말투와 문체 지시하기: AI 티 나는 표현 걸러내기와 출력 형식
말투와 문체 지시는 AI가 쓰는 글의 어조, 길이, 표현을 읽을 사람과 목적에 맞게 정하는 일입니다. "친근하게" 같은 형용사 대신 확인할 수 있는 조건을 적고, 피할 표현 목록보다 원하는 글의 예시를 보여 주며, 표나 JSON처럼 정해진 모양이 필요하면 출력 형식을 따로 지정합니다.
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말투와 문체 지시는 AI가 쓰는 글의 어조, 길이, 표현을 읽을 사람과 목적에 맞게 정하는 일입니다. 오픈AI 문서는 "친근하게(friendly)" 같은 넓은 말투 표현은 모호하다고 쓰고, 앤트로픽 문서는 하지 말 것보다 할 것을 적고 원하는 출력과 닮은 문체로 프롬프트를 쓰라고 권합니다. 이 글은 AI 티 나는 표현을 연구 수치로 확인하고, 형용사를 조건으로 바꾸는 법, 예시로 문체를 맞추는 법, 표와 JSON으로 출력 형식을 고정하는 법까지 다룹니다.
프롬프트 설계 실무
AI 말투,
잡음을 걸러 내 목소리로
AI가 쓴 사내 공지 초안입니다. 맞는 내용인데 어딘가 AI 티가 납니다.
필터를 켜 보세요.
입력 채널, AI 초안
안녕하세요! 오늘은 여러분의 업무 효율을 한층 끌어올려 줄 새 기능, 회의록 요약을 소개해 드리려고 합니다. 이 기능은 단순히 시간을 줄여 줄 뿐만 아니라, 팀의 협업 방식까지 혁신적으로 바꿔 줍니다. 다음 주 화요일부터 모든 팀에서 쓸 수 있고, 회의가 끝나면 결정 사항과 할 일을 메일로 받아 볼 수 있습니다. 이번 소식이 여러분께 도움이 되셨기를 바랍니다!
걸러진 표현 0
출력 채널, 걸러진 문장
필터를 켜면 걸러진 문장이 출력 채널에 나옵니다.
AI 티는 내용보다 꾸밈과 판에 박힌 틀에서 납니다.
걸러 낼 때도 날짜와 사실은 그대로 둡니다.
AI 티는 실제로 숫자에 찍힙니다
연구자들이 챗GPT 등장 전후의 글에서 낱말 빈도를 집계해 봤습니다.
오른쪽에서는 한국어 공지에 자주 보이는 패턴을 눌러 고친 문장을 보세요.
예상보다 더 자주 쓰인 낱말(배수)
- delves28.0배
- underscores13.8배
- showcasing10.7배
- meticulous34.7배
- intricate11.2배
위 세 낱말은 2024년 PubMed 의학 초록에서 2021~2022년 추세로 예상한 빈도 대비 배수(Kobak 외, Science Advances 2025), 아래 두 낱말은 AI 학회 심사평 문장에 나올 확률의 증가 배수(Liang 외, 2024)입니다.
한국어 에세이에서 쉼표가 든 문장 비율
AI가 쓴 글61.03%
사람이 쓴 글26.31%
KatFishNet(ACL 2025), 2024년 모델 4종의 한국어 에세이 기준
한국어 공지에 자주 보이는 패턴
패턴은 준이아빠블로그가 고른 예시입니다. 위키백과의 "AI 글 징후" 안내도 이런 표현은 가능성의 신호일 뿐이라고 쓰며, 낱말 몇 개로 AI가 쓴 글이라고 판별할 수는 없습니다.
형용사를 조건으로 바꾸기
"친근하게", "간결하게"는 사람마다 다르게 읽습니다.
채널을 돌려 확인할 수 있는 조건으로 바꿔 보세요.
형용사만 줬을 때여러분의 업무를 한층 편하게 해 드릴 반가운 기능이 드디어 출시되었습니다!!
형용사만 줬을 때이번에 오랜 준비 끝에 선보이게 된 이 기능은 여러 측면에서 많은 분들께 도움이 될 것으로 기대되며, 앞으로도...
형용사만 줬을 때최첨단 AI 기술로 생산성을 한 단계 끌어올립니다.
형용사만 줬을 때회의가 끝나면, 결정 사항과, 할 일이, 정리되어, 메일로 발송되며, 이를 통해 효율이 높아집니다.
오픈AI 문서는 "friendly", "empathetic" 같은 넓은 표현이 모호하다며 답을 얼마나 직접 말할지 같은 구체적인 선택을 적으라고 씁니다. 앤트로픽 문서는 프롬프트의 문체를 원하는 출력과 맞추라고 권합니다. 문장은 학습용 예시입니다.
금지어 목록보다 내 글 한 편
같은 공지를 두 가지로 요청했습니다.
