AI로 쓰고 다듬으면서 ‘나만의 목소리' 지키는 법

“아! 저는 그 작가님 책이라면 다 좋아해요. 이야기가 술술 흘러가고, 인물들이 살아 숨 쉬는 것 같거든요!” 

“아놀드 교수님이 청소년기의 사회적 전환을 다루는 새 책을 내셨대요. 전작만큼 좋을 게 분명해요.” 

어떤 저자의 글에는 계속해서 찾게 되는 무언가가 있습니다. 읽다 보면 그 문체가 눈에 들어오고, 어느새 해당 저자는 가장 좋아하는 작가가 되지요. 한마디로, 저자의 목소리가 직접 독자에게 말을 거는 셈입니다. 하지만 소설과 달리 학술적 글쓰기와 교정은 대개 정해져 있는 표현 형식을 따릅니다. 대개 격식을 갖춘 언어를 사용하고, 개성을 드러낼 여지는 거의 없다고 봐도 무방합니다. 그럼에도, 연구 논문에 스토리텔링을 녹여낼 방법은 있습니다. 

이번 아티클에서는 AI가 쓴 글을 사람이 쓴 글처럼 다듬는 방법에 주목합니다. 휴머나이저(humanizer) 도구를 소개하려는 게 아닙니다. AI 글쓰기 도구를 사용했지만 나만의 목소리와 문체를 지키면서 연구 원고를 작성하는 방법을 알아볼 겁니다. 

글쓰기에서 ‘저자의 목소리’란? 

저자의 목소리란 저자가 오랜 시간에 걸쳐 다듬어 온 고유한 문체를 말합니다. 즐겨 쓰는 단어와 구절, 표현, 문장 길이에 변화를 주는 등, 이것은 ‘내 문체'라고 할 만한 요소들을 이용하여 글 속에 저자만의 서명을 남기는 것이지요. 

자신의 문체가 어떤지 궁금한가요? 아래의 질문을 바탕으로 고민해 보세요. 

• 생각과 생각을 이을 때 어떤 단어들을 주로 사용하는가? 

• 글에서 의문문을 얼마나 자주 사용하는가? 

• 능동태를 선호하는가, 수동태를 더 많이 사용하는가? 

• 짧고 직접적인 문장을 선호하는가, 길고 여러 겹으로 이어지는 문장을 좋아하는가? 

• 특정 분야의 전문 용어를 설명 없이 바로 사용하는가, 일반 독자를 위해 풀어서 설명하는가? 

대학 시절, 글쓰기 과제나 에세이, 연구 보고서, 연구 논문 등을 작성해 봤을 겁니다. 그중에는 AI가 등장하기 전에 쓴 글도 있겠지요. 그러한 글들을 참고삼아 연구자님의 문체를 찾아보세요. 

AI는 문체를 어떻게 바꾸는가? 

ChatGPT나 Perplexity, Claude와 같은 생성형 AI 도구에서 저자는 프롬프트를 입력하여 콘텐츠를 생성합니다. 물론 여기에는 ‘AI가 생성한 글의 진정성'이라는 문제가 따르지요. 그러나 AI가 생성한 콘텐츠를 그대로 사용하지 않고, 연구 원고를 준비하면서 참고만 한다면 어떨까요? 이 역시 문체에 영향을 줄까요? 물론입니다. 

AI가 쓴 글을 반복적으로 읽다 보면 AI 특유의 어휘에 익숙해지면서 생각을 표현하는 방식도 달라집니다. 글을 쓸 때 나도 모르게 ‘moreover,’ ‘it is important to note that...’, ‘furthermore’와 같은 표현을 더 자주 사용하기 시작하지는 않았나요? 혹은, 완곡(hedging) 표현 없이 강한 주장을 하는 AI 도구의 말투가 내 글에도 스며들어 ‘may’, ‘might’, ‘suggests’, ‘indicates’, ‘appear to’, ‘possible that’과 같은 수식 어구를 점점 덜 사용하게 되지는 않았나요? 과장하지 않고 연구 결과를 보고해야 하는 결과나 고찰 섹션에서는 이러한 표현이 필요한데도 말이죠. 

