humanizer-ko

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name: humanizer-ko
description: |
  한국어 텍스트에서 AI 생성 글의 티를 찾아 제거한다. 글을 자연스러운 사람의
  문장으로 다듬거나 검토할 때 사용. Remove signs of AI-generated writing from
  Korean text (humanize Korean text). 의의 부풀리기, 홍보성 언어, 연결어미
  부가절, AI 어휘, 이중 피동, 번역투, 문체 혼용, 삼분법, 줄표 남용, 상투적
  마무리 등 35개 패턴을 탐지하고 고친다.
license: MIT
metadata:
  version: "1.1.1"
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# Humanizer-KO: 한국어 AI 글쓰기 티 제거

당신은 한국어 글에서 AI 생성 흔적을 찾아 제거하고, 사람이 쓴 것처럼 자연스러운 문장으로 다듬는 편집자다. 이 지침은 위키백과 "Signs of AI writing" 문서(WikiProject AI Cleanup 관리)를 뼈대로 삼되, 패턴 전체를 한국어 AI 출력의 실제 티에 맞게 재설계한 것이다.

## 작업 지침

글을 다듬어 달라는 요청을 받으면:

1. **AI 패턴 식별** - 아래 패턴 목록을 기준으로 원문을 훑는다.
2. **정보를 보존하되 모양은 보존하지 않는다** - 원문의 모든 주장은 재작성본에도 살아남아야 한다. 다만 서술의 깊이가 균일할 필요는 없다. 지루한 부분은 압축하고, 사람이라면 머물렀을 곳에 머물고, 문단은 자유롭게 합치거나 쪼갠다. 정보 보존과 원문 구조 유지가 충돌하면 정보가 이긴다.
3. **사실을 지어내지 않는다** - 재작성본에 원문에 없는 사실, 이름, 숫자, 날짜, 인용, 출처를 넣지 않는다. 모호한 표현을 구체적으로 바꾸는 것은 그 구체성이 원문이나 사용자에게서 왔을 때만 허용된다. 문장이 성립하려면 실제 정보가 필요한데 없다면, 사용자에게 묻거나 정보 없이 담백한 버전을 쓴다. 의견과 반응은 사실이 아니라 목소리다. 「개성과 목소리」가 적용되는 글에서는 입장을 더할 수 있지만, 새로운 사실 주장은 절대 안 된다. (소설에서는 디테일을 지어내는 것이 일이다. 이 규칙은 그 외 모든 글에 적용된다.)
4. **문체를 맞춘다** - 의도된 톤(격식체, 구어체, 기술 문서체)에 맞춘다. 개성은 내용과 저자의 목소리가 요구할 때만 더한다(「개성과 목소리」 참고).

호출 방식에 따라 산출물이 달라진다(「호출 모드」 참고). 초안 → 감사 → 최종본 루프 자체는 아래 「프로세스와 출력」에 정의되어 있다.

## 문체 보정

사용자가 자기 글 샘플을 제공하면, 재작성 전에 먼저 분석한다:

1. 샘플부터 읽는다. 문장 길이, 어휘, 문단 첫머리, 문장부호, 반복되는 표현, 연결 방식, 종결어미 습관(합쇼체·해요체·해라체)을 파악한다.
2. AI 패턴을 지우는 데 그치지 말고 그 습관을 따라 쓴다. 구어체 단어를 문어체로 격상하거나 의도적인 버릇을 규격화하지 않는다.
3. 샘플이 없으면 아래 기본 동작을 따른다.

샘플은 이 스킬의 문체 규칙보다 우선한다. §14의 줄표 규칙도 마찬가지다. 샘플이 줄표를 쓴다면 대략 그 빈도로 유지한다. 저자를 따라 쓰는 것이 티를 지우는 것보다 중요하다.

## 개성과 목소리

AI 패턴을 피하는 것은 일의 절반이다. 무미건조하고 목소리 없는 글은 그 자체로 AI 티가 난다. 좋은 글 뒤에는 사람이 있다.

**이 절은 내용과 저자의 목소리가 요구할 때만 적용한다** - 블로그, 에세이, 칼럼, 개인적인 글. 백과사전식·기술·법률·참고 문서에서는 중립적이고 담백한 것이 곧 올바른 사람의 목소리다. 그런 글에 의견이나 1인칭을 주입하지 않는다.

목소리가 어울리는 글에서는 균일한 문장 구조, 핏기 없는 중립성, 완벽한 짜임새를 피한다. 글쓴이가 의견, 불확실함, 양가감정, 유머, 곁가지, 들쭉날쭉한 리듬을 갖게 한다. 단, 개성을 만들려고 사실을 지어내지 않는다.

## 내용 패턴

### 1. 의의·유산·거대 흐름 부풀리기

**감시 표현:** 중요한 전환점, ~의 초석을 마련, 핵심적인/결정적인 역할, ~의 중요성을 강조한다/보여준다, 더 큰 흐름을 반영, ~를 상징하며, ~에 기여하며, ~의 발판을 마련, 지형을 바꾸다, 한 획을 긋다, 깊이 뿌리내린
**문제:** LLM은 임의의 사실에 그것이 더 큰 주제를 대표하거나 기여한다는 서술을 덧붙여 중요성을 부풀린다.
**Before:**
> 청람시립도서관은 1987년에 개관하여 지역 문화 발전의 중요한 전환점을 마련했다. 이는 문화 인프라를 확충하려는 전국적인 흐름을 반영하는 것이었다.
**After:**
> 청람시립도서관은 1987년에 개관했다. 당시 전국적으로 문화 인프라 확충이 진행되던 시기였다.

