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2025-12-18 16:19:26
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[Part 03] 모사율 낮추는 법, AI 글쓰기 시대 - GPT킬러의 시선으로 본 글쓰기 오류들
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 02] 카피킬러, GPT 검사 통과를 위한 자소서, 논문 최종 다듬기 (카피킬러 표절률 낮추기)
15장. GPT킬러 사전 점검 도구 활용법
많은 사람들이 GPT킬러나 유사 도구를최종 판정기처럼 여긴다.
하지만 이 도구들의 역할은 합격 여부를 가르는 것이 아니라
위험 신호를 미리 보여주는 것이다.
이 장에서는 점수에 흔들리지 않고 실제로 도움이 되는 방식으로
사전 점검 도구를 사용하는 방법을 정리한다.
15.1 GPTZero, Monica, JustDone의 차이
겉으로 보기에는 모두 AI 탐지 도구처럼 보이지만
각각의 성격은 조금씩 다르다.
GPTZero는 문장 단위의 패턴과 문체의 균질성을 강하게 본다.
Monica나 JustDone은 의심 구간을 상대적으로 넓게 잡는다.
(예시)
' 본 보고서는 다양한 관점을 종합하여 문제를 분석하고 합리적인 결론을 도출하고자 한다. '
이 문장은 세 도구 모두에서 의심 구간으로 표시될 가능성이 높다.
이유는 단순하다. 세 도구가 다르지만 AI가 좋아하는
문장을 보는 눈은 비슷하기 때문이다.
[사람이 수정한 예시]
이 글을 쓰면서 여러 관점을 정리해 보기는 했지만
그중 어떤 해석이 더 설득력 있는지는 끝까지 고민이 남았다.
도구의 차이를 외우는 것보다 겹쳐서 걸리는 문장을
우선적으로 손보는 것이 훨씬 중요하다.
15.2 점수보다 문장별 표시를 봐야 하는 이유
많은 사용자들이 가장 먼저 확인하는 것은 AI 의심률 퍼센트다.
하지만 이 숫자는 의사결정에 거의 도움이 되지 않는다.
(예시)
' 이 연구는 현대 사회에서 중요한 의미를 가지며 향후 다양한 논의로 확장될 수 있다. '
이 문장 하나만으로도 전체 점수가 크게 흔들릴 수 있다.
중요한 것은 어디가 문제로 표시되었는지다.
[사람이 수정한 예시]
이 결과를 다른 맥락에 그대로 적용하기에는
여전히 조심스러운 부분이 남아 있다.
문장별 표시를 보면 AI 냄새가 나는 지점이
어디에서 반복되는지 패턴이 보이기 시작한다.
15.3 위험 문장만 골라 수정하는 방법
전체 글을 다시 쓰려고 들면 오히려 AI처럼 정리된다.
수정은 항상 부분적으로 해야 한다.
(예시)
' 따라서 본 연구는 학문적·실무적 시사점을 동시에 제공한다. '
이 문장은 의미가 넓고
정리용 표현이다. 그래서 위험하다.
[사람이 수정한 예시]
이 결과가 현장에서 바로 활용될 수 있을지는
아직 확신하기 어렵다.
위험 문장은 대개 문단 끝이나 서론과 결론에 몰려 있다.
이 구간만 손봐도 전체 탐지율은 크게 내려간다.
15.4 검사 결과에 집착하면 안 되는 이유
사전 점검 도구를여러 번 돌리다 보면 글이 점점 무색해진다.
도구를 만족시키려다 사람을 잃는 경우다.
(예시)
' 본 논의는 객관적 근거를 바탕으로 합리적인 결론에 도달하였다. '
이 문장을 점수를 낮추기 위해 계속 바꾸다 보면
오히려 더 기계적인 문장이 된다.
[사람이 수정한 예시]
이 글을 정리하면서 결론을 내렸다고 말하기보다는
어디까지 말할 수 있는지를 정리하게 되었다.
도구는 최종 판사가 아니다. 글을 점검하는 거울에 가깝다.
이 장의 핵심은 분명하다. GPT킬러를 통과하기 위해 글을 쓰는 순간
글은 다시 AI 쪽으로 이동한다. 도구는 확인용으로만 쓰고, 판단은 사람이 해야 한다.