A와 B를 바꿔 들어 보세요.
요청사내 공지를 써 줘. 다음 표현은 쓰지 마: 혁신적, 한층, 뿐만 아니라, 도움이 되셨기를.
AI의 답(예시)이번에 새롭게 선보이는 회의록 요약 기능은 업무 방식에 눈에 띄는 변화를 가져올 것입니다. 많은 관심 부탁드립니다!
금지어는 피했지만 비슷한 과장 표현으로 바뀌었습니다. 쓰지 말 것만 알고, 어떻게 쓸지는 모릅니다.
"Tell Claude what to do instead of what not to do."
하지 말아야 할 것 대신 해야 할 것을 클로드에게 말하세요.
앤트로픽의 Sonnet 5 안내도 하지 말라는 지시나 부정 예시보다 원하는 모습을 보여 주는 긍정 예시가 더 효과적인 편이라고 씁니다. 답 문장은 학습용 예시입니다.
출력 형식은 단자를 꽂듯 정합니다
같은 회의 결정 사항을 네 가지 모양으로 받아 보세요.
모양마다 확인할 것도 다릅니다.
형식 지시결정 사항을 한 문단으로 정리해 줘.
랜딩 페이지는 B안으로 확정했습니다. 광고 예산 증액은 다음 주에 다시 논의하고, 보고서 양식은 김 팀장이 검토하고 있습니다.
받은 뒤 확인할 것문단 안에 세 항목이 모두 들어갔는지 원문과 대조합니다.
구조화 출력은 앤트로픽, 오픈AI, 구글 API의 기능이고, 채팅 화면에서는 형식을 말로 지시합니다. 결과 문장은 학습용 예시입니다.
정리
- 1
AI 티는 과장 형용사, 쉼표로 이어 붙인 긴 문장, 판에 박힌 시작과 마무리에서 납니다. 연구로도 특정 낱말과 쉼표가 늘었다는 것이 확인됐습니다.
- 2
말투는 형용사 대신 문장 끝, 길이, 기호 개수 같은 조건으로 지시하고, 금지어 목록보다 원하는 글의 예시를 보여 줍니다.
- 3
표나 JSON이 필요하면 출력 형식을 따로 적습니다. 구조화 출력도 값이 맞는지는 원문과 대조합니다.
AI 티 나는 표현에는 무엇이 있나요?
AI 티는 내용보다 꾸밈과 판에 박힌 틀에서 납니다. 연구로 확인된 신호는 특정 낱말과 문장 부호의 빈도입니다. Kobak 연구진(Science Advances, 2025)은 2024년 PubMed 의학 초록에서 delves가 2021~2022년 추세로 예상한 빈도보다 28.0배, underscores가 13.8배, showcasing이 10.7배 더 자주 쓰였다고 집계했고, 2024년 초록의 적어도 13.5%가 언어 모델을 거쳤다고 추정했습니다. AI 학회 심사평을 분석한 Liang 연구진(2024)은 meticulous가 문장에 나올 확률이 34.7배, intricate가 11.2배 늘었다고 보고했습니다.
한국어 연구도 있습니다. KatFishNet(ACL 2025)은 2024년 모델 4종이 쓴 한국어 에세이에서 쉼표가 든 문장이 61.03%로, 사람이 쓴 에세이의 26.31%보다 두 배 넘게 많았다고 밝혔습니다. 연결어미 뒤에 쉼표를 찍는 비율도 AI 글이 높았습니다.
한국어 업무 글에서 준이아빠블로그가 자주 보는 패턴은 다음과 같습니다.
| 패턴 | 예 | 고친 예 |
|---|---|---|
| 쉼표로 길게 이어 붙이기 | 회의가 끝나면, 결정 사항이 정리되어, 메일로 발송되며 | 회의가 끝나면 결정 사항이 정리됩니다. 정리된 내용은 메일로 옵니다. |
| 근거 없는 과장 형용사 | 혁신적이고 강력한 기능 | 회의가 끝나면 할 일 목록이 메일에 담깁니다. |
| "뿐만 아니라"로 부풀리기 | 시간을 줄여 줄 뿐만 아니라 협업까지 바꿉니다 | 회의록을 정리하던 시간이 줄어듭니다. |
| 판에 박힌 시작과 마무리 | 소개해 드리려고 합니다, 도움이 되셨기를 바랍니다 | 첫 문장에 날짜와 대상을 씁니다. |
| 가능한 일을 한 일처럼 | 회의 시간이 줄었습니다 | 회의록 정리 시간을 줄일 수 있습니다. |
마지막 패턴은 문체를 넘어 사실의 문제입니다. 말투를 다듬으면서 "줄일 수 있다"를 "줄었다"로 바꾸면 없던 사실이 생깁니다. 사실 오류는 할루시네이션 수업에서 이어집니다.
AI 티 나는 단어로 AI가 쓴 글을 가려낼 수 있나요?
