8장. 글 쓰는 사람을 위한 ChatGPT

2026-04-27Views 306약 10분생성형 AI 활용

8장. 글 쓰는 사람을 위한 ChatGPT

글 쓰는 사람에게 ChatGPT는 가장 위험한 유혹이자, 가장 유용한 동료다. 위험한 이유는 간단하다. 너무 쉽게 문장을 만들어주기 때문이다. 유용한 이유도 역시 간단하다. 너무 빨리 생각을 정리해주기 때문이다.

이 둘은 비슷해 보이지만 전혀 다르다. 생각 없이 문장을 받으면 글은 빨라지지만 얕아진다. 반대로 생각을 더 잘 정리하도록 쓰면, 글은 오히려 더 자기다워진다. 그래서 중요한 질문은 이것이다. "ChatGPT가 얼마나 잘 써주느냐"가 아니라 "내가 어느 단계까지 맡기고, 어디서부터 직접 써야 하느냐"다.

OpenAI도 ChatGPT의 글쓰기 활용을 초안 작성, 수정, 간결화, 어조 조정, 흩어진 메모 정리에 두고 설명한다.¹ 즉, 좋은 사용법의 중심은 '대필'이 아니라 '협업'에 있다. 이 장에서는 바로 그 협업을 다룬다. 기획부터 초안, 구조화, 퇴고, 문체 학습, 저작권 검토까지, 글쓰기 전 과정을 어떻게 나누어 맡길지 차근차근 살펴보자.

8장. 글 쓰는 사람을 위한 ChatGPT

글쓰기에서 AI가 잘하는 일과 못하는 일

먼저 선을 그어야 한다. ChatGPT는 빈 페이지 공포를 없애는 데 탁월하다. 아이디어를 뽑고, 산만한 메모를 정리하고, 문단 구조를 잡고, 더 읽기 쉬운 표현으로 바꾸는 데 강하다. 반면 글의 핵심 관점, 실제 경험에서만 나오는 밀도, 취재로 얻은 뉘앙스, 책임져야 하는 판단은 인간의 몫이다.²³

이 차이를 이해하면 글쓰기가 훨씬 편해진다. AI를 "내 대신 쓰는 기계"로 보면 늘 실망한다. 문장은 멀쩡한데 내 글 같지 않기 때문이다. 하지만 "초안 담당자, 구조 편집자, 까다로운 교정자"로 보면 이야기가 달라진다. 기대치가 현실적이 되고, 결과물도 좋아진다.

글쓰기에서 ChatGPT에게 맡기기 좋은 일은 대체로 세 가지다.

흩어진 자료를 정리해 글로 만들 준비를 하는 일
이미 있는 초안을 더 읽기 쉽게 다듬는 일
내가 놓친 구멍을 잡아내는 두 번째 눈 역할

반대로 마지막 주장, 사실 판단, 출처 책임, 나만의 경험과 해석은 넘기면 안 된다. 그 부분까지 넘기는 순간 글은 빨라지는 대신 비어 보이기 시작한다.

초안보다 먼저, 글의 설계를 맡겨라

많은 사람이 ChatGPT를 열자마자 "이 주제로 글 써줘"라고 말한다. 그러면 대체로 무난하고, 친절하고, 금방 잊히는 글이 나온다. 이유는 간단하다. 글의 설계가 없기 때문이다.

좋은 글쓰기 협업은 대개 초안보다 먼저 브리프부터 시작한다. 브리프는 글의 설계도다. 이 글이 누구를 위한 글인지, 독자가 이미 무엇을 알고 있는지, 읽고 나서 무엇을 할 수 있어야 하는지, 어떤 주장까지는 해도 되고 어떤 말은 넘지 말아야 하는지를 먼저 정해주는 것이다.²

예를 들어 "직장인을 위한 AI 글쓰기 팁"이라는 주제가 있다고 해보자. 이걸 그대로 던지면 ChatGPT는 인터넷 어딘가에서 많이 본 조언들을 잘 섞어서 가져온다. 하지만 다음처럼 바꾸면 결과가 달라진다.