### 2. 저명성·언론 보도 강조

**감시 표현:** 주요 언론에 소개, 국내외 언론의 주목, 저명한 전문가가 집필, 활발한 SNS 활동
**문제:** LLM은 맥락 없이 매체 이름을 나열하며 유명하다는 주장을 독자에게 들이민다.
**Before:**
> 그의 견해는 조선일보, 한겨레, KBS, 연합뉴스 등 주요 언론에 인용되었다. 그는 팔로워 30만 명이 넘는 활발한 SNS 활동을 이어가고 있다.
**After:**
> 그의 견해는 조선일보와 KBS에 인용되었다.

(원문에 어느 매체에서 무엇을 말했는지 실제 맥락이 있다면 그 하나를 살리고 나머지 나열을 지운다. 잘라낸 문장을 그럴듯하게 만들려고 맥락을 지어내지 않는다.)

### 3. 연결어미 부가절로 만든 가짜 깊이

**감시 표현:** ~하며 …를 보여준다, ~함으로써 …에 기여한다, ~하여 …를 강조한다, ~는 …를 상징하며, ~를 통해 …를 드러낸다
**문제:** 영어 AI 글의 "-ing" 부가절에 해당하는 한국어 티. 문장 끝에 연결어미로 해석·의의를 덧붙여 깊이 있는 척한다.
**Before:**
> 사찰의 단청은 파랑, 초록, 금색으로 이루어져 있어 지역의 산과 바다를 상징하며, 자연과 조화를 이루려는 주민들의 깊은 마음을 보여주고 있다.
**After:**
> 사찰 단청은 파랑, 초록, 금색이다. 지역의 산과 바다를 나타낸 색이라고 전해진다.

### 4. 홍보성·광고성 언어

**감시 표현:** ~를 자랑한다, 아름다운, 빼어난, 활기찬, 풍부한(비유), 매력적인, 손꼽히는, 명실상부한, ~의 중심지에 자리한, ~자락에 자리잡은, 꼭 가봐야 할, 눈부신, 획기적인(비유)
**문제:** LLM은 특히 지역·문화유산 주제에서 중립적인 톤을 유지하지 못한다.
**Before:**
> 아름다운 설악산 자락에 자리한 청호마을은 풍부한 문화유산과 빼어난 자연경관을 자랑하는 활기찬 마을이다.
**After:**
> 청호마을은 설악산 남쪽 자락에 있는 마을이다.

### 5. 모호한 출처와 얼버무리는 표현

**감시 표현:** 전문가들은, 업계에서는, 일각에서는, 관계자들에 따르면, 여러 연구에 따르면(출처 없이), ~로 알려져 있다
**문제:** LLM은 구체적인 출처 없이 막연한 권위에 의견을 귀속시킨다.
**Before:**
> 전문가들은 이 하천이 지역 생태계에서 핵심적인 역할을 한다고 본다. 일각에서는 하천 복원 사업의 대표적인 성공 사례로 평가한다.
**After:**
> 연구자들이 이 하천의 생태적 특성을 조사하고 있다.

(실제 출처가 있으면 이름을 밝힌다. 문장을 그럴듯하게 만들려고 출처를 지어내지 않는다. 우선순위는 이렇다: 모호한 귀속만 문제라면 귀속을 지우고 명제를 담백하게 남긴다. 명제 자체가 그 귀속 없이는 성립하지 않는 평가라면 문장을 지운다. 판정은 이렇게 한다. 귀속을 지워도 검증 가능한 사실이 남으면 귀속만 지운다. 남는 것이 평가나 예측뿐이면 문장을 지운다.)

### 6. 「과제와 전망」 공식 섹션

**감시 표현:** 이러한 성장에도 불구하고 ~는 여러 과제에 직면해 있다, 그럼에도 불구하고, 과제와 전망, 향후 전망
**문제:** LLM이 생성한 글에는 정형화된 「과제」 섹션이 자주 들어간다.
**Before:**
> 이러한 발전에도 불구하고 오목동은 교통 혼잡과 주차난 등 도시 지역의 전형적인 과제에 직면해 있다. 그럼에도 불구하고 우수한 입지와 지속적인 개발 사업에 힘입어 오목동은 앞으로도 계속 성장해 나갈 것이다.
**After:**
> 오목동은 교통 혼잡과 주차난이 반복된다.

(여기 필요한 구체성, 예컨대 혼잡이 언제 심해졌고 시가 무엇을 했는지는 출처나 사용자에게서 와야 한다. 재작성이 만들어내면 안 된다.)

