AI가 숨긴 글쓰기 습관, 우리는 어떻게 찾아낼 수 있을까요?

최근 몇 년 사이 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 텍스트는 우리 일상의 모든 구석에 침투했습니다. 뉴스 기사, 보고서, 마케팅 문구, 심지어 개인적인 이메일까지, AI의 손길이 닿지 않은 곳을 찾기란 쉽지 않습니다. 하지만 AI가 생성한 글이 점점 더 정교해지면서, 과연 이것이 인간이 쓴 것인지 AI가 쓴 것인지 구분하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다. 초기에는 “delve”와 같은 특정 단어나 엠대시(em-dash)와 같은 문장 부호 사용 빈도로 AI를 가려낼 수 있었지만, AI 모델들은 빠르게 이러한 ‘습관’을 교정해왔죠. 그렇다면 이제 AI와 인간의 글을 구분하는 것은 불가능해진 것일까요?

놀랍게도, 답은 ‘아니오’입니다. 마케팅 기업 그래파이트(Graphite)의 새로운 연구 결과는 첨단 AI 모델들이 여전히 자신만의 독특한 글쓰기 ‘버릇’을 가지고 있음을 보여주며, 그 범위가 예상보다 훨씬 광범위하다는 사실을 밝혀냈습니다. 이는 일반 사용자뿐만 아니라 콘텐츠 제작자, 그리고 심지어 AI 개발자들에게도 시사하는 바가 매우 큽니다.

13,000가지 AI의 ‘시그니처’ 패턴: 인간 vs. AI 글쓰기

그래파이트 연구팀은 AI 생성 콘텐츠를 대규모로 분석하기 위해 매우 신중한 연구 설계를 도입했습니다. 먼저 ChatGPT 출시 이전 발행된 10,000개의 기사를 인간이 생성한 콘텐츠의 기준 집단으로 삼았습니다. 이 기사들은 편향을 최소화하기 위해 다양한 주제와 스타일을 아우르는 균형 잡힌 코퍼스를 형성했습니다. 다음으로, 연구진은 여러 AI 모델(주로 프론티어 모델)에게 이 기사들의 요약을 주고 원문을 재작성하도록 지시했습니다. 이렇게 하면 원본 내용에 대한 참조 편향을 최대한 제거하면서 각 AI 모델이 자신만의 방식으로 텍스트를 구성하는 경향을 포착할 수 있었죠.

이렇게 수집된 인간과 AI의 매칭된 샘플들을 비교 분석한 결과는 가히 충격적이었습니다. 연구팀은 AI 콘텐츠에서 인간 콘텐츠보다 최소 2배 이상 자주 나타나는 13,000가지의 구절을 ‘텔(tell)‘이라고 정의했습니다. 텔은 AI가 무의식적으로 반복하는 언어 패턴, 즉 AI의 글쓰기 지문과 같은 것이라고 볼 수 있습니다. 이는 단순히 몇몇 단어나 문법적 특징에 국한된 것이 아니라, 문장 구성, 강조 방식, 특정 개념을 설명하는 방식 등 포괄적인 범위에 걸쳐 나타나는 현상이었습니다.

흥미로운 점은 모델별로 이러한 텔의 양상과 정도가 다르다는 것입니다. 그래파이트의 AI 최고 책임자 그렉 드럭(Greg Druck)은 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 “클로드(Claude) 모델은 시간이 지남에 따라 인간의 단어 분포에 더 가까워지고 있지만, GPT 모델은 오히려 더 멀어지고 있다”고 밝혔습니다. 이 발언은 각 AI 연구소의 훈련 데이터와 방식, 그리고 언어 모델 철학이 결과적인 글쓰기 스타일에도 영향을 미친다는 것을 시사합니다.

각 모델의 독특한 ‘글쓰기 지문’ 파헤치기

연구 결과는 각 첨단 AI 모델이 어떤 독특한 ‘텔’을 가지고 있는지 구체적으로 보여줍니다. 마치 개인의 필체처럼, AI 모델마다 고유의 글쓰기 버릇이 있다는 것이죠.

• 클로드 오푸스 5.5 (Claude Opus 5.5):

  • 가장 두드러진 ‘텔’은 **“dependable”(신뢰할 수 있는)**이라는 단어로, 인간 샘플보다 23배 더 자주 등장합니다. 이는 오푸스 모델이 어떤 개념이나 주장을 강화할 때 ‘신뢰성’을 강조하는 경향이 있음을 보여줍니다.
  • 과거에는 “X가 아니라 Y다”와 같은 문장 구성을 피하려고 노력했지만, 여전히 **“X 이상으로 Y다” (is more than an X, it’s a Y)**와 같은 대조적인 구문을 자주 사용합니다.
  • 무엇보다 오푸스 모델은 “왜 이것이 중요한가?”를 설명하는 것을 매우 좋아합니다. **“this matters”(이것은 중요하다)**라는 구절은 인간 글쓰기보다 116배 더, **“why X matters”(왜 X가 중요한가)**는 92배 더 자주 나타난다고 합니다. 중요성을 끊임없이 강조하려는 경향이 강하다고 볼 수 있습니다.

• 오픈AI 아스트라 (OpenAI Astra):

  • 아스트라 모델은 어떤 주제에 대해 이야기할 때 **“another dimension”(또 다른 차원)**이라는 표현을 즐겨 사용합니다. 이는 논의를 확장하거나 다른 관점을 제시하려는 모델의 성향을 나타낼 수 있습니다.
  • 주장을 완화하거나 조심스럽게 표현하려는 경향도 있습니다. 특정 행동이 “may provide”(제공할 수 있다) 또는 **“can provide”(제공 가능하다)**와 같은 완곡한 표현을 자주 사용합니다.
  • 가장 큰 ‘텔’은 그래파이트가 **“교정적 틀 짓기(corrective framing)“**라고 부르는 방식입니다. 특정 주제를 **“not simply X”(단순히 X가 아니다)**라고 정의하거나, **“rather than relying on X”(X에 의존하기보다는)**와 같이 대안을 제시하는 형태로 표현합니다. 연구에 따르면 이러한 구성은 아스트라가 생성한 텍스트에서 인간 글쓰기보다 100배 이상 더 흔하게 나타났습니다.

