"AI가 쓴 글은 왜 읽기 싫어질까"…마틴 파울러 "초안은 직접 써라, 글쓰기는 생각하는 도구"
2026년 10월 30일원작 Martin Fowler · LLM Voice ↗
3줄 요약
- 파울러는 AI 말투 글이 독자의 읽을 마음을 식힌다며 '글의 불쾌한 골짜기'라고 불렀다.
- 초안을 LLM에게 맡기면 사람이 고쳐도 말투를 빼기 어려워, 문장은 저자가 직접 채우라고 권했다.
- 글쓰기는 생각을 정리하는 도구여서 맡기면 이해까지 넘기게 된다. 번역·접근성은 예외다.
"글이 AI 작품 같다는 느낌이 들면 읽고 싶은 마음이 시들고, 심하면 거부감까지 든다." 『리팩터링』의 저자 마틴 파울러(Martin Fowler)가 29일 자기 사이트에 올린 'LLM Voice'의 첫머리다. 그는 AI 탐지 도구보다 독자의 반응이 먼저라고 보고, 글쓰기를 넘기면 생각도 함께 넘기게 된다고 경고했다. 이 글은 그 내용과 그가 말한 예외를 정리한 것이다.
읽다 보면 '이거 AI가 썼나' 싶은 순간이 있다
마틴 파울러는 어떤 글을 읽다 보면 LLM이 쓴 것 같다는 느낌이 차츰 커지고, 그러면 계속 읽고 싶은 마음이 줄어든다고 했다. 그는 이 느낌을 '글의 불쾌한 골짜기'라고 부른다. 정확히 짚을 수는 없지만 '로드베어링 태피스트리' 같은 상투어가 단서라고 했다. 대표 징후로 꼽히는 줄표(em dash) 때문은 아니라는 점도 짚었다.
탐지 도구가 답은 아니다
파울러는 글이 AI 작품인지 가려 준다는 도구를 믿지 않는다. 정확도에 대한 의심도 있지만, 독자의 반응이 이미 사람의 것이라는 이유가 더 크다. 도구를 꺼내 들 즈음에는 이미 읽을 마음이 식었고, 도구가 'AI 아님'이라고 해도 그 느낌은 사라지지 않는다는 얘기다.
자기 감각도 의심하는 대가의 겸손
그는 자신의 판별력도 믿지 않는다. '새로운 영업 모션을 도입한다'나 '날카로운 소식 모음' 같은 표현이 거슬리지만, 사람 입에서도 나오는 말이라 기계와 사람의 차이라기보다 세대 차일 수 있다고 했다. 언어는 변하고, 새 표현을 낯설어하는 것은 나이 든 사람의 오랜 습관이라는 설명이다.
초안을 AI에게 맡기지 말라
파울러가 저자들에게 강하게 권하는 것은 LLM에게 초안을 쓰게 하지 말라는 것이다. 사람이 고쳐도 LLM 특유의 말투를 빼기가 아주 어렵고, 문장 다듬기 제안을 받아들이는 것도 위험하다고 했다. 다만 '불가능은 아니다'라며, 초안을 LLM이 썼지만 대형 매체의 전문 편집자 손을 거쳐 그 느낌이 사라진 사례를 하나 들었다. 개요를 짜는 데 쓰는 정도는 괜찮을 수 있고, 문장은 저자가 직접 채워야 한다는 입장이다.
글쓰기는 생각하는 도구다
그가 가장 걱정하는 대목은 글솜씨가 아니라 사고다. 파울러는 글로 적어 보아야 생각이 정리되며, 잘 모른다는 걸 알면서 쓰기 시작했다가 단어와 씨름하는 사이 혼란을 넘은 적이 많다고 했다. 글쓰기를 LLM에게 넘기는 사람이 늘면 생각과 이해도 함께 넘기게 된다는 경고다. 설계 문서나 PR 설명을 쓰는 개발자에게도 그대로 닿는 말이다.
소리 내어 쓰는 습관이 더 중요해졌다
파울러는 초안을 소리 내어 읽으라는 오랜 조언 'Say Your Writing'을 다시 꺼냈다. 입술만 움직여도 되고, 그러면 밋밋한 문장에 민감한 뇌의 말 처리 영역이 켜진다는 추측이다. 그는 지난해 덧붙인 각주에서 LLM이 새 '군더더기'의 주범이 됐다고 적으며, AI 말투가 늘수록 진짜 사람 같은 소리가 더 값지다고 했다.
Martin Fowler · martinfowler.com ↗예외도 분명하다: 접근성, 번역, 아무도 안 읽는 문서
그는 절대 규칙은 아니라고 못 박았다. 파킨슨병과 싸우며 LLM의 도움으로 글을 쓰는 동료 짐 하이스미스의 글은 기꺼이 읽겠다고 했다. 영어가 둘째나 넷째 언어인 동료의 번역은 더 까다로운 사례라고 인정하면서도, 매끈하지만 영혼 없는 글보다 어설퍼도 사람의 글이 낫다고 했다. 공문 양식이나 아무도 읽지 않을 보고서는 LLM에게 맡겨도 합리적이라고 봤다.
쓴 방식은 밝히자, 그리고 숫자는 원문에서 확인하자
파울러 사이트의 방침은 AI의 도움을 받았다면 대개 감사의 글에 어떻게 썼는지 밝히라는 것이다. 투명성도 이유지만 독자가 쓸 만한 활용법을 배울 수 있어서다. 본인은 AI를 검색 도구로만 쓰고 정보는 출처에서 확인한다. 비슷한 문제가 숫자에서도 확인됐다. 트래커(Trakkr)가 AI 비서 5곳이 인용한 통계 1,285개를 따라가 봤더니 원 연구와 같은 수치로 이어진 것은 40%였다.
Martin Fowler · Trakkr · martinfowler.com · trakkr.ai ↗