그렇다면 어떻게 해야 할까요? AI를 아예 사용하면 안 되는 걸까요? 

꼭 그렇지는 않습니다. 페이퍼팔(Paperpal)처럼 학술적 글쓰기를 위해 만들어진 AI 도구들은 시간을 절약하고 효율적으로 작업하는 데 도움이 됩니다. 논문 구조의 개요를 얻거나, 문장을 패러프레이징 하거나, 연구 원고를 발전시키면서 아이디어를 브레인스토밍을 할 때도 도움이 되죠. 중요한 건 AI의 결과물은 반드시 사람의 검증을 거쳐야 한다는 점입니다. 

AI 티 나는 글, 이렇게 고쳐보세요 

그러면 AI로 생성한 글을 다듬는 방법을 알아보죠. 

1. 반복적으로 나타나는 연결어 찾아 바꾸기 

격식 있는 글이나 학술적 글에서는 ‘moreover’, ‘however’, ‘not only... but also’, ‘it is important to...’와 같은 연결 표현이 흔히 쓰입니다. 기본적으로 틀린 건 아니지만, 과도하게, 반복적으로 나타나다 보면 AI가 쓴 글처럼 읽힙니다. 

해결책: 다양한 연결어를 사용하세요. 어떤 문장에는 ‘moreover’를, 다른 문장에는 ‘in addition’, ‘furthermore’, ‘beyond this’, ‘additionally’를 사용할 수도 있겠죠. 경우에 따라서는 연결어를 사용하지 않고 정보만 써도 됩니다. 문장 첫머리에 ‘it is important to note that...’을 사용하는 것도 피하세요. ChatGPT 냄새가 물씬 풍깁니다. 대신, ‘notably’를 사용하거나 해당 표현을 아예 빼는 것도 방법입니다. 

단어 선택에 변화를 주면 AI가 쓴 글을 다듬는 게 한결 수월해집니다. 

2. 특정 분야의 전문 용어를 사용해 뉘앙스 유지하기 

AI 도구를 사용할 때 드는 가장 큰 걱정은 뉘앙스와 맥락이 사라진다는 점입니다. 이런 뉘앙스와 맥락은 분야에 따라, 연구 주제마다 고유한 경우가 많습니다. 예를 들어, 고찰 섹션 작성을 위해 ChatGPT에 실험 결과를 붙여 넣고 초안을 작성해 달라고 요청하는 경우, 두 가지 중대한 위험이 따릅니다. 

a) 아직 발표되지 않은 연구 결과를 생성형 AI 도구에 공유하는 행위는 위험합니다. 해당 데이터가 모델 훈련에 사용되지는 않을까요? 나아가, AI 도구가 이 데이터를 참고해 다른 사용자에게 정보를 내놓는 바람에 나중에 내 논문이 출판될 때 표절로 판정되지는 않을까요? 

b) 연구 결과의 해석에는 비판적 사고가 필요합니다. 이는 인간의 역량이지, 기계의 몫이 아닙니다. 도구는 연구 결과의 함의를 꼬아 버리거나 연구자가 의도한 의미가 아니라 훈련 데이터세트에 맞춰 해석할 가능성이 있습니다. 

따라서, 필요한 곳에는 전문 용어를 살리고 특정 분야의 용어를 사용하여 뉘앙스를 잃지 않도록 하세요. 

예시 

AI 작성 문장: SPSN is a concept close to RSN. However, SPSN possesses distinctiveness in that it encompasses professional and practical aspects, whereas RSN does not. 

(SPSN은 RSN과 가까운 개념이다. 그러나 SPSN은 RSN과 달리 전문적, 실무적 측면을 포괄한다는 점에서 차별성을 지닌다.) 

사람이 교정한 문장: Although SPSN is conceptually related to the RSN, it distinguishes itself by encompassing professional and practical aspects, such as nurses' growth orientation, active involvement in teams, and interpersonal consideration, whereas the RSN emphasizes adaptability and psychological persistence in challenging situations. 

