'인간같이' 글을 쓰는 인공지능을 만들어 내는 법

AI 말투를 지우는 도구가 한꺼번에 나오고 있어요

최근 눈에 걸린 자료 네 개가 전부 같은 방향을 가리키고 있었어요.

허깅페이스에는 “사람처럼 쓰는 AI”를 내건 Hemmingway-1이라는 모델이 올라왔어요. 깃허브에서는 AI가 쓴 한글에서 티를 지워 준다는 Claude 스킬 im-not-ai가 9월 22일 기준 별 5,600개를 넘겼어요. 프런트엔드 쪽에서는 AI 코딩 도구가 뽑아내는 뻔한 화면을 막겠다는 Taste Skill이 쓰이고 있고요. 페이스북에서는 항공기 정비 문서를 위해 만든 영어 규격을 한국어 보고서용 프롬프트로 고쳐 쓴다는 글이 돌았어요.

손대는 자리는 제각각이에요. 모델을 다시 훈련하기도 하고, 다 쓴 글을 고치기도 하고, 쓰기 전에 규칙을 걸기도 해요. 바라는 결과는 비슷해요. AI가 쓴 게 티 나지 않는 글이요.

그런데 이 목록을 보고 있으면 질문 하나가 먼저 올라와요. 사람이 쓴 것 같은 글이 필요하면, 그냥 사람이 처음부터 쓰면 되는 거 아닌가요? 오늘은 이 도구들이 “사람 같다”를 각각 무엇으로 정의했는지 뜯어보면서 그 질문에 답해 볼게요.

세 군데에서 동시에 손을 대고 있어요

모델을 다시 가르친 Hemmingway-1

Hemmingway-1은 Qwen3.8-27B를 바탕으로 추가 훈련한¹ 270억 파라미터² 모델이에요. 가중치를 공개했고 Apache-2.0 라이선스라 상업적으로도 쓸 수 있어요.

이 모델이 겨냥한 문제는 꽤 구체적이에요. 개발사는 집주인에게 보일러 고장을 알리는 문자를 부탁하는 장면을 예로 들어요. 보통의 모델은 문자 후보 세 개에 인사말과 후보별 해설까지 붙여 주는데, Hemmingway-1은 문자만 준다는 거예요. 개발사가 따로 잰 수치로는 Fable 5, GLM-5.3, Kimi K3가 열 번 중 아홉 번 넘게 실제로 보낼 문장을 설명과 선택지 속에 묻었다고 해요.

“사람 같다”는 주장도 숫자로 내놨어요. 실제 요청 80개에 대해 다른 모델의 답과 둘씩 짝지어, 누가 썼는지 가린 채 비교했어요. 사람이 쓴 글로 판정된 비율에서 다음 모델보다 26포인트 앞섰다고 해요. 쓰기 곤란한 부탁 글에서는 GPT-6 Astra가 9%, Hemmingway-1이 72%였고요.

다만 조건을 같이 읽어야 해요. 이 평가 셋은 개발사가 직접 만들고 돌렸고, 판정도 사람이 아니라 다른 AI 모델이 했어요. 개발사도 이 점을 먼저 밝혀 뒀어요. 영어 중심 모델이라는 점, 틀려도 확신에 찬 말투로 말할 수 있으니 의료·법률·금융 판단에는 쓰지 말라는 경고도 붙어 있어요.

다 쓴 글을 고치는 im-not-ai

im-not-ai는 한국어에 초점을 맞춘 윤문 도구예요. Claude Code 같은 코딩 에이전트에 스킬³로 설치해서 써요. AI가 쓴 한글에 남는 티를 10개 대분류, 70개 세부 패턴으로 나누고 심각도를 매겨 찾아낸 뒤 고쳐요. “~를 통해”, “~에 있어서” 같은 번역투⁴, “결론적으로”나 “시사하는 바가 크다” 같은 관용구, 기계적인 “첫째·둘째·셋째” 나열이 대표적인 대상이에요.

눈여겨볼 건 스스로 정한 금지선이에요. 사실·주장·수치·고유명사·직접 인용은 건드리지 않아요. 원문 대비 변경률이 30%를 넘으면 경고하고, 50%를 넘으면 작업을 멈춰요. “A가 아니라 B” 같은 대구를 모조리 깨서 글쓴이의 목소리까지 지워 버리면 그것도 실패로 처리해요. 말투만 고치고 내용에는 손대지 않겠다는 설계예요.

쓰기 전에 규칙을 거는 ASD-STE100과 Taste Skill

ASD-STE100은 1986년에 처음 나온 통제 언어5 규격이에요. 유럽 항공우주 업계가 항공사들의 요청을 받아 만들었어요. 영어가 모국어가 아닌 정비사가 매뉴얼을 잘못 읽으면 사람이 다칠 수 있으니, 언어 자체를 좁힌 거예요. 현재판은 2025년 1월에 나온 9판이고, 이 판부터 명세가 아닌 국제 표준으로 이름을 바꿨어요. 작성 규칙 53개와 승인 단어 약 900개로 되어 있고, 단어마다 뜻과 품사를 하나씩만 허용해요. 명사를 네 개 이상 잇지 않고, 쓸 수 있는 동사 형태도 몇 가지로 제한해요.

저도 이 규격을 가져다 쓰고 있어요. Notion 한국어 사용자를 위해 만든 INLEVEL9 Skills에서 문서 작성 규칙을 짤 때 ASD-STE100의 접근을 참고했어요. Notion을 오래 쓰면서, 글을 쓰기 전에 어휘와 문장과 문서 구조의 규칙을 먼저 정해 두는 편이 효과적이라는 걸 겪었거든요. 직접 쓸 때도, Notion AI에 작성을 맡길 때도 기준이 분명하면 결과가 더 일관되고 검토하기 쉬웠어요.

그래서 한 블록에는 한 내용만 담고, 같은 개념에는 같은 말을 쓰고, 확정된 결정과 제안과 아직 정하지 않은 사항을 구분하게 했어요. 확인된 사실과 작성자의 해석이 섞이지 않았는지도 마지막에 점검하게 했고요. 담당자, 기한, 완료 상태처럼 자료에 없는 값은 추측해서 채우지 말고 미정으로 두라는 규칙도 넣었어요.

Taste Skill은 같은 발상을 화면 디자인에 적용해요. AI 코딩 에이전트가 템플릿 같은 화면을 만들지 않도록 규칙과 금지 목록을 스킬 파일로 묶었고, 결과물을 내보내기 전에 점검표를 통과하게 해요. 스스로를 “안티 슬롭”6 프레임워크라고 불러요.