AI에게 댄싱바이트에 발행돼 있던 글 41편을 다시 점검해달라고 했다. AI와 사업을 다룬 글들이었는데, ‘무너진다’, ‘잡아먹힌다’, ‘진짜 해자는 이것이다’ 같은 표현이 반복됐다. 설명할 내용은 있는데 문장이 그 내용을 필요 이상으로 크게 만들고 있었다.
그래서 더 평범한 말로 고치기 시작했다. 그런데 문장을 고치다 보니 사실도 함께 확인해야 하는 부분이 나왔다.
강한 문장 안에 생략된 조건
의료 AI 글에는 신규 코드 288개를 전부 디지털 헬스와 AI에 해당하는 것처럼 설명한 부분이 있었다. 미국의사협회 원문을 보면 여러 의료 분야를 포함한 숫자다. ‘288개’라는 숫자는 같아도 무엇을 세었는지가 달랐다.
코딩 에이전트 글에는 모델 개발사는 원가가 없다는 문장도 있었다. 외부 개발사가 API 사용료를 내는 것과 모델 개발사의 비용 구조가 다르다는 취지는 이해할 수 있었다. 하지만 모델 개발사에도 추론 인프라와 운영 비용이 든다. 문장을 부드럽게 바꾸는 것만으로 해결할 수 있는 문제가 아니었다.
자연스럽게 고친다고 뜻까지 바꾸지는 않는다
‘가능성이 있다’를 ‘그렇다’로 바꾸면 읽기는 쉬워질 수 있어도 주장이 달라진다. 특정 연구의 결과를 모든 제품의 공통 특성으로 옮기는 것도 같은 문제다.
그래서 글을 고칠 때는 이 문장이 어디까지 말할 수 있는지 같이 본다. 관찰한 결과인지, 회사가 발표한 수치인지, 그 자료를 읽고 내린 해석인지 구분한다. 연구 결과에는 평가 당시의 모델과 조건이 있다는 점도 남긴다.
출처 링크가 있다는 것만으로 충분하지는 않다. 링크를 열었을 때 해당 주장을 실제로 확인할 수 있어야 한다. 글에서 강조한 숫자와 원문이 다루는 범위가 같은지 확인하는 일이 필요하다.
먼저 설명하고 나중에 문장을 다듬는다
나는 AI와 대화할 때는 말이 자연스러운데, 문서나 사이트에 넣으라고 하면 어색해지는 경우를 느꼈다. 내용을 직접 설명하던 문장이 갑자기 홍보 문구처럼 바뀌는 것이다.
그래서 대화에서 이해하기 쉬웠던 설명을 먼저 초안으로 쓰고, 독자에게 필요한 배경과 말투를 맞추는 쪽으로 기준을 정했다. 평범하게 말해도 뜻이 정확하다면 굳이 다른 표현을 찾지 않는다.
문장을 꾸미지 않는다고 글이 얕아질 필요는 없다. 조건과 근거를 정확히 설명하는 데 필요한 내용은 남긴다. 이번 수정에서도 어려운 내용을 없애기보다 읽는 사람이 주장을 확인할 수 있게 고치는 데 집중했다.