■ AI 글로 의심받고 계십니까? 전문가에게 교정, 교열, 보완을 맏겨보세요!
16장. 카피킬러 결과 리포트 해석하는 법
카피킬러 결과를 처음 받아본 사람들은 대개 숫자부터 본다.
유사도 몇 퍼센트인지,통과인지 보류인지부터 확인한다.
하지만 이 접근 방식은 가장 중요한 정보를 놓치게 만든다.
카피킬러 리포트는 합격·불합격 통지서가 아니라
어디가 위험한지를 알려주는 지도에 가깝다.
16.1 전체 수치보다 중요한 부분
전체 유사도 수치는 글의 성격에 따라 크게 달라진다.
과제, 레포트, 논문 초안은 구조상 일정 수준의 유사도를 피하기 어렵다.
(예시)
' 본 연구는 기존 연구를 바탕으로 새로운 시사점을 도출하는 것을 목표로 한다. '
이 문장 하나만으로도 유사도 수치는 의외로 크게 올라갈 수 있다.
문제는 몇 퍼센트냐가 아니라 어떤 문장이 유사하다고 잡혔는지다.
[사람이 수정한 예시]
기존 연구를 정리하는 과정에서 새로운 결론을 얻었다기보다는
설명되지 않은 부분이더 눈에 들어왔다.
전체 수치는 참고용일 뿐이고, 실제 수정의 기준은 항상 문장 단위다.
16.2 문장 단위 표시 활용법
카피킬러 리포트의 핵심은 색깔로 표시된 문장들이다.
이 표시를 무작정 줄이려고 하면 글은 오히려 더 어색해진다.
(예시)
' 이러한 결과는 다양한 연구에서 공통적으로 확인되고 있다. '
이 문장은 표현 자체가 너무 일반적이어서 여러 문서와 겹친다.
사람은 겹치는 표현을 피하지 않고 다르게 말한다.
[사람이 수정한 예시]
비슷한 결과가 여러 연구에서 반복된다는 점이
오히려 이 부분을다시 보게 만들었다.
문장 단위 표시는 삭제 지시가 아니라 관점 수정 신호로 읽어야 한다.
16.3 재검사 시 수치가 달라지는 이유
같은 글을 다시 검사했는데 수치가 달라졌다는 경험은
의외로 흔하다. 이 때문에 도구를 불신하게 되기도 한다.
하지만 이유는 단순하다. 카피킬러는 비교 대상 데이터 베이스와
표현 매칭 방식에 따라 결과가 달라진다.
(예시)
' 본 보고서는 체계적인 분석을 통해 결론을 도출하였다. '
이 문장은 언제 검사하든 겹칠 가능성이 높다.
[사람이 수정한 예시]
분석을 정리하면서 결론이라고 부를 만큼 확실한 답을
얻었다기보다는 몇 가지 가능성을 구분하게 되었다.
수치 변화에 일희일비할 필요는 없다.
중요한 것은 겹칠 수밖에 없는 문장을 사람의 말로 바꿨는지다.
16.4 제출용 결과 확인서 관리 팁
일부 과제나 논문에서는 카피킬러 결과 확인서를 함께 제출해야 한다.
이때 많은 사람들이 가장 낮은 수치가 나온 결과만 보관하려 한다.
하지만 평가자는 숫자보다 수정 흔적을 본다.
(예시)
' 본 논문은 학문적 가치와 실용적 의미를 동시에 지닌다. '
이 문장이 유사 문장으로 표시된 상태에서
그대로 남아 있다면 수치가 낮아도 의심을 받을 수 있다.
[사람이 수정한 예시]
이 논의가 학문적으로 어떤 의미를 갖는지는 조금 더 검토가 필요하다고 느꼈다.
제출용 확인서는 완벽함을 증명하는 자료가 아니라 성실하게
다듬었다는 기록으로 활용하는 것이 가장 안전하다.
이 장의 핵심은 분명하다. 카피킬러는글을 판정하지 않는다.
글을 들여다 볼 계기를 제공할 뿐이다.
숫자를 통과시키는 데 집중할수록 글은 다시 기계적으로 변한다.
문장을 바라보는 눈을 키우는 것이 결국 가장 확실한 대응이다.
