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AI 글쓰기의 징후

위키백과의 'AI Cleanup 위키프로젝트'가 수천 건의 실제 AI 생성 편집 사례를 바탕으로 만든 'AI 글쓰기의 징후' 조언 페이지를 요약하고 재구성한, 챗봇 생성 산문의 습관에 대한 현장 안내서입니다. 이 안내서는 두 가지 용도로 사용됩니다.

1. 검토: 텍스트에 LLM 생성의 징후가 있는지 판단하고, 그러한 징후가 일반적으로 가리키는 더 깊은 문제를 찾습니다.
2. 작성 및 수정: 단어를 바꾸는 대신 이러한 습관이 감추는 근본적인 문제를 해결함으로써, 이러한 습관에 의존하지 않는 산문을 생성합니다.

이 파일의 예시는 설명을 위해 의도적으로 만든 것입니다. 패턴과 단어 목록은 위키백과 페이지에서 가져왔습니다.

먼저 읽어보세요

이 카탈로그는 현상을 설명할 뿐, 규정하지는 않습니다. 여기 나오는 모든 패턴은 인간의 글쓰기에서도 나타납니다. 모델이 인간의 글쓰기(보도 자료, 여행 브로셔, 학교 에세이, 팬 위키, 블로그)에서 학습했기 때문입니다. 각 징후를 더 자세히 살펴봐야 할 이유로 취급하고, 증거로 간주하지 마십시오.

• 하나의 징후는 큰 의미가 없습니다. 여러 범주에서 여러 징후가 함께 나타나면 더 의미 있습니다. 단 한 번의 '중요한'은 노이즈일 뿐이지만, AI 어휘가 열두 개, 뒷부분에 '-하며'로 끝나는 해석 세 개, 그리고 '과제' 섹션이 있는 짧은 초안은 패턴입니다.
• 자동 감지기(GPTZero, Pangram 등)는 무작위 추측보다 낫지만 실제 오류율이 있으며, 의역, 마크업 변경 및 훈련되지 않은 모델에서는 제대로 작동하지 않습니다. 감지기 점수를 최종 판결로 제시하지 마십시오.
• 사람도 감지 능력이 좋지 않습니다. 안내서가 인용한 연구에 따르면 일반 독자는 무작위 추측에 가까운 정확도를 보입니다. 2025년 한 연구에서 LLM을 자주 사용하는 사람들은 AI 텍스트의 약 90%를 발견했지만, 인간 텍스트의 약 3%를 오탐지했습니다. 자신감을 낮게 유지하십시오.
• 2022년 11월 30일 ChatGPT 공개 이전에 게시된 텍스트는 아무리 'AI처럼' 읽혀도 LLM 출력물일 가능성이 매우 낮습니다.
• 표면적인 징후보다 그 이면에 있는 문제가 더 중요합니다. 즉, 어떤 출처도 뒷받침하지 않는 주장, 존재하지 않거나 인용된 내용과 다른 출처, 그리고 작가의 개인 해석을 사실인 양 제시하는 것입니다. 이러한 문제를 해결하지 않고 징후만 지우면 문제를 찾기 더 어려워질 뿐입니다.
• 비난에는 대가가 따릅니다. 잘못된 비난은 신규 사용자를 쫓아내고 토론을 독하게 만듭니다. 작가가 무엇을 했는지 말하지 말고, 텍스트가 어떤 내용인지 설명하십시오.

현재 가장 흔한 징후

2026년 10월 기준, 이 안내서는 명백한 인공물(어울리지 않는 마크다운, AI가 쓴 편집 요약, 사용 가능한 출처에 대한 회피적인 면책 조항, 모호한 '~와 관련된' / '~와 연결된' 표현, 미디어 보도 및 출처 귀속에 대한 판에 박힌 강조)을 제외하고 새로 AI가 생성한 위키백과 텍스트에서 가장 흔한 징후로 다음을 꼽습니다. 이 모든 내용은 아래에 설명되어 있습니다.

AI 산문이 그렇게 보이는 이유

LLM은 가능성 있는 연속을 예측하므로, 그 출력은 여러 사례에 걸쳐 통계적으로 전형적인 쪽으로 표류합니다. 폭넓은 승인을 위해 조정되면 호의적이고 긍정적인 산문으로 더욱 치우칩니다. 드물고 구체적인 사실은 흔하고 일반적인 칭찬으로 대체됩니다. 예를 들어, '최초의 자동 철도 커플러를 설계했다'는 '비전 있는 산업의 거물'이 됩니다. 이 안내서의 이미지는 선명한 사진이 흐릿한 스케치로 바래면서 누군가는 그 대상을 점점 더 큰 소리로 중요하다고 주장하는 모습입니다. 결과적으로 대상은 덜 구체적이면서 동시에 더 과장됩니다.