이 글은 AI를 처음 업무에 쓰기 시작한 마케터를 위한 글이다. 독자는 바쁘고, 장황한 설명을 싫어한다. 읽고 나서 바로 따라 할 수 있는 워크플로우가 필요하다. 추상적인 격려나 과장된 미래 예측은 빼고, 실제 지시 문장과 수정 기준을 넣는다.

이 정도만 해도 모델은 '무엇을 쓸지'보다 '어떻게 써야 할지'를 이해한다. 그다음에는 바로 본문을 쓰게 하지 말고, 먼저 한 문장 핵심 주장과 다섯 개의 핵심 포인트를 뽑게 하는 편이 좋다.² 이 단계에서 글이 살아난다. 주장 자체가 밋밋하면, 그 뒤에 나오는 문단은 아무리 길어도 결국 밋밋하다.

글을 빨리 쓰는 사람은 초안을 빨리 뽑는 사람이 아니라, 초안 전에 틀린 방향을 빨리 고치는 사람이다. ChatGPT는 이 초기 정렬 단계에서 특히 쓸모가 크다.

구조화는 "개요 만들기"가 아니라 "독서 경험 설계하기"다

개요를 만드는 단계에서 많은 차이가 난다. 대개는 제목 아래에 H2 몇 개를 뽑아놓고 끝낸다. 하지만 제대로 맡기려면 각 섹션이 무슨 일을 하는지까지 정해야 한다.

좋은 개요는 단순한 목차가 아니다. 각 부분이 독자에게 어떤 역할을 하는지 드러나야 한다. 어떤 문단은 배경을 설명하고, 어떤 문단은 비교를 하고, 어떤 문단은 독자가 실수할 지점을 경고해야 한다. 이 역할이 빠지면 개요는 있어도 글은 흐릿해진다.²

그래서 개요를 맡길 때는 하나만 받지 말고 두세 가지 버전을 받아보는 편이 좋다. 하나는 실용형, 하나는 스토리형, 하나는 논증형처럼 각도를 바꿔보면, 내 글이 어디서 살아나는지 보인다. 이때 각 섹션마다 "이 부분의 한 줄 주장"과 "들어갈 예시"를 함께 적게 하면 훨씬 쓸 만해진다.²

또 하나 중요한 원칙이 있다. 증거가 필요한 자리는 비워두게 하라. 없는 통계까지 그럴듯하게 채워 넣게 하면, 글은 멀쩡해 보여도 위험해진다. 차라리 "여기에 실제 사례 삽입", "여기에 인터뷰 인용 필요", "여기에 내부 데이터 검증 후 숫자 입력"처럼 빈칸으로 두는 것이 낫다.²³

글쓰기에서 진짜 실력은 문장을 화려하게 만드는 데 있지 않다. 독자가 어디서 이해하고, 어디서 멈추고, 어디서 설득되는지 설계하는 데 있다. 구조화 단계에서 ChatGPT를 잘 쓰는 사람은 이 점을 안다.

초안은 한 번에 뽑지 말고, 덩어리로 나눠 받아라

이제야 초안을 쓸 차례다. 여기서 가장 흔한 실수는 "2000자 분량으로 완성형 글 써줘"다. 물론 써준다. 그리고 높은 확률로 앞부분은 그럴듯하고, 중간부터는 되풀이되고, 끝에서는 갑자기 모범답안처럼 끝난다.²³

긴 글은 한 번에 받지 말고 섹션별로 받아야 한다. 서론, 본론 1, 본론 2, 사례, 결론처럼 끊어서 쓰게 하면 디테일이 살아난다.² 이전 문단의 마지막 부분과 잠긴 개요를 함께 주면서 다음 섹션만 쓰게 하면 흐름도 덜 끊긴다. 이 방식은 AI의 장점을 살린다. 한 번에 다 잘하게 만들려 하기보다, 한 구간씩 정확하게 하게 만드는 것이다.