17장. 실제 수정 전·후 사례 분석
이 장에서는 이론이나 요령이 아니라 실제 글이 어떻게 바뀌는지를 보여준다.
중요한 점은 AI를 안 썼다고 주장하는 글과 AI를 썼지만 제대로
고친 글이 결과적으로 얼마나 비슷해질 수 있는지다.
17.1 AI 초안 상태의 문제점
아래 문장은 과제·자소서·리포트에서 아주 흔하게 등장하는 AI 초안 형태다.
(예시)
' 본 과제를 통해 문제의 중요성을 인식할 수 있었으며,
다양한 자료 조사를 통해 이해도를 높일 수 있었다.
또한 이를 바탕으로 향후 발전 방향에 대해 고찰하였다. '
이 문장의 문제는 명확하다.
첫째,
무엇을 인식했는지가 없다.
둘째,
자료 조사가 어떤 방식이었는지 전혀 보이지 않는다.
셋째,
발전 방향이라는 말이 있지만 방향이 실제로 제시되지 않는다.
이 문장은 틀린 말은 아니지만 아무 말도 하지 않는 문장에 가깝다.
그래서 AI 탐지 도구는 이 문장을 가장 먼저 의심한다.
17.2 1차 수정 후 변화
1차 수정의 목표는 사람처럼 잘 쓰는 것이 아니라
AI의 구조를 깨는 것이다.
이 단계에서는 문장을 더 멋있게 만들 필요가 없다.
(예시)
' 과제를 진행하면서 이 주제가 단순한 이론 문제가 아니라
실제 상황과 연결된다는 점을 알게 되었다.
여러 자료를 읽는 과정에서 비슷한 설명이 반복된다는 점도 눈에 띄었다. '
이 버전에서는 여전히 구체성은 부족하다. 하지만 분명한 변화가 있다.
• 인식이라는 추상어가 줄어들었다
• 자료 조사가 행위로 바뀌었다
• 관찰의 흔적이 생겼다
이 상태만 되어도 AI 탐지율은 눈에 띄게 낮아진다.
17.3 최종 제출용 문장의 특징
최종 단계에서는 잘 쓴 글을 목표로 삼지 않는다.
판단이 남아 있는 글을 목표로 한다.
(예시)
' 이 과제를 하면서 가장 인상적이었던 점은,
대부분의 자료가 같은 설명을 반복하고 있다는 사실이었다.
오히려 그 반복 속에서 무엇이 설명되지 않고 넘어가는지가
더 궁금해졌다. 그래서 정리보다는 그 빈틈을 중심으로 내용을 다시 보게 되었다. '
이 문장은 완벽하지 않다. 문장이 고르지 않고 논리도 정제되어 있지 않다.
하지만 바로 그 점 때문에 사람이 쓴 글로 인식된다.
• 개인적 판단이 있다
• 선택의 이유가 드러난다
• 결론이 아니라 과정이 보인다
17.4 탐지율이 낮아진 이유 분석
이 글이 AI 탐지를 피한 이유는 특별한 기술 때문이 아니다.
첫째,
정답처럼 보이는 문장을 버렸다.
둘째,
결과보다 생각의 이동을 남겼다.
셋째,
잘 쓴 문장보다 왜 그렇게 썼는지가 보이게 했다.
AI 탐지 도구는 사람의 사고를 판단하지 못한다.
대신사고가 없는 문장을 잘 찾아낸다.
이 장에서 본 사례는 그 사실을 가장 직접적으로 보여준다.
사람이 쓴 글처럼 보이게 만드는 방법은 사람처럼 쓰는 것이
아니라 사람처럼 고민한 흔적을 남기는 것이다.
18장. 실전 예시: AI 초안이 사람의 글로 완성되기까지
이 장은 앞선 모든 장의 내용을 실제
글 한 편에 적용해 보는 장이다.
중요한 점은 단순히 문장을 조금 바꾸는 수준이 아니라,
같은 주제의 글이 어떻게 완전히 다른 성격의 글로 변하는지를
단계별로 확인하는 데 있다.
18.1 AI가 생성한 원본 초안 전체
먼저 아무 조건 없이 AI에게 과제용 글을 작성해
달라고 했을 때 가장 흔히 나오는 형태의 초안이다.
