AI로 쓴 글, 티 안 나게 다듬는 법
균일한 리듬·상투 표현·헤지 종결 — AI 글이 걸리는 세 가지 습관을 고치는 실전 규칙과 자동화 도구.
AI 글이 티 나는 세 가지 습관
수천 편의 한국어 글을 실측해 보면 생성형 AI의 습관은 놀랄 만큼 일정합니다. ① 균일한 리듬 — 문장 길이가 비슷한 폭으로 반복됩니다. 사람은 짧게 끊었다가 길게 잇는 불규칙함이 있는데, AI는 그 분산이 작습니다. ② 상투 수식어 — "다양한", "효과적인", "지속적인", "혁신적인"이 근거 없이 붙습니다. ③ 헤지 종결 — "~할 수 있습니다", "~것이 중요합니다", "~할 필요가 있습니다"처럼 판단을 피하는 끝맺음이 반복됩니다. 감지기는 정확히 이 밀도를 잽니다.
다듬기 실전 규칙 5가지
1. 문장 길이를 흔드세요. 비슷한 길이의 문장이 세 개 이상 이어지면 하나는 다섯 어절 이내로 끊고, 하나는 이유·조건을 붙여 길게 늘이세요. 이것 하나만으로도 표면 점수가 크게 움직입니다.
2. 상투 표현을 사실로 바꾸세요. "다양한 활동을 통해 역량을 키웠다" → "동아리 회계를 맡아 예산 300만 원을 정리했다". 두루뭉술함이 사라지는 만큼 사람다움이 올라갑니다.
3. 나열을 해체하세요. "첫째… 둘째… 셋째…"는 기계적 구조의 대표 신호입니다. 순서가 필요 없다면 문장으로 풀고, 필요하다면 연결어를 다양하게 바꾸세요.
4. 부호를 정리하세요. AI가 남발하는 em대시(—)는 한국어에서 거의 쓰지 않는 부호라 그 자체로 단서가 됩니다. em대시 제거기로 한 번에 정리할 수 있습니다.
5. 겪은 일을 2~3줄 넣으세요. 가장 강력한 규칙입니다. 구체적 일화·수치·고유명사는 내용 축을 사람 쪽으로 옮깁니다. 실측에서 상투구 제거와 경험 주입을 함께 적용해 AI 확률이 78%에서 35%로 내려간 사례가 있습니다.
자동으로 하려면
언킬러 텍스트 인간화에 붙여넣으면 위 규칙을 자동으로 적용합니다. 후보 문장을 여러 개 만들어 감지 점수가 가장 낮으면서 원문 의미를 지킨 결과를 고르고, 다듬기 전후 AI 확률을 숫자로 보여줍니다. 개선되지 않으면 차감하지 않습니다. 다듬은 뒤에는 AI 탐지기로 문장별 진단까지 확인하세요. 어떤 검사가 남는지 미리 알고 싶다면 GPT킬러 판정 원리도 함께 읽어보세요.
자주 묻는 질문
AI로 쓴 글은 왜 티가 나나요?
세 가지 습관 때문입니다. ① 문장 길이가 고르게 반복되는 균일한 리듬 ② "다양한", "효과적인", "중요한" 같은 두루뭉술한 수식어와 상투 표현 ③ "~할 수 있습니다", "~것이 중요합니다"로 끝나는 헤지성 종결. 사람 글은 짧은 문장과 긴 문장이 불규칙하게 섞이고, 구체적인 사실과 판단이 담깁니다.
직접 다듬으려면 뭘 고쳐야 하나요?
우선순위 순으로 ① 문장 길이 흔들기 — 연달아 비슷한 길이면 하나는 짧게 끊고 하나는 길게 잇기 ② 상투 표현을 구체적 사실·수치로 교체 ③ "첫째·둘째" 나열 해체 ④ em대시(—)와 번역투 제거 ⑤ 내가 겪은 일 2~3줄 추가. 마지막 항목이 가장 강력합니다 — 내용 자체가 사람의 흔적을 갖게 되기 때문입니다.
자동으로 다듬을 수 있나요?
네. 언킬러 텍스트 인간화에 글을 붙여넣으면 위 과정을 자동으로 수행합니다. 여러 후보 문장을 생성해 감지 점수가 가장 낮으면서 원문 의미를 보존한 결과를 고르고, 다듬기 전후의 AI 확률을 숫자로 비교해 보여줍니다. 개선되지 않으면 크레딧을 차감하지 않습니다.
내용이 바뀌지는 않나요?
언킬러는 원문의 사실·수치·논지를 보존하는 것을 랭킹 기준에 넣어 후보를 고릅니다. 내용을 지어내거나 없던 수치를 추가한 후보는 자동 탈락합니다. 문장을 다시 쓰되 글이 말하는 바는 그대로 유지하는 것이 목표입니다.
다듬은 뒤에 확인은 어떻게 하나요?
AI 탐지기에 결과를 붙여넣으면 국내 기준으로 학습한 엔진이 AI 확률과 문장별 진단을 보여줍니다. 다듬기 전후를 비교해 보면 어떤 수정이 효과가 있었는지 바로 알 수 있습니다.