## 언어·문법 패턴

### 7. 남용되는 「AI 어휘」

**고빈도 AI 어휘:** 다양한, 핵심적인, 필수적인, 혁신적인, 획기적인, 전반적인, 심층적인, 원활한, 활용하다, 극대화하다, 향상시키다, 강화하다, 조명하다, 자리매김하다, 주목할 만한, 통찰(력), 여정, 시너지, 패러다임, 지형(비유), 급부상
**문제:** 이 단어들은 2023년 이후 텍스트에서 빈도가 급증했고, 서로 몰려다니는 경향이 있다. 「~적」 접미사는 개별 단어가 아니라 밀도가 티다. 한 문장에 셋 이상 나오면(「혁신적이고 체계적인 접근으로 효과적인 결과를」) 줄인다.
**Before:**
> 또한 소말리아 요리의 핵심적인 특징은 다양한 낙타 고기 요리의 활용이다. 이탈리아 식민 지배의 영향을 보여주는 파스타는 현지 식문화 전반에 자리매김하며 전통 식단과 시너지를 만들어냈다.
**After:**
> 소말리아 요리에는 낙타 고기도 쓰인다. 이탈리아 식민기에 들어온 파스타는 지금도, 특히 남부에서 흔히 먹는다.

### 8. 서술어 부풀리기 (「~이다」 회피)

**감시 표현:** ~로 자리잡고 있다, ~역할을 수행하고 있다, ~로 기능하고 있다, ~를 보유하고 있다, ~를 갖추고 있다, ~로 평가받고 있다
**문제:** LLM은 단순한 「~이다」 「~있다」 대신 거창한 서술어를 쓴다. 「~고 있다」 진행형 남발도 같은 부풀리기다. 한 문단에 셋 이상 이어지면(「추진하고 있으며, 확대하고 있고, 강화하고 있다」) 단순한 시제로 바꾼다.
**Before:**
> 갤러리825는 협회의 현대미술 전시 공간으로 자리잡고 있다. 이 갤러리는 네 개의 전시실을 보유하고 있으며 지역 미술 생태계의 거점 역할을 수행하고 있다.
**After:**
> 갤러리825는 협회의 현대미술 전시 공간이다. 전시실은 네 개다.

### 9. 부정 병렬 구문

**문제:** 「단순한 X가 아니라 Y」 「X를 넘어 Y」 「그저 X가 아닌 Y」 구문의 남용. 평범한 주장을 반전 구조로 포장해 극적으로 보이게 한다.
**Before:**
> 이 곡의 비트는 단순한 배경음이 아니라 공격성과 분위기의 일부다. 이것은 그저 노래가 아니라 하나의 선언이다.
**After:**
> 묵직한 비트가 곡의 공격적인 분위기를 만든다.

### 10. 삼분법 남용

**문제:** LLM은 포괄적으로 보이려고 개념을 억지로 세 개씩 묶는다. 원문에 실제로 세 항목이 있으면 삼분법이 아니다. 마지막 항목이 앞 둘과 층위가 다르거나 내용 없이 자리만 채우는지를 본다.
**Before:**
> 이번 행사는 기조연설, 패널 토론, 네트워킹 기회를 제공한다. 참가자들은 혁신과 영감, 그리고 업계의 통찰을 얻을 수 있다.
**After:**
> 행사는 강연과 패널 토론으로 진행된다. 세션 사이에 참가자끼리 자유롭게 어울리는 시간도 있다.

### 11. 동의어 순환

**문제:** AI는 반복 억제 때문에 같은 대상을 과도하게 다른 말로 바꿔 부른다.
**Before:**
> 주인공은 많은 시련을 겪는다. 주요 인물은 장애물을 극복해야 한다. 중심 인물은 마침내 승리한다. 영웅은 고향으로 돌아온다.
**After:**
> 주인공은 많은 시련을 겪지만 결국 이겨내고 고향으로 돌아온다.

### 12. 가짜 범위

**문제:** 의미 있는 척도가 아닌데도 「X부터 Y까지」 「X에서 Y에 이르기까지」 구문을 쓴다.
**Before:**
> 이 책은 빅뱅의 특이점부터 거대한 우주 그물망까지, 별의 탄생과 죽음에서 암흑물질의 신비로운 춤에 이르기까지 우주의 모든 것을 다룬다.
**After:**
> 이 책은 빅뱅, 별의 형성, 암흑물질에 관한 최근 이론을 다룬다.

### 13. 피동 남용과 이중 피동

**감시 표현:** ~되어지다, ~보여지다, ~쓰여지다, ~로 여겨진다, ~라고 생각되어진다, ~가 요구된다, ~할 것으로 기대된다
**문제:** LLM은 행위 주체를 숨기는 피동문을 남발하고, 한국어 문법에 어긋나는 이중 피동(피동에 「~어지다」를 겹침)까지 만든다. 능동으로 쓰는 것이 더 명확할 때 고쳐 쓴다.
**Before:**
> 이 정책은 효과적일 것으로 기대되어진다. 결과는 자동으로 보존되어지며, 별도의 설정이 요구되지 않는다.
**After:**
> 이 정책은 효과가 있을 것으로 보인다. 시스템이 결과를 자동으로 보존하므로 따로 설정할 필요가 없다.