(예시)
' 본 레포트에서는 소셜 미디어가 현대 사회에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 한다.
소셜 미디어는 정보 전달과 소통의 측면에서 중요한 역할을 하고 있으며,
개인과 사회 전반에 다양한 변화를 가져왔다.
이러한 변화는 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 동시에 포함하고 있다.
본문에서는 소셜 미디어의 장점과 단점을 중심으로 논의하고,
이를 통해 향후 사회적 방향성에 대해 고찰하고자 한다. '
이 글은 문법적으로 완벽하다. 구성도 교과서적이다.
하지만 문제는 명확하다.
• 왜 이 주제를 선택했는지가 없다
• 어디서 본 이야기인지 구분되지 않는다
• 글쓴이의 판단이 전혀 보이지 않는다
그래서 이 글은 AI 탐지 도구뿐 아니라
사람이 읽어도 “누가 써도 되는 글”로 인식된다.
18.2 구조만 수정한 1차 버전
1차 수정의 목표는 문장을 잘 쓰는 것이 아니라 글의 뼈대를 흔드는 것이다.
이 단계에서는 문장을 거의 고치지 않는다. 순서와 초점을 바꾼다.
(예시)
' 소셜 미디어에 대한 논의는 대부분 장점과 단점을 나열하는 방식으로 진행된다.
그러나 실제로 자료를 찾아보면서 느낀 점은, 같은 설명이 반복되는 경우가 많다는 것이었다.
이러한 반복 속에서 오히려 중요한 질문은 남겨진다.
왜 우리는 소셜 미디어의 영향을 항상 비슷한 틀로 설명하고 있을까.
이 글은 그 질문에서 출발한다. '
이 버전의 특징은 다음과 같다.
• 서론이 정의로 시작하지 않는다
• 문제 제기가 먼저 나온다
• 글의 출발점이 관찰로 바뀌었다
이 단계만 거쳐도 AI 탐지 점수는 눈에 띄게 내려간다.
구조의 예측 가능성이 깨졌기 때문이다.
18.3 문장·어휘를 다듬은 2차 버전
2차 수정에서는 이제 문장을 만진다.
하지만 여전히 목표는 멋진 문장이 아니다.
판단의 흔적을 남기는 것이다.
(예시)
' 자료를 정리하면서 가장 먼저 느낀 점은,
소셜 미디어의 영향에 대한 설명이 놀라울 정도로 비슷하다는 사실이었다.
대부분의 글이 정보 확산, 소통 강화, 중독 문제를 반복해서 언급하고 있었다.
그래서 이 글에서는 장점과 단점을 정리하는 대신,
왜 이런 설명이 반복되는지에 더 주목해 보았다. '
여기서 달라진 점은 다음과 같다.
• ‘중요하다’ 같은 평가어가 사라졌다
• 대신 관찰과 선택의 이유가 등장했다
• 글쓴이의 시선이 분명해졌다
이 단계부터 글은 더 이상 요약문처럼 읽히지 않는다.
18.4 최종 제출용 완성본
마지막 단계에서는 완벽하게 정리하려는 욕심을 버린다.
조금 어색해도 사고의 흐름이 보이도록 둔다.
(예시)
' 이 레포트를 준비하면서 예상과 달리 가장 어려웠던 점은 새로운 주장을 찾는 일이 아니라,
이미 너무 익숙해진 설명에서 벗어나는 일이었다.
소셜 미디어의 영향에 대한 자료들은 대부분 같은 구조를 따르고 있었고,
그 구조 자체가 하나의 답처럼 굳어져 있었다. 그래서 이 글에서는 무엇이 옳은지를 말하기보다,
왜 우리는 늘 같은 방식으로 이 주제를 설명하는지 질문해 보고자 했다.
그 질문이 이 글의 중심이다. '
이 글은 문장이 고르지 않다. 학술적으로 완벽하지도 않다.
그러나 다음 요소를 모두 갖고 있다.
• 개인적 출발점
• 선택의 이유
• 질문으로 이어지는 결론
그래서 이 글은 AI 탐지 도구뿐 아니라
사람에게도사람이 쓴 글로 읽힌다.