아래 징후의 대부분은 바로 그 하나의 표류 현상의 변형입니다. 이것은 가장 유용한 단일 테스트를 제공합니다: 이 문장을 변경 없이 다른 주제에 대한 기사에 붙여넣을 수 있습니까? 그렇다면 아마도 filler(채우기)일 것입니다.

징후 카탈로그

내용

부풀려진 중요성, 유산 및 광범위한 추세

평범한 세부 사항이 더 큰 이야기와 연결됩니다. 설립일이 '중요한 순간을 장식'하고, 새로운 도로가 '지역 허브로서의 역할을 공고히' 합니다. 이는 어원이나 인구 통계와 같은 평범한 자료에서도 발생하며, 때로는 완곡한 표현('비록 제한적으로 사용되었지만, 이는 반영합니다...') 뒤에 나타납니다. 종에 대한 글은 더 넓은 생태계와의 연결을 지나치게 강조하고, 아무것도 알려지지 않은 경우에도 보존 상태를 길게 이야기합니다. 주제는 이름 없는 '논쟁'이나 '공개 토론' 속에 배치됩니다. 2026년 중반 이후로, 모델은 '이 구별이 중요한 이유'에 대해 논평하기도 합니다.

주의할 단어: ~역할을 한다/~기능한다, ~의 증거/증명이다, 중요한/상당한/중대한/중추적인/핵심적인 역할을 한다, 중추적인 순간, 중요성을 강조/부각한다, 더 넓은 것을 반영한다, 지속적인/오래가는/영속적인 것을 상징한다, ~에 기여한다, ~을 위한 발판을 마련한다, ~을 형성/표시한다, 전환점을 나타낸다/표시한다, 진화하는 환경, 초점, 지울 수 없는 흔적, 깊이 뿌리박힌, 그 구별은 중요하다 왜냐하면.

AI 스타일: 1952년에 문을 연 Hollis Street 도서관은 학습에 대한 마을의 변함없는 헌신의 증거이며, 지역 문화 환경에서 중추적인 순간을 장식했습니다.

구체적: Hollis Street 도서관은 1952년에 문을 열었으며, 주민들이 기증한 약 4,000권의 책으로 시작했습니다.

수정 방법: 사실을 진술하십시오. 중요성에 대한 주장은 출처가 있는 경우에만 유지하고, 해당 출처를 명시하십시오.

주목성, 보도 및 귀속에 대한 판에 박힌 강조

출처가 무엇을 보도하는지 말하는 대신, 텍스트는 출처 자체에 대해 이야기합니다. 어떤 매체가 주제를 '특집' 또는 '소개'했는지, 그 매체의 종류(업계 언론, 지역 매체)는 무엇인지, 보도가 '독립적'인지 여부입니다. 종종 매체 목록에는 그들이 무엇을 말했는지에 대한 내용이 전혀 없습니다. 위키백과용으로 작성하라는 요청을 받으면 모델은 가이드라인 어휘(예: '주요 독립적 보도')를 기사 내부에 그대로 사용하여, 마치 텍스트 자체에서 주목성을 주장하는 것처럼 보입니다. 사람과 회사는 '활발한 소셜 미디어 활동을 유지'합니다. 각주로 충분한 사소하거나 논란의 여지가 없는 사실에 대해 본문 내 출처를 표시합니다('회사 서류에 따르면...'). 모델은 또한 자신의 분석을 명명된 출처에 고정시키기도 합니다. 이는 2025년 이후 출시된 도구에서 더 흔합니다.

주의할 단어: 독립적인 보도, 지역/지역/전국 미디어 매체, 음악/비즈니스/기술 매체, 업계 간행물, ~에서 인용/특집/소개됨, 선도적인 전문가가 작성함, 활발한 소셜 미디어 활동, ~에 의해 식별됨.

수정 방법: 매체 목록을 그중 하나 또는 두 개가 실제로 보도한 내용으로 대체하십시오. 인용된 각 주장이 인용된 출처에 실제로 나타나는지 확인하십시오.

피상적인 분석

사실 뒤에 그것을 해석하는 분사 구문이 따라옵니다: '..., 이는 지역의 중요성 증가를 부각합니다.' 가장 강력한 형태는 무생물 주어가 정신적 행위를 수행하는 것입니다. 사람은 무언가를 강조하거나 부각할 수 있습니다. 다리, 날짜 또는 통계는 그럴 수 없습니다. '부각하는 것'은 무언가의 의미에 대한 보이지 않는 화자의 주장입니다. 검색 기능이 있는 챗봇은 출처에 그러한 내용이 있는지 여부와 관계없이 이러한 주장을 명명된 출처에 연결합니다.

