리는 AI의 주특기다.
그래서 많은 레포트가 자료는 풍부하지만 글은 비슷해진다.
(예시)
' 선행연구에 따르면 ○○는 △△한 특성을 가지며
이는 다양한 연구에서 확인되었다. '
틀린 문장은 아니다. 하지만 이 문장은 자료를 옮겨 적은 것에 가깝다.
사람의 레포트는 자료 다음에 해석이 등장한다.
[사람이 수정한 예시]
여러 연구에서 같은 결론이 반복된다는 점이 오히려 의문으로 남았다.
왜 이 부분에서는 다른 설명이 시도되지 않았을까 하는 생각이 들었다.
교수는 몇 편의 논문을 봤는지가 아니라 그 논문을 어떻게 읽었는지를 본다.
13.3 설명형 레포트가 위험한 이유
AI 레포트의 가장 큰 특징은 설명에 치중한다는 점이다.
무엇이 무엇인지, 왜 중요한지,어떤 의미가 있는지를 끊임없이 설명한다.
(예시)
' 이러한 개념은 현대 사회에서 중요한 의미를 가지며 다양한 분야에 적용될 수 있다. '
이 문장은 정보는 있지만 관점은 없다. 사람은 설명을 줄이고 판단을 남긴다.
[사람이 수정한 예시]
이 개념이 실제로 적용되는 장면을 떠올려 보니
이론에서 말하는 만큼 명확하게 작동하는지는 확신하기 어려웠다.
설명형 레포트는 AI 탐지에도 걸리기 쉽고, 교수 평가에서도 점수를 얻기 어렵다.
13.4 학부생 레포트에서 특히 주의할 점
학부생 레포트에서 가장 자주 등장하는 실수는 과도한 완성도다.
문장이 지나치게 정제되어 있고, 전개가 너무 매끄럽다.
(예시)
' 본 연구는 체계적인 분석을 통해 명확한 결론을 도출하였다. '
이 문장은 학부생 글처럼 보이지 않는다. 그래서 오히려 의심을 받는다.
[사람이 수정한 예시]
정리하면서 결론이라고 부를 만큼 확실한 답을 얻었다기보다는
여러 가능성 중 하나를 조심스럽게 선택하게 되었다.
학부생 레포트는 미완성스러워도 된다.
오히려 그 미완성함이 사람의 흔적이다.
이 장의 핵심은 분명하다. 대학 과제와 레포트에서 AI를 피하는 가장 좋은 방법은
AI를 의식하지 않는 것이다. 교수가 보고 싶은 글을 쓰면 AI 탐지도 자연스럽게 피해 간다.
14장. 논문·리포트 초안에 적용하는 전략
논문과 리포트 초안은 AI 활용이 가장 많이 이루어지는 영역이면서
동시에 가장 민감한 영역이다. 이 장에서는 AI를 전면 배제하자는 이야기가 아니라,
어디까지가 안전하고 어디부터가 위험한지의 경계를 현실적으로 짚는다.
14.1 논문 초안에서 AI를 쓰는 현실적인 위치
AI는 논문을 대신 써주는 도구가 아니다.
다만 초안을 시작하는 데 필요한 마찰을 줄여주는 도구다.
(예시)
' 본 연구는 ○○ 이론을 바탕으로 △△ 현상을 분석하고
그 의미를 고찰하는 것을 목적으로 한다. '
이 문장은 초안으로는 쓸 수 있지만 그대로 제출용으로 가져가면 AI 냄새가 강하다.
AI의 적절한 위치는 연구 목적을 정리해 주는 단계까지다.
[사람이 수정한 예시]
이 연구를 시작하게 된 계기는 기존 이론으로는 설명이 충분하지
않다고 느낀 몇 가지 사례 때문이었다.
논문 초안에서 AI는 문을 여는 역할까지만 맡기고, 방 안을 정리하는 일은 사람이 해야 한다.
14.2 학술 문체와 AI 문체의 경계
많은 사람들이 AI 문체가 학술 문체와 비슷하다고 느낀다. 그래서 더 위험하다.
(예시)
' 이는 기존 연구들과 맥락을 같이하며 학문적 의의를 가진다. '
학술적으로 보이지만 이 문장은 누가 봐도 AI가 좋아하는 문장이다.
학술 문체에는 중립성이 있지만 사고의 방향은 존재한다.
[사람이 수정한 예시]
기존 연구와 같은 흐름에 놓여 있기는 하지만
이 연구에서는 그 과정에서 생략되었던 지점을 조금 더 들여다보고자 했다.
학술 문체와 AI 문체의 차이는 형식이 아니라 관점의 존재 여부다.
14.3 문헌 정리 파트에서의 위험 요소
문헌 정리는 AI가 가장 잘하는 영역이다. 그래서 가장 많은 사람들이 그대로 가져다 쓴다.
(예시)
' 선행 연구들은 ○○의 중요성을 강조하며 다양한 접근 방식을 제시하고 있다. '
문제는 이 문장이 수십 편의 논문에서 똑같이 등장한다는 점이다.
사람의 문헌 정리는 요약이 아니라 거리 두기다.
[사람이 수정한 예시]
대부분의 연구가 ○○의 중요성에는 동의하고 있지만
접근 방식은 surprisingly 비슷했다는 점이 오히려 인상적으로 남았다.
문헌을 정리할 때 AI가 쓴 문장은 한 번 더 의심해야 한다.
14.4 토론·해석 파트에서의 안전한 활용
논문의 토론과 해석 파트는 AI 활용이 가장 조심스러운 영역이다.
이 부분은 사람의 사고가 가장 직접적으로 드러나야 한다.
(예시)
' 본 연구의 결과는 다양한 시사점을 제공하며 향후 연구에 활용될 수 있다. '
이 문장은 논문 끝에서가장 흔히 발견되는 AI 문장이다.
사람은 결과를 확장하기보다 한계를 남긴다.
[사람이 수정한 예시]
이 결과를 다른 맥락에 그대로 적용하기에는
여전히 조심스러운 지점이 남아 있다.
토론 파트에서 AI는 문장을 제안할 수는 있어도
판단을 대신해서는 안 된다.
이 장의 핵심은 명확하다. 논문과 리포트 초안에서 AI는
보조 도구일 수는 있지만 사고의 주체가 될 수는 없다.
초안 단계에서는AI를 활용해도 된다.
하지만 초안 이후부터는 AI가 빠질수록 글은 오히려 더 강해진다.
■ [Part 01] 자소서, 과제, 논문 초안, GPT킬러에 안 걸리게 다듬는 실전 가이드
■ [Part 03] 모사율 낮추는 법, AI 글쓰기 시대 - GPT킬러의 시선으로 본 글쓰기 오류들
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