(SPSN은 RSN과 개념적으로 연관되어 있지만, 간호사의 성장 지향성, 팀 활동에 대한 적극적 참여, 대인 배려 등 전문적, 실무적 측면까지 아우른다는 점에서 구별된다. 반면, RSN은 어려운 상황에서의 적응력과 심리적 인내를 강조한다.) 

3. 문장 길이에 변화를 주어 글에 리듬 만들기 

최근에 기계가 작성한 것 같은 SNS 포스팅을 본 적 있나요? 아래 문단을 한번 읽어 보세요. 

‘문제는 X가 아니라 Y입니다. Y는 분명 우려할 만한 문제지만, 해결책은 의외로 간단합니다! A, B, C만 따르면 됩니다. 이를 꾸준히 실천해서 여러분의 인생을 최고의 방향으로 바꿔 보세요!’ 

흔히 볼 수 있는 이야기죠. 하지만 일단 내용은 무시하고, 문장의 길이에 주목합시다. 보통 하나의 긍정적 아이디어와 부정적 아이디어를 쉼표로 이어 붙인 문장으로 시작해, 의외의 요소를 하나 던지고, 간단한 해결책 세 가지(왜 늘 세 가지인 걸까요?)를 제시하고, 문제를 다시 짚고, 행동을 독려하며 끝냅니다. 

AI에게 ‘학술적인 톤으로' 글을 써 달라고 할 때도 같은 문제가 발생합니다. 문장 길이에 변화가 없고 같은 구문이 반복되면 글이 단조로워집니다. 특히 독자가 각 문단에서 같은 패턴을 마주하게 된다면 더더욱 그렇겠죠. 따라서, 이런 AI 생성 문장에는 문장 길이에 변주를 줘야 합니다. 다음의 예시를 확인해 보죠. 

AI 생성 글: Improving athletic performance is a major area where assessing physical risk plays an important role. Traditional evaluation methods based on past analysis and general guidelines often fail to capture physical stress during sports activities. Therefore, it is important to improve assessment methods to better reflect the changing nature of competitive sports. 

(운동 수행 능력 향상은 신체적 위험 평가가 중요한 역할을 하는 주요 분야다. 과거 분석과 일반 지침에 기반한 기존 평가 방법은 스포츠 활동 중의 신체적 스트레스를 포착하지 못하는 경우가 많다. 따라서 경쟁 스포츠의 변화하는 특성을 더 잘 반영하도록 평가 방법을 개선하는 것이 중요하다.) 

사람이 교정한 글: Biomechanical risk assessment plays a pivotal role in enhancing athletic performance. Conventional evaluation methods based on retrospective analyses and ergonomic guidelines often fail to capture real-time biomechanical stress during dynamic activities, strenuous workouts, and athletic movements. Therefore, assessment techniques must evolve to reflect the changing nature of competitive sporting events. 

(생체역학적 위험 평가는 운동 수행 능력을 높이는 데 핵심적인 역할을 한다. 후향적 분석과 인간공학 지침에 기반한 기존의 평가 방법으로는 역동적인 활동, 고강도 운동, 경기 동작 중에 발생하는 생체역학적 스트레스를 실시간으로 포착하지 못하는 경우가 많다. 따라서 평가 기법 역시 끊임없이 변화하는 스포츠 경기의 특성을 반영할 수 있도록 진화해야 한다.) 

4. 과장된 연구 결과를 주장하는 문장은 고치고, 신중하게 완곡 표현 쓰기 

AI 도구는 사용자 프롬프트에 답할 때 자신감 있는 말투를 사용하는 경향이 있습니다. 완곡 표현을 사용하더라도 ‘this information may vary’, ‘results can differ’, ‘it is important to note’, ‘in some cases’와 같이 표현이 상투적인 경우가 많죠. 하지만 저자가 쓴다면 다르겠죠. 완곡 표현은 근거를 평가한 다음 사용되어야 합니다. 

예를 들어, 잘 정립된 사실이나 이론을 표현할 때는 조동사나 가능성을 나타내는 부사를 붙일 필요가 없습니다. 데이터에 완전한 확신이 없을 때나 어떤 주제에 대해 전문가별로 의견이 갈릴 때, 혹은 접근할 수 있는 데이터가 제한적일 때만 완곡 표현을 쓰세요. 