이 단계에서 특히 유용한 방식은 '원재료를 먼저 주는 것'이다. 메모, 인터뷰 발췌, 내가 이미 써둔 문장, 꼭 들어가야 할 표현, 빼야 할 표현을 먼저 제공하면 초안의 밀도가 올라간다.¹² AI는 무에서 유를 창조하는 도구라기보다, 재료를 요리하는 도구에 가깝다.

초안을 맡길 때 기억하면 좋은 기준이 있다.

한 번에 완성본을 요구하지 않는다.
각 섹션의 목적과 분량을 지정한다.
반드시 포함할 사실과 빠지면 안 되는 예시를 준다.
모르는 사실은 채우지 말고 빈칸으로 남기게 한다.

이렇게 하면 ChatGPT는 작가가 아니라, 꽤 성실한 어시스턴트가 된다. 글의 중심은 여전히 내가 잡고, 생산 속도만 올라간다.

퇴고는 한 번에 하지 말고, 여러 번 다른 눈으로 하라

많은 사람이 AI 퇴고에서 실망하는 이유는 지시가 너무 크기 때문이다. "자연스럽게 다듬어줘"라고 하면, 대개는 조금 더 매끈하고 조금 더 밋밋한 문장이 돌아온다. 퇴고는 원래 한 번에 하는 일이 아니라 여러 번 다른 기준으로 훑는 일이다. ChatGPT도 그렇게 써야 한다.²⁸

가장 효율적인 방식은 먼저 '수정 계획'을 받는 것이다. 바로 고치라고 하지 말고, 이 글에서 가장 먼저 바꿔야 할 점 열 가지를 뽑게 해보라.² 그러면 쓸데없는 미세 교정보다 더 큰 문제를 먼저 볼 수 있다. 논리 순서가 뒤틀렸는지, 반복이 심한지, 핵심 주장이 늦게 나오는지, 사례가 약한지부터 확인하는 것이다.

그다음에는 퇴고를 기능별로 나눈다.

논리 퇴고: 주장과 근거가 맞물리는지, 점프하는 문장이 없는지 본다.
명료성 퇴고: 문장을 짧게 만들고, 불필요한 수식어를 줄인다.
문체 퇴고: 어조, 용어, 리듬이 글 전체에서 일관되는지 본다.
위험 점검: 과장, 단정, 검증되지 않은 사실, 오해를 부를 표현을 찾는다.

이렇게 나누면 퇴고 품질이 눈에 띄게 좋아진다.²⁸ 한 번에 다 잘하려는 AI보다, 한 번에 하나씩 보게 하는 AI가 훨씬 낫다.

긴 문서를 다룰 때는 ChatGPT의 Canvas 같은 편집형 작업 화면도 꽤 유용하다. 대화창과 본문이 분리되어 있어서 수정 제안을 보면서 적용 여부를 판단하기가 쉽다. 다만 이런 도구가 있다고 해서 검토 책임이 사라지지는 않는다. 실제로 교정 도중 AI가 일부 오류를 놓치는 경우도 있기 때문에, 마지막 확인은 반드시 사람이 해야 한다.⁵

퇴고에서 가장 좋은 AI는 완벽한 편집자가 아니라, 지치지 않는 첫 번째 검토자다. 당신이 세 번째 읽기에서 놓쳤을 것을 한 번 더 비춰주는 거울이라고 생각하면 딱 맞다.

자기 문체를 학습시키는 방법

많은 사람이 "내 문체로 써줘"라고 말한다. 그런데 정작 자기 문체를 설명하지 못한다. 그러면 모델은 결국 무난한 인터넷 문체로 돌아간다.