주의할 단어: 부각하는, 강조하는, 역설하는, 반영하는, 상징하는, 전시하는, 보장하는, ~에 기여하는, 육성하는, 배양하는, 아우르는, 향상시키는, 귀중한 통찰력, ~와 일치한다, ~와 공명한다.

AI 스타일: 다리는 1931년에 개통되어, 마을이 중요한 무역 통로로 부상했음을 역설합니다.

구체적: 다리는 1931년에 개통되어 Ashford까지의 여행 시간을 2시간에서 20분으로 단축했습니다.

수정 방법: 뒷부분의 구문을 삭제하거나, 출처가 뒷받침하는 구체적인 결과로 대체하십시오.

홍보성, 브로셔 같은 어조

중립적인 산문을 요청받아도 모델은 광고 문구나 여행 가이드 투로 빠져듭니다. 특히 장소, '문화 유산'으로 간주될 수 있는 모든 것, 회사 및 제품에 대해 그렇습니다. '홍보성 어조 제거'를 주장하는 재작성이 때때로 홍보성을 더하기도 합니다. GPT-4 시대의 출력은 노골적으로 칭찬 일색이었습니다. 최신 모델은 더 미묘하고 '최고'와 같은 평면적인 최상급 표현을 피하지만, 주제가 무엇이든 동일한 상투적인 문구가 반복됩니다.

주의할 단어: 자랑하다, 생생한, 풍부한, 심오한, 자리잡은, ~의 중심에, 자연의 아름다움, 숨막히는, 획기적인, 유명한, 전시하다, ~의 모범을 보이다, ~에 대한 헌신, 다양한 배열, 계속해서 사로잡다, 특징으로 하다.

수정 방법: 판단하는 형용사는 자르고 측정하는 형용사는 유지하십시오. '유명한'의 경우, 누구에 의해, 무엇 때문에 유명한지 질문하십시오.

모호한 연결 또는 연관성

관계를 명시하는 대신, 텍스트는 두 가지가 서로 '연관되어' 또는 '연결되어' 있다고 말합니다. 종종 유행어('널리 연관된', '특히 연관된')와 함께 사용되며 때로는 문단 전체에 걸쳐 반복됩니다.

주의할 단어: ~와 연관된, ~와 관련하여, ~와 연결된/~와, ~와 관련하여.

AI 스타일: Okafor는 Brightwell Labs에서 기술 리더십과 연관되어 왔습니다.

구체적: Okafor는 2019년부터 2023년까지 Brightwell Labs의 최고 기술 책임자였습니다.

수정 방법: 관계의 이름을 구체적으로 밝히십시오. 출처가 그 관계가 무엇인지 명시하지 않는다면, 그 문장은 뒷받침되지 않습니다.

모호한 귀속 및 과도하게 일반화된 의견

애매한 표현: '전문가들은 주장한다', '관찰자들은 지적했다', '업계 보고서는 시사한다', 그 뒤에 하나 또는 전혀 없는 출처가 있습니다. 한 명의 검토자가 '비평가들'이 되고, 두 개의 기사가 '여러 간행물'이 되며, '예를 들어'는 실제보다 더 긴 목록을 암시합니다. 때로는 독립적인 의견으로 추정되는 것이 주제의 자체 웹사이트에서 나오기도 합니다.

주의할 단어: 전문가들은 주장한다, 관찰자들은 인용했다, 일부 비평가들은 주장한다, 업계 보고서, 여러 출처/간행물(실제로는 거의 인용되지 않았을 때), 널리 해석된다/간주된다, 예를 들어(실제로는 전체 목록인 것 앞에).

수정 방법: 누가 말했는지 밝히거나 삭제하십시오. 수량을 나타내는 단어를 출처의 수와 일치시키십시오.

교훈적인 면책 조항 및 논평

가상의 독자를 위한 메모: '~라는 점을 유의하는 것이 중요합니다...', '~를 기억하는 것이 중요합니다...', 안전 주의 사항, '관할권에 따라 다를 수 있음', 또는 아무도 언급하지 않은 관련 없는 것들과의 신중한 구분.

주의할 단어: ~을 유의/기억/고려하는 것이 중요/필수/중대하다, 다를 수 있음.

수정 방법: 삭제하거나, 실제 주의 사항을 평범하고 출처가 있는 진술로 전환하십시오.