18.5 이 글이 AI 탐지를 피하는 이유 정리
이 사례에서 AI 탐지를 피한 핵심 이유는 기술이 아니다.
첫째,
정의와 설명을 뒤로 미뤘다.
둘째,
정답을 제시하지 않고의문을 남겼다.
셋째,
결과보다 과정에 더 많은 문장을 썼다.
AI는 정리된 글을 잘 만든다. 하지만 망설임과 선택의 흔적은 만들지 못한다.
이 장의 예시는 그 차이가 글 전체를 어떻게 바꾸는지를
가장 직접적으로 보여준다.
19장. AI를 쓰지 않고도 모사율이 높아지는 글의 공통점
이 장은 많은 사람들이 가장 억울함을 느끼는 지점에서 출발한다.
AI를 전혀 쓰지 않았는데도 카피킬러나 GPT킬러에서 의심 수치가 높게 나오는 경우다.
이 문제는 AI 사용 여부의 문제가 아니라 글쓰기 방식 자체의 문제인 경우가 대부분이다.
19.1 모범답안식 글쓰기의 함정
학교 과제나 보고서를 쓸 때많은 사람이 ‘잘 쓴 글’을 이렇게 상상한다.
(예시)
' 이 주제에 대해 명확하게 정의하고, 장점과 단점을 균형 있게 제시하며,
결론에서는 요약과 함께 시사점을 도출해야 한다. '
이 방식은 사람이 배워 온 글쓰기 공식이다.
하지만 아이러니하게도 이 공식이 바로 AI가 가장 잘 흉내 내는 구조다.
문제는 이런 글이 틀렸다는 것이 아니라 너무 정답처럼 보인다는 데 있다.
• 서론은 늘 비슷하고
• 본론은 예측 가능하며
• 결론은 이미 알고 있는 말로 끝난다
그래서 탐지 도구는 이 글을 사람이 썼는지 AI가 썼는지보다“
누가 써도 똑같이 쓸 수 있는 글인가”로 판단한다.
이 경우의 개선 방향은 단순하다. 정답을 쓰려는 태도부터 내려놓는 것이다.
(개선 예시)
' 이 주제는 교과서적인 설명이 가장 먼저 떠올랐지만,
실제로 글을 쓰기 시작하자 그 방식이 오히려 가장 어렵게 느껴졌다.
그래서 이 글에서는 정리된 답 대신, 왜 이런 답이 반복되는지부터 생각해 보려 했다. '
19.2 검색 요약형 글의 위험성
AI를 쓰지 않아도 검색을 많이 하면AI 같은 글이 된다.
자료를 조사하면서 여러 블로그와 논문, 기사 내용을
정리하다 보면 어느 순간 이런 문장이 나온다.
(예시)
' 여러 자료를 종합해 보면, 해당 현상은 다양한 요인에 의해 발생하며
사회 전반에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. '
이 문장은 사람이 쓴 문장이다. 하지만 동시에 AI가 가장 자주 만들어 내는 문장이기도 하다.
왜일까.
검색 요약은 이미 정리된 문장을 다시 정리하는 작업이기 때문이다.
• 출처는 여러 곳이지만
• 결론은 하나로 수렴되고
• 개인의 해석은 사라진다
이 과정에서 글은 점점 요약문에 가까워진다.
이를 피하려면 자료를 정리하는 문장보다 자료를 읽고 난 뒤의
반응을 문장으로 써야 한다.
(개선 예시)
' 자료들을 읽으면서 가장 눈에 띈 점은,
서로 다른 출처임에도 불구하고 설명 방식이 거의 같다는 점이었다.
이 유사성이 우연인지, 아니면 특정 관점이 굳어진 결과인지는
더 생각해 볼 필요가 있다고 느꼈다. '
19.3 정답처럼 보이는 글이 탈락하는 이유
평가자 입장에서 가장 경계하는 글은 틀린 글이 아니다.
정답처럼 보이는 글이다.
(예시)
' 본 과제를 통해 해당 주제에 대해 깊이 이해할 수 있었으며,
이를 통해 향후 실무에서도 활용 가능한 시사점을 도출할 수 있었다. '
이 문장은 무난하다. 감점 요소도 없다.
그러나 동시에 가장 쉽게 대체 가능한 문장이다.