문체를 학습시킨다는 것은 신비한 비법이 아니다. 내 글의 특징을 언어로 바꾸는 작업이다. 보통은 내가 쓴 글 5개에서 10개 정도를 모아 분석하게 하면 된다.⁴ 이때 중요한 것은 '잘 쓴 글'보다 '정말 나다운 글'을 고르는 것이다. 블로그 글, 뉴스레터, 메일, 메모, 심지어 음성 메모를 풀어쓴 텍스트도 도움이 된다.⁴

그다음 ChatGPT에게 이런 요소를 분석하게 한다. 목소리, 어조, 문장 길이, 자주 쓰는 표현, 비유 습관, 문단 호흡, 글의 전개 방식 같은 것들이다.⁴ 그러면 대개 꽤 그럴듯한 문체 설명서가 나온다. 예를 들면 이런 식이다. "짧고 단정한 문장을 선호함", "전문 용어를 쓰되 바로 풀어 설명함", "낙관보다 현실적인 경고를 먼저 제시함", "문단 첫 문장에서 결론을 드러냄."

이 설명서는 앞으로 계속 재사용할 수 있는 자산이 된다. 커스텀 인스트럭션에 넣어도 되고, 새로운 글을 쓸 때마다 짧은 버전으로 붙여도 된다.⁴ 다만 여기서 끝내면 절반만 한 것이다. 문체는 규칙만으로 복제되지 않는다. 실제 샘플을 함께 주는 것이 훨씬 강력하다.⁴⁹

좋은 방법은 두 가지를 함께 쓰는 것이다. 첫째, 내 문체 설명서를 준다. 둘째, 이번 글과 비슷한 성격의 내 글 두세 개를 함께 준다. 그러면 모델은 추상적 규칙과 실제 사례를 동시에 참고할 수 있다.

하지만 여기서도 경계가 필요하다. 문체를 학습시키는 목적은 나를 지우는 게 아니라, 반복적인 문장 노동을 줄이는 것이다. 가장 좋은 결과는 AI가 내 문체를 '흉내 내는 것'이 아니라, 내가 쓴 초안을 '내 문체에서 벗어나지 않게 확장하는 것'에서 나온다. 그래서 가장 안전하고 품질이 좋은 방법은 늘 이 순서다. 내가 먼저 한 단락이라도 쓴다. 그다음 AI에게 이어 쓰게 한다. 마지막에 내가 다시 맞춘다.

표절과 저작권의 경계선

이 주제는 감정적으로 접근하면 헷갈리고, 지나치게 단순화해도 위험하다. "AI가 쓴 건 다 내 것"도 틀리고, "AI 쓰면 무조건 표절"도 틀리다.

먼저 서비스 이용 측면에서 보면, OpenAI는 이용약관에서 사용자와 OpenAI 사이의 관계에 한해 사용자가 입력을 소유하고 출력에 대한 권리를 가진다고 설명한다.⁶ 즉, 서비스 약관만 놓고 보면 사용자가 생성 결과를 활용할 수 있다는 뜻이다. 하지만 이 말이 곧바로 모든 나라에서 강한 저작권 보호가 생긴다는 뜻은 아니다.

대표적으로 미국 저작권청은 인간 저작성이 없는 순수 AI 생성물은 저작권 보호 대상이 되기 어렵다는 입장을 분명히 하고 있다.⁷ 쉽게 말하면 이렇다. 서비스 회사가 "결과물은 당신 것"이라고 말하는 것과, 법이 "그 결과물은 저작권으로 보호된다"라고 말하는 것은 같은 얘기가 아니다. 전자는 계약의 문제이고, 후자는 저작권법의 문제다.⁶⁷

그래서 글 쓰는 사람이 취해야 할 현실적인 태도는 명확하다. AI 초안을 그대로 붙여 넣어 '완성본'처럼 쓰지 말고, 인간의 기획, 선택, 배열, 수정, 추가 해석이 충분히 들어간 결과물로 만들어야 한다. 그래야 글도 좋아지고, 권리 측면에서도 더 안전해진다.⁶⁷

표절과 저작권 문제를 피하려면 특히 다음을 조심해야 한다.