이러한 구체적인 ‘텔’들은 AI 모델들이 정보를 처리하고 표현하는 내재적인 방식과 깊은 연관이 있을 것으로 추정됩니다. 특정 키워드나 문장 구조가 훈련 데이터 내에서 특정 패턴으로 묶여 있거나, 모델의 ‘사고방식’이 특정 표현으로 귀결되는 경향을 보이는 것이죠.

사라진 엠대시, 그러나 끊임없이 진화하는 ‘AI 어투’

AI 모델들이 과거의 ‘텔’을 학습하고 제거하려는 노력은 분명히 있었습니다. 특히 초기에 AI 콘텐츠의 대표적인 특징으로 지적되었던 엠대시(em-dash)의 과도한 사용은 크게 줄어들었습니다. 그래파이트의 샘플에 따르면, 오푸스 5.5는 이전 버전인 오푸스 5보다 엠대시 사용 빈도가 99% 감소했습니다. 아스트라도 인간 샘플보다 88% 덜 사용하고, 제미니 3.1 프로(Gemini 3.1 Pro)는 엠대시를 거의 완전히 제거했다고 합니다.

이는 AI 연구소들이 모델의 ‘인간답지 않은’ 특성을 인지하고 이를 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있음을 명확히 보여줍니다. 실제로 앤트로픽(Anthropic)은 오푸스 5.5 출시 당시 “이전 모델보다 더 자연스럽게 소통하며, 초기 사용자들은 그 글쓰기가 더 명확하고 따라가기 쉬웠다고 평가했다”고 자랑했습니다. 오픈AI 역시 GPT-6 솔(Sol)과 루나(Luna) 버전 출시 시 “더 명확하고, 전문 용어가 적으며, 이상한 표현이 줄어들 것”이라고 주장했죠.

하지만 드럭은 이러한 연구소들의 주장에도 불구하고 ‘텔’이 완전히 사라질 수 있을지에 대해서는 회의적인 시각을 드러냈습니다. 그는 테크크런치에 “텔의 수가 줄어들고 있는 것은 아니다”라며, “가장 잘 알려진 텔을 제거하는 데는 성공하고 있지만, 다른 텔들이 계속해서 튀어나온다. 그리고 모든 모델 버전은 그들만의 새로운 텔을 가지고 있다”고 말했습니다. 솔직히 말해서, 이 지점이 이번 연구의 가장 핵심적인 통찰이라고 생각합니다. AI 모델이 마치 살아있는 유기체처럼 학습하고 진화하며 새로운 글쓰기 습관을 만들어낸다는 것은 정말 놀랍습니다. 이는 인간이 AI 글쓰기를 감지하는 것과 AI가 ‘인간다움’을 모방하는 것 사이의 끝나지 않는 ‘창과 방패’ 게임을 예고하는 것이죠.

AI 글쓰기, 완벽한 인간 모방은 불가능한가?

그렉 드럭은 AI 연구소들이 이러한 미묘한 글쓰기 특징들을 예상보다 덜 통제할 수 있다는 가설을 제시합니다. 그는 “수십억 개의 매개변수를 가진 거대한 모델들이고, 실행할 수 있는 테스트 횟수는 유한하다. 그러다 보면 뭔가 빠져나가기 마련”이라고 설명했습니다. 개인적으로는 이 가설에 강력하게 동의합니다. 방대한 데이터와 복잡한 신경망 구조 속에서 특정 언어 패턴이 무의식적으로 강화되거나 발현되는 것을 개발자가 일일이 제어하기란 현실적으로 매우 어렵습니다. 마치 인간이 의식적으로 모든 글쓰기 습관을 통제하기 어려운 것처럼 말이죠.

이러한 ‘텔’의 지속적인 출현은 AI 기술의 발전 방향과도 밀접한 관련이 있습니다. AI 모델이 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어, 감성적이고 설득력 있으며 ‘인간적인’ 뉘앙스를 담아내는 데 주력할수록, 그 과정에서 의도치 않은 ‘지문’을 남길 가능성은 더욱 커질 것입니다. 이는 AI 글쓰기의 윤리적 문제, 진실성 문제와도 연결됩니다. 우리가 읽는 콘텐츠가 AI에 의해 생성되었다는 것을 알 권리는 소비자의 기본적인 권리가 될 수 있기 때문입니다.

결국 이 연구는 AI 시대에 콘텐츠의 진정성과 출처의 투명성이 얼마나 중요한지를 다시 한번 상기시킵니다. AI가 생성한 콘텐츠의 양이 폭발적으로 증가하는 상황에서, 이러한 ‘텔’을 이해하고 분석하는 능력은 콘텐츠 제작자에게는 자신의 글을 AI와 차별화하는 전략이 될 수 있으며, 소비자에게는 정보를 비판적으로 수용하는 중요한 도구가 될 것입니다. AI 모델들이 계속해서 인간의 언어를 모방하고 개선하려 노력할수록, 우리는 그들의 ‘진짜 목소리’를 찾아내기 위한 탐구를 멈추지 않을 것입니다.

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출처

• 원문 제목: Opus 5.5 loves to tell you ‘this matters’ (and other AI writing tells)
• 출처: AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
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