이런 문장이 많을수록 글 전체는 하나의 보고서 템플릿처럼 보인다.
사람이 쓴 글은 항상 완성도가 균일하지 않다.
• 어떤 문장은 날카롭고
• 어떤 문장은 망설이며
• 어떤 문장은 덜 정리돼 있다
그 불균형이 사고의 흔적이다.
(개선 예시)
' 이 주제를 정리하면서 모든 부분을 명확하게 이해했다고 말하기는 어렵다.
다만 몇 가지 지점에서는 생각이 바뀌었고,
그 변화가 이 글의 가장 중요한 결과라고 느꼈다. '
이 문장은 정답을 말하지 않는다. 대신사고의 과정을 남긴다.
그래서 AI를 쓰지 않았음에도 AI로 의심받는 글과 사람의
글로 인식되는 글의 차이는 기술이 아니라 태도에서 갈린다.
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20장. “AI를 썼는가?”보다 중요한 질문
이 장에서 다루는 핵심은 단순하다. 평가자와 탐지 도구가 정말로 알고 싶은 것은
AI를 사용했는지가 아니라 글 속에 사고가 존재하는지 여부다.
20.1 평가자가 실제로 보는 것
많은 작성자가 카피킬러나 GPT킬러 점수에만 집중하지만,
실제 평가자는 점수표보다 글의 특정 순간을 본다.
그 순간이란설명이 멈추고 생각이 시작되는 지점이다.
(예시)
' 이 보고서는 해당 이론의 개념과 특징을 정리하고,
그 적용 가능성을 분석하는 데 목적이 있다. '
이 문장은 틀리지도, 부족하지도 않다. 하지만 평가자의 눈에는
아무런 판단도 보이지 않는다.
• 왜 이 이론을 골랐는지
• 어떤 부분이 어려웠는지
• 정리하면서 생각이 바뀌었는지
이 모든 것이 빠져 있다.
평가자는 정리된 결과보다 정리하는 과정의 흔적을 찾는다.
(개선 예시)
' 처음에는 이 이론이 가장 무난하다고 생각해 선택했지만,
정리할수록 설명이 반복되는 느낌을 받았다. 그래서 적용 가능성보다는
이 이론이 자주 사용되는 이유 자체를 다시 보게 되었다. '
이 문장은 완벽하지 않다. 그러나 판단이 있다. 그래서 사람의 글로 인식된다.
20.2 글에서 사고가 보인다는 의미
사고가 보인다는 말은 거창한 통찰을 말하는 것이 아니다.
다음 중 하나만 있어도 사고는 보인다.
• 망설임
• 판단의 변화
• 불편함
• 의문
• 확신하지 못하는 태도
AI는 이런 요소를 의도적으로 넣지 않으면 거의 만들지 않는다.
(예시)
' 본 연구 결과는 기존 연구와 유사한 결론을 도출하였다. '
AI가 좋아하는 문장이다. 안전하고, 중립적이며, 흔들림이 없다.
하지만 사람의 사고는 대개 이렇게 단정적으로 끝나지 않는다.
(개선 예시)
' 결과 자체는 기존 연구와 크게 다르지 않았지만,
그 유사성이 오히려 이 주제의 한계를 보여주는 신호처럼 느껴졌다. '
이 문장은 결과를 부정하지 않으면서도 해석을 덧붙인다.
설명은 누구나 할 수 있지만, 해석은 각자 다르다.
탐지 도구와 평가자는 바로 이 지점을 본다.
20.3 AI 시대에 오히려 더 중요해진 글쓰기 요소
아이러니하게도 AI가 글을 잘 쓰기 시작할수록
사람의 글에 요구되는 조건은 더 명확해졌다.
그 조건은 다음과 같다.
• 완성도보다 일관성의 균열
• 정답보다 생각의 이동 경로
• 깔끔함보다 맥락
(예시)
' 본 과제를 통해 많은 것을 배울 수 있었으며,
향후 관련 분야에 대한 이해를 넓히는 계기가 되었다. '
이 문장은 AI가 없어도 수천 명이 쓸 수 있다.
그래서 위험하다.
(개선 예시)
' 이 과제를 마쳤을 때 가장 크게 남은 것은 지식보다도,
왜 이런 형식의 과제가 반복되는지에 대한 의문이었다.