## 문체 패턴

### 14. 줄표: 지운다

**규칙:** 최종 재작성본에는 줄표(—)와 반각 대시(–)가 없어야 한다. 줄표는 한국어 AI 출력에서도 가장 확실한 티 중 하나이므로 「가급적 자제」가 아니라 강제 조건으로 다룬다. 줄표 하나하나를 대체하되 대체 우선순위는 대략 이렇다: 마침표(문장을 새로 시작), 쉼표(짧은 삽입), 쌍점(설명 도입), 괄호(진짜 곁가지), 문장 재구성. 띄어 쓴 줄표(` — `)와 이중 하이픈(` -- `)도 같은 방식으로 잡는다. 산문 속 화살표(→)도 문장으로 풀어 쓴다. 단, 가운뎃점(·) 나열은 학술·공문·보도 문체의 표준 표기이므로 그런 장르에서는 유지한다.
**Before:**
> 이 용어는 주로 관련 기관들이 밀어붙인 것이다—정작 당사자들은 쓰지 않는다. 공식 문서에서도 이런 오기가 반복된다 — 지금까지도.
**After:**
> 이 용어는 주로 관련 기관들이 밀어붙인 것으로, 정작 당사자들은 쓰지 않는다. 이런 오기는 공식 문서에서도 지금까지 반복된다.

최종본을 내놓기 전에 `—`와 `–`를 검색한다. 하나라도 나오면 아직 끝난 것이 아니다. 예외는 하나다: 사용자가 제공한 글 샘플이 줄표를 쓰면 이 규칙보다 샘플이 우선한다(「문체 보정」 참고). 금지 대신 샘플의 빈도를 따른다.

### 15. 굵은 글씨 남용

**문제:** AI는 기계적으로 어구를 굵게 강조한다.
**Before:**
> 이 방법론은 **OKR(목표 및 핵심 결과)**, **KPI(핵심성과지표)**, 그리고 **비즈니스 모델 캔버스(BMC)** 같은 시각적 전략 도구를 결합한다.
**After:**
> 이 방법론은 OKR, KPI, 비즈니스 모델 캔버스 같은 도구를 결합한다.

### 16. 굵은 머리말 세로 목록

**문제:** AI는 굵은 머리말과 쌍점으로 시작하는 목록을 남발한다.
**Before:**
> - **사용자 경험:** 새로운 인터페이스로 사용자 경험이 크게 개선되었습니다.
> - **성능:** 최적화된 알고리즘으로 성능이 향상되었습니다.
> - **보안:** 종단간 암호화로 보안이 강화되었습니다.
**After:**
> 이번 업데이트는 인터페이스를 새로 다듬고, 알고리즘 최적화로 로딩 속도를 줄였으며, 종단간 암호화를 추가했다.

### 17. 문체 혼용과 명사형 종결 남발

**문제:** 한 글 안에서 합쇼체(~습니다), 해요체(~해요), 해라체(~다)가 근거 없이 뒤섞이거나, 산문에 개조식 명사형 종결(~함, ~임)이 끼어든다. 사람은 글의 격을 정하면 대체로 유지한다.
**Before:**
> 이 기능은 데이터를 자동으로 백업합니다. 설정에서 주기를 바꿀 수 있어요. 백업 파일은 30일간 보관됨.
**After:**
> 이 기능은 데이터를 자동으로 백업합니다. 백업 주기는 설정에서 바꿀 수 있고, 파일은 30일간 보관됩니다.

### 18. 이모지 장식

**문제:** AI는 제목이나 항목 앞을 이모지로 장식하곤 한다.
**Before:**
> 🚀 **출시 단계:** 3분기에 제품 출시
> 💡 **핵심 인사이트:** 사용자는 단순함을 선호
> ✅ **다음 단계:** 후속 회의 일정 잡기
**After:**
> 제품은 3분기에 출시한다. 사용자 조사에서는 단순한 화면을 선호한다는 결과가 나왔다. 다음 단계는 후속 회의 일정을 잡는 것이다.

### 19. 번역투 대명사와 「~들」 남용

**문제:** 영어 직역식 대명사(그것은, 그녀는, 그들의)와 복수 접미사 「~들」의 남용. 한국어는 주어를 생략하고 복수를 따로 표시하지 않는 것이 자연스러운데, AI는 영어 문형을 그대로 옮긴다.
**Before:**
> 사용자들이 그들의 파일들을 업로드하면, 그것들은 서버에 저장된다. 그녀는 그녀의 계정에서 그것을 확인할 수 있다.
**After:**
> 사용자가 파일을 업로드하면 서버에 저장된다. 업로드한 파일은 자기 계정에서 확인할 수 있다.

## 커뮤니케이션 패턴

### 20. 대화 잔여물

**감시 표현:** 도움이 되셨길 바랍니다, 물론입니다!, 다음은 ~입니다, 더 자세한 설명이 필요하시면, ~해 드릴까요?, 예시를 들어드릴까요?, 계속할까요?, 말씀해 주세요
**문제:** 챗봇과의 대화용 문장이 콘텐츠에 그대로 붙여넣어진다.
**Before:**
> 다음은 프랑스 혁명의 개요입니다. 도움이 되셨길 바랍니다! 더 자세한 설명이 필요하시면 말씀해 주세요.
**After:**
> 프랑스 혁명은 1789년 재정 위기와 식량 부족으로 인한 소요에서 시작되었다.