자주 묻는 질문(FAQ) - AI 글쓰기와 저자의 목소리 

1. AI가 작성한 글에서 반드시 확인해야 할 세 가지는 무엇인가요? 

AI가 생성한 모든 글에서는 구문, 어휘, 인용 출처의 진위를 꼼꼼히 검토해야 합니다. 

• 구문: 문장 길이, 능동태와 수동태 사용, 종속절, 연결 표현을 확인합니다. 

• 어휘: 글을 기계적이고 단조롭게 만드는 특정 단어와 표현을 점검합니다. 

• 인용 출처의 진위: 생성형 AI 도구가 참고문헌으로 제시한 인용이 실제로 정확한 것인지 꼭 확인합니다. 

2. 학술적 글쓰기에서 완곡 표현을 남용하지 않으려면 어떻게 해야 할까요? 

학술적 글쓰기에서 완곡 표현을 사용하는 건 괜찮습니다. 그러나 오용하거나 남용하지 않도록 주의해야 하며, 특히 방법론과 결과 섹션에서는 더욱 그러합니다. 

• 데이터와 그에 따른 연구 결과에 확신이 있을 경우에는 사실 그대로 쓰세요. 스스로의 결과를 미심쩍어하는 듯한 글은 리뷰어가 보고된 결과의 타당성을 의심하게 만들 수 있습니다. 

• 이미 알려진 과학적 사실에는 완곡 표현을 쓰지 않습니다. 완곡 표현은 데이터가 불확실하거나 제한적일 때, 근거가 명확하지 않을 때, 여러 전문가 의견이 갈릴 때만 필요합니다. 

• 완곡 표현을 습관적으로 사용하지 않습니다. 논지 전체가 약해질 수 있습니다. 근거가 충분한 주장에도 ‘may’, ‘might’, ‘could’, ‘appear to’와 같은 표현을 겹겹이 붙이면 연구가 전하려는 메시지가 흐려집니다. 

3. 저자의 목소리를 가장 잘 지켜주는 AI 도구는 무엇이죠? 

ChatGPT 같은 생성형 AI 도구와 챗봇은 학술적 글쓰기에 알맞지 않습니다. 저자의 목소리를 유지하는 것이 걱정된다면 글을 생성해 주는 것이 아닌 내가 쓴 글을 고쳐 주는 AI 글쓰기 도우미를 사용하세요. 

페이퍼팔, SciSpace, Jenni AI와 같은 도구는 학술적 글쓰기를 지원하도록 설계되었습니다. 따라서 저자의 문체가 훼손될 가능성이 작죠. 페이퍼팔의 제안과 개요를 바탕으로 원고를 차근차근 완성해 보세요. 아이디어 브레인스토밍, 패러프레이징, 표절 검사, PDF와 대화하기 등의 기능을 사용하면 비판적 사고를 AI에 맡기지 않고도 글의 완성도를 높일 수 있습니다. 

4. AI 도구로 문법 오류를 고친다면 저자의 목소리를 잃게 되지 않을까요? 

꼭 그렇지는 않습니다. 저자의 목소리는 문법에 따라 결정되는 것이 아니기 때문이지요. AI 도구가 글에 있는 문법 오류를 고쳐 준다면 이는 글을 개선하는 것이지 아이디어를 대체하는 것이 아닙니다. 문체는 구문, 어휘, 능동태와 수동태 사용, 다양한 문장 길이로 결정됩니다. 이러한 부분에 집중하고, 영어 문법은 도구에 맡기세요. 

AI로 효율적으로 완성한 원고, 사람만이 잡아낼 수 있는 부분을 더하는 과정이 필요합니다. '이대로 투고해도 될까?'라는 물음을 '이제 투고해도 되겠다'라는 확신으로 바꿔드리는 에디티지 포스트 AI 영문교정 서비스를 활용해 보세요.

AI 도구로 작성하거나 교정한 원고를 해당 분야 전문 에디터가 최종 점검해 저널 투고 기준에 맞는 완성도로 다듬어 드립니다. 더불어, 연구자가 자신의 원고 상태에 맞춰 필요한 검토만 선택하여 이용할 수 있습니다.