그 질문이 이 글의 끝까지 영향을 미쳤다. '
이 문장은 누구나 쓰지 못한다. 그래서 안전하다.
결국 AI 시대의 글쓰기에서 중요한 질문은 이것이다.
“이 문장은 다른 사람이 대신 써도 되는가?”
그 질문에 아니라고 답할 수 있는 문장이 많을수록
그 글은 AI를 썼는지와 무관하게 사람의 글로 인식된다.
21장. AI 글쓰기의 현실적인 사용 원칙
이 장에서는 지금까지의 내용을 한 단계 내려놓고,
AI를 쓰지 말아야 한다는 결론이 아니라어디까지 쓰고,
어디서 멈춰야 하는지에 대한 현실적인 기준을 정리한다.
AI 글쓰기의 문제는 도구 자체가 아니라
사용 방식이 글의 주도권을 가져가 버리는 순간에 발생한다.
21.1 AI는 도구이지 대필이 아니다
AI를 대필자로 쓰는 순간,
글은 빠르게 완성되지만 동시에 정체성을 잃는다.
(예시)
' AI는 방대한 데이터를 바탕으로 사용자의 요구에 맞는
고품질의 글을 생성할 수 있으며, 이를 통해 효율적인 글쓰기 작업이 가능하다. '
이 문장은 AI를 설명하고 있지만 아이러니하게도 AI가 쓴 문장처럼 보인다.
문제는 정보가 아니라 역할 설정이다. AI가 설명의 주체가 되어버렸고
작성자는 뒤로 밀려났다.
(개선 예시)
' 초안을 빠르게 잡는 데에는 AI가 분명 도움이 되었지만,
그대로 두었을 때는 내가 왜 이 문장을 쓰는지 설명하기 어려웠다.
결국 문단 대부분을 다시 고치게 되었다. '
이 문장은 AI의 도움을 인정하지만
글의 책임은 작성자에게 남겨 둔다.
AI는 생각을 대신하는 존재가 아니라 생각을 밀어내는 재료에 가깝다.
21.2 초안 생성과 최종 작성의 분리
AI 글쓰기를 안전하게 사용하는 가장 중요한 원칙은
초안과 제출용 글을 철저히 분리하는 것이다.
초안 단계에서 AI를 쓰는 것은 메모를 정리하거나
생각을 흩뿌리는 과정에 가깝다.
문제는 이 경계를 넘는 순간 발생한다.
(예시)
' 아래 내용을 바탕으로 보고서를 작성하였다.
전체 구조는 서론, 본론, 결론으로 구성된다. '
이 문장은 초안 단계의 문장이 그대로 제출 단계로 넘어온 흔적이다.
평가자는 이 문장에서 작업 과정의 생략을 느낀다.
(개선 예시)
' 처음에는 전형적인 구조로 정리했지만,
내용을 다시 읽으면서 이 주제에 꼭 맞는 흐름은 아니라는 생각이 들었다.
그래서 결론부를 먼저 쓰고 나머지 문단을 재배치했다. '
이 문장은 초안에서 최종본으로 넘어오는 과정이 보인다.
AI를 썼는지보다 그 이후에 무엇을 했는지가 훨씬 중요해지는 이유다.
21.3 앞으로 더 강화될 탐지 환경에 대비하는 법
앞으로의 탐지 환경은 문장 하나하나보다
글 전체의 성향을 본다.
• 문단 길이가 지나치게 균일한지
• 판단 없이 설명만 이어지는지
• 개인적 맥락이 끝까지 등장하지 않는지
이런 요소들은 점수와 무관하게 위험 신호로 작동한다.
(예시)
' 본 과제는 주어진 주제를 충실히 반영하여 작성되었으며,
각 항목을 체계적으로 정리하였다. '
이 문장은 탐지 도구보다 사람에게 먼저 걸린다.
(개선 예시)
' 주어진 항목을 모두 다루는 데에는 집중했지만,
정리 과정에서 어떤 부분은 굳이 길게 설명할 필요가 없다고 느꼈다.
그래서 일부는 의도적으로 줄였다. '
이 문장은 완벽하지 않지만 의도가 있다.
앞으로의 탐지는 완성도를 처벌하지 않는다.