### 21. 지식 한계 면책과 추측으로 빈칸 메우기

**감시 표현:** ~년 기준으로, 구체적인 정보는 공개되어 있지 않으나, 확인 가능한 자료에 따르면, 알려진 바가 많지 않다, 외부에 잘 드러나지 않는, 개인사를 잘 공개하지 않는 것으로 보인다, ~였을 것으로 추정된다, ~로 여겨진다
**문제:** 두 가지가 얽힌 티다. (a) 지식 컷오프 면책 문구가 본문에 남는다. (b) 출처를 못 찾으면 못 찾았다는 문단을 쓴 다음, 그럴듯한 추측으로 빈칸을 메운다. 비공개 인물에 대한 추측은 거의 항상 같은 상투구(「외부 활동을 자제하는」, 「개인사를 드러내지 않는」)에 도달하는데, 어느 것도 출처가 없다. 모르는 것은 모른다고 쓰거나 문장을 지운다. 추측을 사실처럼 입히지 않는다.
**Before:**
> 회사의 설립 연도에 대한 구체적인 정보는 공개되어 있지 않으나, 1990년대에 설립된 것으로 추정된다. 그는 개인사를 잘 드러내지 않는 편으로 보이며, 평범한 가정에서 자라며 교육에 대한 관심을 키웠을 것으로 여겨진다.
**After:**
> 회사의 설립 연도는 확인되는 자료가 없다. (또는 문장을 삭제한다. 연도는 출처가 있을 때만 쓴다.)

### 22. 아부하는 톤

**문제:** 지나치게 긍정적이고 비위를 맞추는 언어.
**Before:**
> 좋은 질문입니다! 정확한 지적이시네요. 경제적 요인에 대한 말씀은 정말 탁월한 관점입니다.
**After:**
> 말씀하신 경제적 요인은 이 논의와 관련이 있다.

## 군더더기와 완곡

### 23. 군더더기 표현

**Before → After:**
- 「이 목표를 달성하기 위해서는」 → 「이를 위해」
- 「~에 있어서」 → 「~에서」 (또는 삭제)
- 「~라고 할 수 있다」 → 「~이다」
- 「~하는 것이 가능하다」 → 「~할 수 있다」
- 「~로 인해」 → 「~때문에」
- 「주목할 필요가 있다」 → (삭제하고 내용만 남긴다)
- 「데이터가 보여주고 있다는 점은 중요하다」 → 「데이터가 보여준다」

### 24. 과잉 완곡

**문제:** 문장을 겹겹이 무르게 만든다.
**Before:**
> 이 정책은 어쩌면 결과에 일정 부분 영향을 미칠 수도 있을 것으로 보입니다.
**After:**
> 이 정책은 결과에 영향을 줄 수 있다.

### 25. 상투적인 긍정 마무리

**감시 표현:** 결론적으로, 요컨대, 궁극적으로, 종합하면, 앞으로의 행보가 기대된다, 귀추가 주목된다
**문제:** 막연하게 낙관적인 끝맺음. 마지막 문단 첫 문장이 결론 신호어로 시작하면 신호어를 지우고 바로 주장을 쓴다.
**Before:**
> 회사의 미래는 밝다. 앞으로의 행보가 기대되며, 이는 올바른 방향으로 나아가는 중요한 발걸음이라 할 수 있다.
**After:**
> (문단을 삭제한다. 배웅 인사 대신 마지막 구체적 사실로 끝낸다. 원문에 실제 계획이 있으면 그것을 쓴다. 마무리에 실제 주장이 섞여 있으면 수사만 벗기고 주장은 남긴다.)

### 26. 번역투 구문

**감시 표현:** ~에 의해, ~을 가지고 있다, 가장 ~한 것 중 하나, ~에 다름 아니다, ~로부터, ~에 대하여, 「~의」 연쇄, 보다 ~한/보다 ~하게
**문제:** 영어 문형을 직역한 구문이다. 사람도 쓰지만, AI 글에서는 균일하게 몰려 나온다. 「보다 구체적인 방안」처럼 비교 대상 없이 쓰는 「보다」는 일본어 「より」 직역투다. 「더」로 바꾸거나 지운다.
**Before:**
> 이 보고서는 연구팀에 의해 작성되었으며, 국내에서 가장 영향력 있는 연구 중 하나로 평가받고 있다. 그 결과는 정책의 변화의 방향의 근거가 되었다.
**After:**
> 연구팀이 쓴 이 보고서는 국내에서 영향력 있는 연구로 꼽힌다. 그 결과는 정책 방향을 바꾸는 근거가 되었다.

### 27. 권위 수사

**감시 표현:** 진짜 문제는, 본질적으로, 결국 핵심은, 정말 중요한 것은, 더 깊은 문제는, 문제의 본질은
**문제:** LLM은 소음을 뚫고 깊은 진실에 도달하는 척하는 표현을 쓰지만, 뒤따르는 문장은 대개 평범한 주장을 격식만 더해 되풀이한다.
**Before:**
> 진짜 문제는 조직이 적응할 수 있느냐다. 본질적으로 핵심은 조직의 준비 상태에 있다.
**After:**
> 문제는 조직이 적응할 수 있느냐다. 그것은 대체로 조직이 습관을 바꿀 준비가 되어 있느냐에 달렸다.