특정 작가의 문장을 베껴 오게 하거나, 책의 특정 부분을 거의 그대로 변형하게 시키지 않는다.
직접 확인하지 않은 인용문, 통계, 연구 결과를 본문에 넣지 않는다.³
노래 가사, 소설 문장, 기사 문장을 AI가 슬쩍 재현했을 가능성을 염두에 둔다.
최종 원고는 표절 검사보다 먼저 '원문 대조'와 '출처 확인'으로 검토한다.

여기서 중요한 것은 표절 검사가 만능이 아니라는 점이다. 표절은 단순히 문장이 겹치는 문제만이 아니다. 남의 구조를 거의 그대로 가져오거나, 남의 아이디어 배열을 얇게 바꿔 쓰는 것도 읽는 사람에게는 금방 티가 난다. 그래서 가장 좋은 방어는 언제나 같다. 자료는 직접 읽고, 주장 순서는 내가 설계하고, 사례는 내 경험이나 내 취재로 채우는 것이다.

글쓰기 분업의 현실적인 기준

이쯤 되면 이런 질문이 생긴다. 그래서 어디까지 맡겨도 되나?

대답은 의외로 단순하다. 반복적이고 가역적인 일은 맡겨도 된다. 핵심 판단이 들어가고 되돌리기 어려운 일은 직접 해야 한다. 글쓰기에 적용하면 이렇다.

아이디어 확장, 개요 초안, 문장 다듬기, 요약, 제목 후보, 메타 설명, 대안 표현 찾기 같은 일은 AI에게 맡기기 좋다. 반면 핵심 논지 결정, 사실 확인, 인터뷰 해석, 인용 선택, 최종 어조 결정, 출판 책임은 직접 해야 한다.

이 기준을 지키면 AI가 글을 망치기보다, 체력을 아껴주는 도구가 된다. 글 쓰는 사람에게 진짜 귀한 것은 타자 속도가 아니다. 집중력이다. ChatGPT는 집중력을 더 중요한 곳에 남겨두게 해줄 때 가장 가치가 있다.

실전 워크플로우: 초안에서 퇴고까지

마지막으로, 실제로 가장 재현하기 쉬운 흐름을 정리해보자.

첫째, 소재를 던지지 말고 브리프를 만든다. 독자, 목적, 피해야 할 것, 반드시 들어갈 자료를 먼저 적는다.

둘째, 한 문장 주장과 핵심 포인트 다섯 개를 뽑는다. 마음에 들지 않으면 이 단계에서 다시 잡는다.

셋째, 개요를 두세 가지 버전으로 받아 비교한다. 각 섹션의 역할과 예시를 확인하고 하나를 고른다.

넷째, 초안은 섹션별로 쓴다. 한 번에 완성본을 받지 않는다.

다섯째, 퇴고는 논리, 명료성, 문체, 위험 점검으로 나눠서 돌린다.

여섯째, 마지막에는 반드시 사람이 읽는다. 사실, 인용, 리듬, 내 목소리를 확인한다.

이렇게 쓰면 ChatGPT는 글을 대신 쓰는 기계가 아니라, 글이 더 잘 나오게 만드는 편집 시스템이 된다.

결국, 더 잘 쓰기 위해 맡기는 것이다

글 쓰는 사람이 AI를 두려워하는 이유는 대개 하나다. "내 목소리가 사라질까 봐." 이 걱정은 충분히 타당하다. 실제로 아무 생각 없이 쓰면 그렇게 된다. 하지만 반대로, 글쓰기 공정을 잘 나눠 맡기면 AI는 목소리를 지우는 도구가 아니라 더 또렷하게 만드는 도구가 될 수 있다.

기획은 내가 잡고, 구조는 함께 만들고, 초안은 나눠 쓰고, 퇴고는 여러 번 돌리고, 마지막 판단은 내가 한다. 이 질서만 지키면 ChatGPT는 글을 망치는 편한 지름길이 아니라, 더 오래 쓰기 위해 필요한 체력 보조 장치가 된다.

좋은 글은 늘 사람에게서 나온다. 다만 이제는 그 사람이, 혼자만 쓰지 않을 뿐이다.