누락된 출처에 대한 회피 및 공백을 채우기 위한 추측

모델이 정보를 찾을 수 없을 때, 텍스트에서 그렇게 말합니다('구체적인 세부 사항은 제한적이지만...', '널리 문서화되지 않음', '사용 가능한 정보에 기반', '제공된 출처에서'), 그런 다음 무엇이 '아마도' 사실이고 그것이 왜 중요한지 추측합니다. 추측은 지어낸 것이며, 아무것도 문서화되지 않았다는 주장 역시 사실이 아닐 수 있습니다. 관련된 형태로는 지식 차단 면책 조항('마지막 훈련 업데이트 기준으로'), 부재 상태를 나타내는 '~월 기준' 진술('2025년 6월 기준으로 중요한 논란은 문서화되지 않음'), 그리고 독자가 정보를 어떻게 사용해야 하는지에 대한 회피가 있습니다.

수정 방법: 회피와 추측을 제거하십시오. 정보가 누락된 경우, 생략하거나 형식이 요구하는 경우 평범하게 말하십시오.

섹션 마무리 요약 및 결론

'요약하자면', '결론적으로', '전반적으로', '결론' 제목, 또는 마무리하는 문단을 다시 진술하는 마지막 문장. 백과사전식 글쓰기와 대부분의 전문적인 글쓰기에서는 이렇게 하지 않습니다.

정형화된 '과제' 및 '미래 전망' 결말

'[칭찬]에도 불구하고, X는 다음을 포함한 몇 가지 과제에 직면해 있습니다...'로 시작하여 '이러한 과제에도 불구하고, X는 계속해서 번성하고 있습니다...' 또는 미래의 계획이 어떻게 도움이 될지에 대한 추측으로 끝나는 경직된 개요. 종종 별도의 '미래 전망' 섹션이 있습니다. 징후는 과제에 대한 언급 자체가 아니라 이러한 공식입니다.

템플릿 같은 섹션 제목

'X와 Y' 형식의 제목이 쌓입니다('유산과 영향', '과제와 유산', '지속 가능성과 미래 과제'). '수상 및 인정' 또는 단순히 '인정'이라는 제목은 AI가 생성한 전기 및 회사 페이지에서 거의 보편적이며, 인간이 작성한 홍보 기사보다 훨씬 더 자주 나타납니다.

목록이나 설명 제목을 명명된 대상으로 취급

첫 번째 문장이 제목을 실제 세계의 개체인 것처럼 정의합니다: '강에 관한 노래 목록은 음악 작품의 엄선된 모음입니다...' 주로 위키와 참고 자료에 해당합니다.

언어 및 문법

이러한 패턴은 주제와 관계없이 나타나므로 AI 텍스트에 인식 가능한 목소리를 부여합니다.

높은 밀도의 'AI 어휘'

특정 단어는 2022년 이후 훨씬 더 빈번해졌고 함께 나타나는 경향이 있습니다. 한 구절에서 한두 개는 아무 의미가 없지만, 여러 개가 반복적으로 나타나는 것은 가장 강력한 신호 중 하나입니다. 목록을 문자 그대로 받아들이십시오. 단어가 남용된다고 해서 그 동의어가 의심스러운 것은 아닙니다. 문자 그대로의 의미도 주의하십시오(예: 문자로서의 '밑줄', 또는 영화 음악으로서의 '밑줄').

일반 목록: 게다가(특히 문장을 시작할 때), ~와 일치하다, 자랑하다(~을 가지고 있다는 의미), 강화하다, 중요한, 심층 분석, 탐구하다, 강조하다, 지속적인, 향상시키다, 육성하다, 얻다, 부각하다(동사), 상호 작용, 복잡한/복잡성, 환경(추상적), 세심한/세심하게, 중추적인, 강력한, 전시하다, 태피스트리(추상적), 증거, 강조하다(동사), 귀중한, 생생한. 관련 습관: 평범한 '~이다'와 '가지다'를 '~의 역할을 한다', '~로 서다', '자랑하다' 또는 '특징으로 하다'로 대체합니다.

선호되는 단어는 모델 세대 간에 변합니다. 이 기간은 대략적이며 엄격한 기준선이 아닙니다.