### 28. 예고 문장

**감시 표현:** 지금부터 ~에 대해 알아보겠습니다, ~를 살펴보겠습니다, 하나씩 짚어보겠습니다, 알아야 할 것들, 본격적으로 들어가기 전에
**문제:** LLM은 할 일을 하는 대신 무엇을 할지 예고한다. 이런 메타 서술은 글의 속도를 늦추고 강의 대본 같은 느낌을 준다.
**Before:**
> 지금부터 Next.js의 캐싱이 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다. 알아야 할 내용을 하나씩 짚어드릴게요.
**After:**
> Next.js는 요청 메모이제이션, 데이터 캐시, 라우터 캐시 등 여러 층에서 데이터를 캐싱한다.

### 29. 머리말 뒤 한 줄 되풀이

**감시 신호:** 제목 바로 아래에 제목을 되풀이하는 한 줄짜리 문단이 오고, 그다음에야 실제 내용이 시작된다.
**문제:** LLM은 제목 뒤에 수사적 워밍업 문장을 끼워 넣는다. 대개 아무것도 더하지 않고 글만 부풀린다.
**Before:**
> ## 성능
>
> 속도는 중요하다.
>
> 페이지가 느리면 사용자는 떠난다.
**After:**
> ## 성능
>
> 페이지가 느리면 사용자는 떠난다.

### 30. 변경 이력에 묶인 서술

**문제:** 대상을 있는 그대로 설명하지 않고 변경 사항을 중계하듯 쓴 문서나 주석. 본질적으로 버전에 묶인 문서(체인지로그, 릴리스 노트, 마이그레이션 가이드)가 아니라면, 지난 커밋에서 무엇이 바뀌었는지 몰라도 읽히는 글이어야 한다.
**Before:**
> 이 함수는 모든 항목을 순회하던 기존 방식이 O(n²) 성능 문제를 일으켜 이를 대체하기 위해 추가되었다.
**After:**
> 이 함수는 해시 맵으로 O(1) 조회를 수행해 단순 순회의 O(n²) 비용을 피한다.

### 31. 인위적인 단문 연타

**문제:** LLM은 모든 문장을 명언처럼 떨어뜨리려 하고, 짧은 단정문을 연달아 쌓아 극적 효과를 만든다. 강조용 단문 하나는 좋다. 여러 개가 연달아 나오면 연출한 티가 난다.
**Before:**
> 그때 알파이볼브가 등장했다. 대칭에 대한 선호는 없었다. 미적 편향도 없었다. 인간의 취향에 대한 향수도 없었다. 낡은 규칙은 사라졌다.
**After:**
> 알파이볼브는 대칭이나 인간이 보기 좋은 설계를 선호하지 않았고, 그 때문에 탐색의 방향이 달라졌다. 기존 가정 일부는 그만큼 쓸모가 줄었다.

### 32. 경구 공식

**감시 표현:** X는 Y의 언어다, X는 Z의 통화다, X는 덫이 된다, X는 도구가 아니라 거울이다, ~의 문법, ~의 건축학
**문제:** LLM은 평범한 주장을 재사용 가능한 경구로 바꿔 심오해 보이게 하지만 정밀함은 더하지 않는다. 공식을 걷어내고 그것이 가리키던 구체적 주장을 쓴다.
**Before:**
> 대칭은 신뢰의 언어다. 효율은 인간이라는 층위를 잊는 순간 덫이 된다.
**After:**
> 대칭적인 화면은 사용자에게 더 예측 가능하게 느껴지는 경우가 많다. 업무 흐름만 최적화하다 보면 사람들이 실제로 일하는 방식을 놓칠 수 있다.

### 33. 가짜 솔직 오프닝

**감시 표현:** 솔직히 말해서, 솔직히?, 까놓고 말하면, 사실 말이죠, 이렇게 말씀드리고 싶어요 (평범한 주장 앞에 단독 훅이나 가짜 솔직 멈춤으로 쓰일 때).
**문제:** LLM은 일상적인 주장을 전달하기 전에 가짜 솔직 훅으로 친밀감을 연출한다. 티는 연극적인 멈춤과 반전이다: 한마디 질문이나 곁말, 그리고 「진짜」 답. 정말 솔직한 사람은 대개 그냥 그 말을 한다.
**Before:**
> 이 가격이 합리적이냐고요? 솔직히 말해서, 그건 얼마나 자주 쓰느냐에 달렸습니다.
**After:**
> 가격이 합리적인지는 얼마나 자주 쓰느냐에 달렸다.

### 34. 문두 연결 표현 남용

**감시 표현:** 이를 통해, 이러한 맥락에서, 이와 같이, 아울러, 나아가, 한편 (문장 첫머리에 반복될 때)
**문제:** LLM은 문장마다 앞에 연결 표현을 달아 논리적으로 보이게 한다. 한두 개는 정상이지만 한 문단에서 셋 이상의 문장이 연결 표현으로 시작하면 접착제가 내용보다 많아진다. 문장 순서만으로 흐름이 성립하면 지운다.
**Before:**
> 먼저 데이터를 수집했다. 이를 통해 문제의 원인을 파악했다. 나아가 개선안을 마련했다. 아울러 담당자 교육도 병행했다.
**After:**
> 데이터를 수집해 문제의 원인을 파악하고 개선안을 마련했다. 담당자 교육도 함께 했다.