무균 상태의 글을 경계할 뿐이다.
그래서 대비 방법은 단순하다.
• 설명만 하지 말 것
• 판단이 빠진 문장을 의심할 것
• 내가 빠진 글을 경계할 것
22장. 맺음말: 걸리지 않는 글보다 ‘설득되는 글’을 향해
이 글의 마지막 장에서는 GPT킬러에 걸리지 않는 요령을 다시 정리하지 않는다.
그보다 더 중요한 질문, 왜 결국 설득되는 글이 남는지에 대해 이야기한다.
탐지를 피하는 기술은 계속 바뀌지만
사람을 설득하는 글의 조건은 거의 변하지 않는다.
22.1 기술을 피하는 글쓰기의 한계
많은 사람들이 AI 탐지를 하나의 장애물로 생각한다.
그래서 글을 쓸 때 목표가 자연스럽게 이렇게 바뀐다.
걸리지 않는 문장을 만들자. 의심받지 않는 구조를 만들자.
하지만 이 접근은 오래가지 못한다.
(예시)
' 본 글은 인공지능 글쓰기 탐지 시스템을 회피하기 위한
다양한 전략을 적용하여 작성되었다. 문장 구조와 어휘 선택에 주의를 기울였다. '
이 문장은 탐지 도구를 의식하고 있다는 점에서
이미 글의 중심이 흔들려 있다.
독자는 이 문장을 읽으며 이 글이 무엇을 말하고 싶은지보다
무엇을 피하려는지가 먼저 보인다.
이것이 기술을 피하려는 글쓰기의 한계다.
글의 목적이 전달이 아니라 회피가 되는 순간,
설득력은 급격히 떨어진다.
(개선 예시)
' 이 글을 쓰면서 가장 신경 쓴 부분은,
읽는 사람이 이 흐름을 따라올 수 있느냐였다.
그래서 설명보다 판단을 먼저 드러내려고 했다. '
이 문장은 탐지를 언급하지 않는다.
하지만 훨씬 사람의 글처럼 느껴진다.
기술을 피해 가는 글은 언제든 더 정교한 기술 앞에서
무너질 수 있다.반면, 설득을 중심에 둔 글은
환경이 바뀌어도 살아남는다.
22.2 결국 남는 것은 사람의 사고 흔적
AI 시대의 글쓰기는 완성도 경쟁이 아니다.
누가 더 매끄럽게 썼는지가 아니라 누가 더 많이
생각했는지가 드러나는 싸움이다.
평가자는 점점 더 다음과 같은 흔적을 찾게 된다.
• 이 문단에서 왜 이 이야기를 했는가
• 다른 선택지도 있었을 텐데 왜 이 방향을 택했는가
• 작성자가 여기서 어떤 판단을 내렸는가
이 질문에 답이 보이는 글은 AI가 개입했든 아니든 설득력을 가진다.
(예시)
' 본 연구의 의의는 사회적 가치 창출에 있다. 이는 매우 중요하다. '
이 문장은 틀린 말은 없지만 사고의 흔적은 없다.
(개선 예시)
' 이 연구가 의미 있다고 느낀 이유는,
기존 논의가 놓치고 있던 부분을 직접 확인할 수 있었기 때문이다.
다만 이 한계 역시 분명했다. '
이 문장은 완벽하지 않다. 하지만 생각한 사람이 보인다.
결국 AI 글쓰기 시대에 남는 글은 걸리지 않은 글이 아니라
읽는 사람을 납득시키는 글이다.
AI는 계속 발전할 것이다. 탐지 기술도 더 정교해질 것이다.
그러나 글 속에서 사람이 고민하고 판단하고 망설인 흔적만큼은
어떤 알고리즘으로도 완전히 지워지지 않는다.
이 글이 말하고자 한 결론은 단순하다.
AI를 쓰지 말라는 것이 아니라,
글의 중심을 다시 사람에게 돌려놓으라는 것이다.
■ [Part 01] 자소서, 과제, 논문 초안, GPT킬러에 안 걸리게 다듬는 실전 가이드
■ [Part 02] 카피킬러, GPT 검사 통과를 위한 자소서, 논문 최종 다듬기 (카피킬러 표절률 낮추기)
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