기간	일반적인 모델	함께 나타나는 단어
2023년 ~ 2024년 중반	GPT-4	게다가, 자랑하다, 강화하다, 중요한, 탐구하다, 강조하다, 지속적인, 얻다, 복잡한/복잡성, 상호 작용, 핵심, 환경, 세심하게, 중추적인, 강조하다, 태피스트리, 증거, 귀중한, 생생한
2024년 중반 ~ 2025년 중반	GPT-4o	~와 일치하다, 강화하다, 중요한, 강조하다, 향상시키다, 지속적인, 육성하다, 부각하는, 중추적인, 전시하다, 강조하다, 생생한
2025년 중반 ~ 2026년 중반	GPT-5	강조하다, 향상시키다, 부각하는, 전시하다, 게다가 위에 언급된 주목성 및 미디어 보도 표현
2026년 중반 이후	GPT-6	도전, 더 명확한, 신뢰할 수 있는, 메아리치다, 육성하다, 활용하다, 중요하다, 다면적인, 실용적인, 우선시하다, 조용히, 꾸준히, 보편적으로; 약 8~20단어의 짧은 문장, 줄표보다 마침표와 쉼표 선호

'탐구하다'는 2023년과 2024년 초반에 절정에 달했다가 2025년에 급격히 감소했습니다. 각 챗봇은 고유한 화법을 가지고 있습니다. 예를 들어 Grok은 준과학적인 단어(인과적, 경험적, 상관 관계)를 남용하며 2026년에도 여전히 '강조하다'를 과도하게 사용했습니다.

부정적 병렬 구조

'X뿐만 아니라 Y도', '그것은 단지 X가 아니라...'

부자연스러운 접속사 또는 문장 시작

'게다가', '더욱이', '또한'(이미 명확한 요점에 대해), '결과적으로'(인과 관계 없이), '그럼에도 불구하고'(실제 대조 없이)로 문장을 시작하는 것은 인간 작가보다 AI 텍스트에서 훨씬 더 자주 발생합니다.

부적절한 보편화

'일부'가 적절할 때 '모든', '항상', '절대', '무시할 수 없는'. 모델은 특히 합성어(항상 존재하는, 다양한, 널리 알려진, 급성장하는)에서 '모든 것을 포함하는' 또는 '항상 존재하는'을 의미하는 형용사를 선호합니다. 이는 종종 '-에 걸쳐'와 같은 표현과 함께 나타납니다. 마찬가지로 '다양한'은 AI 어휘의 가장 오래 지속되는 항목 중 하나입니다.

AI 스타일: 이 축제는 전 세계의 다양한 문화 유산을 기념합니다.

구체적: 이 축제는 페루, 일본, 가나의 음악과 춤을 선보입니다.

수정 방법: 정량화 가능한 용어를 사용하십시오. 정말로 '모든' 또는 '다양한'을 의미합니까, 아니면 구체적인 예시를 들 수 있습니까?

반복되는 'Xing its Y' 구조

'그 중요성을 강조하는', '그 지위를 강화하는', '그 범위를 확장하는'. 특히 '~로서의 역할을 공고히 하는'과 함께 자주 나타납니다.

과잉 수식어: 스스로 강조하는 단어

'자체적으로 부각하는' 점, '매우'(중요한, 영향력 있는), '진정으로'(독특한, 혁신적인). 초점이나 비교점이 없는데도 불구하고 사용됩니다.

부적절한 소유격 및 의인화

'지역의 문화 환경', '회사의 지속적인 유산', '만의 고요한 아름다움'(사람이 아닌 것에 대해). 모든 '~의'가 문제인 것은 아니지만, 특히 추상 명사가 관련될 때 과도한 사용은 단서가 됩니다.

불균일한 구체성 수준

매우 구체적인 세부 사항('1923년 7월 12일') 바로 옆에 매우 모호한 세부 사항('몇 가지 과제에 직면')이 나타납니다. '클러스터링' 효과는 모델이 사용 가능한 정보에서 구체적인 정보를 추출하지만 추세에 대해 일반화할 때만 발생합니다.

구체적인 수정 방법: '강조하다' 및 그 파생어를 완전히 제거하고 그 기능을 수행하는 구체적인 진술로 대체하는 연습을 하십시오.

좋음: 경기장 좌석을 12,000석으로 늘리면 더 많은 콘서트를 유치할 수 있습니다.

나쁨: 좌석 확장은 지역 엔터테인먼트 환경에서 경기장의 중요성을 강조합니다.

'표면적인 징후보다 그 이면에 있는 문제가 더 중요합니다'라는 원칙을 적용하십시오. 따라서 '강조하다'를 '~을 의미한다'로 바꾸면 문제가 해결되지 않습니다. 대신 다음과 같이 질문하십시오. 진정한 결과는 무엇입니까? 원래 문장의 구체성 수준은 얼마입니까? 가상의 해석을 대체할 출처가 뒷받침하는 실제 세부 사항이 있습니까?

추가 읽을거리

Signs of AI writing - Wikipedia 조언 페이지 (이 안내서의 출처).

WikiProject AI Cleanup - AI 생성 텍스트를 식별하고 처리하는 편집자들의 프로젝트.