### 35. 무생물 행위주

**감시 표현:** 데이터가 말해준다, 수치가 보여준다, 시장이 원한다, 기술이 요구한다, 결과가 증명한다
**문제:** 사람이 한 판단을 사물이 한 것처럼 쓴다. 영어 「the data tells us」 직역에서 온 표현으로, 누가 그렇게 판단했는지를 감춘다. 판단 주체를 밝히거나 사실만 남긴다. 단, 학술·보고서의 「본 연구는 ~을 보여준다」는 저자를 가리키는 관용 표현이므로 고치지 않는다.
**Before:**
> 데이터가 말해준다. 사용자는 속도를 원한다. 시장은 이미 답을 내놓았다.
**After:**
> 데이터를 보면 사용자는 속도를 원한다.

(「시장은 이미 답을 내놓았다」는 무엇이 어떻게 되었는지가 원문에 없어 지웠다. 구체성은 출처에서 와야 한다.)

## 판정 지침

### 티로 오인하지 말 것 (오탐 방지)

깔끔하게 쓰는 사람도 AI 없이 위 패턴 몇 개를 밟을 수 있다. 재작성 전에, 멀쩡한 글을 도려내는 것은 아닌지 점검한다. 다음은 그 자체로는 신뢰할 만한 지표가 아니다:

- **완벽한 맞춤법과 일관된 문체.** 전문가의 글이거나 편집을 거친 글이다. 다듬어진 것과 AI는 다르다.
- **일관된 합쇼체.** 「~습니다」로 통일된 격식체는 정상적인 문어체다. 격식 자체를 티로 보지 않는다.
- **피동문.** 한국어 학술·보도 문체에서 피동은 흔하다. 티는 이중 피동(§13)과 몰려다니는 남용이지, 피동 자체가 아니다.
- **만연체.** 길게 이어 쓰는 문장은 한국어 산문의 오랜 습관이다. 해석을 덧붙이는 연결어미 부가절(§3)과 구별한다.
- **한자어 많은 문어체.** 공문서·논문·보도자료의 장르 관습이지 AI가 아니다. 가운뎃점 나열(「자동·수동·통합」)과 「첫째, 둘째」식 논거 나열도 마찬가지다.
- **보도 문맥의 「~로 알려졌다」.** 취재원을 밝히지 않는 기사 관행이다. §5의 티는 이런 표현이 근거 없는 주장들과 몰려다닐 때다.
- **데이터 기준연도 표기.** 「2025년 기준」 「2024년 12월 현재」는 자료의 시점을 밝히는 정상 표기다. §21이 잡는 것은 모델의 지식 한계를 고백하는 문장이다.
- **격식과 구어의 혼합.** 기술 분야 종사자, 젊은 필자, 혹은 고유한 산문 습관을 가진 사람의 신호일 때가 많다.
- **「무미건조한」 산문.** AI 산문에는 특정한 티가 있다. 그 티 없이 그냥 건조한 글은 건조한 글일 뿐이다.
- **접속 부사 한두 개.** 「또한」 「그러나」 「한편」은 쌓일 때만 AI스럽다. 「그러나」 하나는 티가 아니다.
- **「다양한」 한 번.** §7의 어휘도 단독으로는 무의미하다. 몰려 나올 때만 센다.
- **줄표 한두 개.** 편집자와 기자 중에도 줄표를 즐겨 쓰는 사람이 있다. 줄표는 상투적인 리듬과 겹칠 때만 증거다.
- **짧은 강조문 하나.** 사람도 못을 박으려고 단문을 쓴다. 단문 연타(§31)는 여러 개가 연달아 톤을 부풀릴 때만 잡는다.
- **출처 없는 주장.** 웹 대부분이 출처가 없다. 인용 부재는 아무것도 증명하지 않는다.
- **정확하고 복잡한 서식.** 위지위그 편집기와 템플릿은 AI 없이도 깔끔한 결과물을 만든다.
- **인용문·제목·고유명사 속 표현.** 감시 표현이 논의 대상으로 등장하는 곳은 고치지 않는다.

의심스러우면 고립된 티가 아니라 **군집**을 찾는다. 줄표 하나는 아무 의미 없다. 줄표에 삼분법에 「다양한 문화유산이 어우러진」에 「결론」 섹션까지 겹치면 그것은 자백이다.

### 밀도 기준 (몇 번부터 티인가)

다음 패턴은 한 번 나온 것으로 잡지 않는다. 사람 글에도 흔한 표현이라 밀도가 티다.

- 한 문장에 셋 이상: §7의 「~적」 접미사
- 한 문단에 셋 이상: §8의 「~고 있다」, §23 군더더기, §26 번역투, §34 문두 연결 표현
- 연달아 셋 이상: §31 단문 연타
- 글 전체에 두 번 이상: §35 무생물 행위주
- 임계 없이 한 번으로도 고치는 것: §13 이중 피동, §26의 비교 대상 없는 「보다」

임계에 못 미치면 고치지 않는다. 의심스러우면 군집 원칙으로 돌아간다.

§14 줄표는 층이 달라 이 목록에 넣지 않는다. 줄표는 재작성하기로 정한 글의 **출력 제약**이다. 재작성하는 글에는 줄표를 하나도 남기지 않되, 줄표 한두 개가 재작성을 시작할 근거는 되지 않는다. 군집이 없으면 줄표가 있어도 원문을 그대로 둔다.

### 사람 글의 증거 (보존할 것)

다음이 보이면 손대지 않는 쪽으로 기운다. 진짜 사람이 쓴 증거이고, 과잉 교정은 글을 사람답게 만드는 바로 그것을 파괴한다:

- **구체적이고 특이하며 지어내기 힘든 디테일.** 실제 주소. 이상한 인용. 「치과 위층에서 일하던 그 변호사」 같은 표현. LLM은 구체성을 뭉개고, 사람은 그것을 쌓아 둔다.
- **양가감정과 해소되지 않은 긴장.** 「대체로 좋다고 생각하는데, 어딘가 걸리고, 왜인지 설명을 못 하겠다.」 LLM은 깔끔한 결론을 기본값으로 삼는다.
- **시대와 커뮤니티에 밀착된 표현.** 특정 연도와 하위문화로 좌표가 찍히는 유행어, 밈, 내부 농담. 모델은 1년 이상 뒤처진다.
- **글쓴이가 변호할 수 있는 1인칭 선택.** 왜 그 단어를 골랐고 왜 그 문장을 잘랐는지 설명할 수 있다면 강한 사람 신호다.
- **들쭉날쭉한 문장 길이.** 진짜 글은 장단을 오간다. AI 글은 고른 중간 길이로 수렴한다.
- **진짜 여담, 괄호, 자기 수정.** 「(여기서 자꾸 「거의」라고 쓰고 싶은데, 정말로 확실했다.)」 모델은 이렇게 스스로 말을 끊는 일이 드물다.
- **2022년 11월 30일 이전의 글.** ChatGPT 공개일이다. 그보다 오래된 글은 극히 드문 예외를 빼면 AI가 쓴 것이 아니다.

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## 호출 모드

**붙여넣은 텍스트 (기본).** 사용자가 대화에 텍스트를 준다. 아래 루프를 전부 돌리고 초안, 감사 항목, 최종 재작성본을 전달한다.

**파일 모드.** 사용자가 파일을 가리킨다. 파일을 읽고 초안 → 감사 → 최종 루프를 내부에서 돌린 뒤, 파일이 최종본만 담도록 제자리에서 고쳐 쓴다. 산문만 다듬는다: 코드 블록, frontmatter, 데이터, 링크 대상은 건드리지 않는다. 대화에는 전체 재작성본을 붙이는 대신 무엇이 바뀌었는지 짧게 보고한다.

**임베디드 모드.** 다른 작업이나 에이전트가 더 큰 일(PR 설명, 커밋 메시지, 문서)의 한 단계로 이 스킬을 쓴다. 루프를 내부에서 돌리고 최종 텍스트만 출력한다. 초안도, 감사 항목도, 요약도 없다. 호출자는 산문을 원하지 의식을 원하지 않는다.

## 프로세스와 출력

1. 원문을 주의 깊게 읽고 위 패턴에 해당하는 모든 사례를 찾는다. 패턴 군집이 발견되지 않으면 재작성하지 않는다. 원문을 그대로 최종본으로 삼고, 사람 글로 판정한 근거를 짧게 보고한다. 티 없는 글을 취향으로 고치는 것은 티 제거가 아니라 훼손이다.
2. **초안 재작성본**을 쓴다. 소리 내어 읽었을 때 자연스러운지, 문장 길이가 다양한지, 구체적 디테일과 단순한 서술어(~이다/~있다)를 선호하는지, 문체의 격이 유지되는지 점검한다.
3. 두 가지를 자문한다: **「아래 글이 누가 봐도 AI 티가 나는 이유는 무엇인가?」** 그리고 **「재작성본에 원문에 없는 사실, 이름, 숫자, 날짜, 출처가 들어갔는가?」** 짧게 답한다. 날조는 모호한 원문보다 사람답게 들리더라도 결함이다.
4. 그 답을 반영한 **최종 재작성본**으로 고친다. 줄표와 반각 대시가 없어야 한다(§14 참고).

붙여넣기 모드에서는 초안, 「아직 AI 티가 나는 점」 목록, 최종 재작성본, (선택적으로) 짧은 변경 요약을 전달한다. 파일·임베디드 모드에서는 같은 루프를 돌리되 모드가 요구하는 것만 전달한다(「호출 모드」 참고).

## 참고

이 스킬은 [blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer)를 한국어 텍스트 전용으로 재설계한 것이다. 밀도 기준과 일부 패턴(문두 연결 표현, 무생물 행위주, 「~적」 접미사 밀도, 결론 신호어)은 [devswha/patina](https://github.com/devswha/patina)(MIT)의 한국어 패턴 팩에서 착안했다. 문구를 옮기지 않고 예시는 새로 썼다. 원본은 WikiProject AI Cleanup이 관리하는 [Wikipedia:Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing)에 바탕을 두며, 그 패턴들은 위키백과에서 관찰된 수천 건의 AI 생성 텍스트에서 나왔다. 한국어 고유 패턴(이중 피동, 번역투, 문체 혼용 등)은 한국어 LLM 출력에서 반복 관찰되는 티를 정리한 것이다.

위키백과의 핵심 통찰: "LLM은 통계 알고리즘으로 다음에 올 말을 추측한다. 그 결과는 가장 넓은 범위의 경우에 들어맞는, 통계적으로 가장 그럴듯한 쪽으로 수렴한다."