가려낼 수 없습니다. 위키백과 편집자들이 정리한 "AI 글 징후" 안내 페이지도 이런 패턴은 가능성의 신호일 뿐 문제 자체가 아니라고 쓰고, AI 탐지 도구만 믿지 말라고 경고합니다. 탐지기가 영어가 모국어가 아닌 사람의 글을 AI가 쓴 글로 잘못 분류한다는 연구도 있고, delve의 빈도는 2024년에 화제가 된 뒤 다시 줄었다는 보고도 있습니다.
그래서 낱말 목록은 판별 도구가 아니라 다듬을 곳을 찾는 점검표로 씁니다. 표현을 찾은 뒤에는 문장 전체를 읽고, 날짜와 수치와 조건이 원문과 같은지 확인합니다.
AI 말투를 고치는 프롬프트는 어떻게 쓰나요?
형용사 대신 결과에서 확인할 수 있는 조건을 적습니다. 오픈AI 문서는 "friendly", "empathetic" 같은 넓은 말투 표현이 모호하다며, 답을 얼마나 직접 말할지 같은 구체적인 선택을 적으라고 권합니다.
| 형용사 지시 | 확인할 수 있는 조건 |
|---|---|
| 친근하게 | 해요체, 한 문장 40자 안팎, 느낌표는 한 번까지 |
| 간결하게 | 세 문장 이내, 첫 문장에 날짜와 대상 |
| 전문적으로 | 전문 용어는 처음 한 번 풀어 쓰고, 수치에는 기준을 붙인다 |
| 자연스럽게 | 쉼표로 문장을 잇지 않고, 한 문장에 한 가지 내용 |
| AI 티 안 나게 | 과장 형용사와 마무리 인사를 쓰지 않고, 가능한 일과 한 일을 구분한다 |
앤트로픽 문서는 하나 더 권합니다. 프롬프트의 문체를 원하는 출력과 맞추는 것입니다. 마크다운 기호로 가득한 프롬프트를 보내면 답에도 마크다운이 늘기 쉬우므로, 줄글 답을 원하면 프롬프트도 줄글로 씁니다. 같은 문서는 꾸민 문체(mannered prose)를 걷어 내 달라는 짧은 지시문 예도 싣고 있습니다.
모델마다 기본 성향도 다릅니다. 오픈AI는 API에서 답의 자세한 정도를 text.verbosity(low, medium, high)로 정하게 하고, 구글 Gemini 3 문서는 기본 답이 직접적이고 효율적이니 대화형이나 자세한 답을 원하면 명시하라고 씁니다.
금지어 목록만 주면 안 되나요?
금지어 목록만 주면 비슷한 다른 표현으로 바뀌기 쉽습니다. "혁신적"을 막으면 "눈에 띄는 변화"가 나오는 식입니다. 앤트로픽 문서는 하지 말 것 대신 할 것을 적으라고 권하고, Sonnet 5 안내에서도 하지 말라는 지시나 부정 예시보다 원하는 모습을 보여 주는 긍정 예시가 더 효과적인 편이라고 씁니다.
내 문체를 가르치려면 내가 쓴 짧은 글 두세 편을 예시로 넣고 "이 글들의 문장 길이와 말투를 따라 줘"라고 적습니다. 예시에 들어 있는 날짜나 내용까지 옮겨 오지 않았는지는 결과에서 확인합니다. 예시를 넣는 방법은 프롬프트 구조 설계의 퓨샷 절에서 자세히 다룹니다. 반대로 AI가 내 의견에만 맞춰 말투를 바꾸는 문제는 AI 아부에서 다룹니다.
글자 수를 지정하면 정확히 맞추나요?
짧은 길이는 대체로 따르지만 정확히 맞춘다고 기대하지 않습니다. 길이 지시를 시험한 LIFEBench(NeurIPS 2025)는 모델 26개 대부분이 짧은 길이 지시는 그럭저럭 따르지만, 일정 길이를 넘으면 지키는 정도가 급격히 나빠진다고 보고했습니다. AI는 글자가 아니라 토큰 단위로 글을 읽고 쓰기 때문에 글자 수와 어긋나기 쉽습니다. 토큰은 AI 토큰 수업에서 설명했습니다.
광고 문구처럼 글자 수가 꼭 맞아야 하면 "25자 이내 후보 다섯 개"처럼 여유 있게 받은 뒤 글자 수를 직접 확인합니다. API의 구조화 출력에서도 글자 수 제약은 믿기 어렵습니다. 앤트로픽은 문자열 길이 제약(minLength, maxLength)을 지원하지 않아 400 오류를 내고, 구글은 이 제약을 무시한다고 문서에 적었습니다.
표나 JSON으로 받으려면 어떻게 하나요?
채팅 화면에서는 형식을 말로 지시하고, 프로그램에서 쓸 JSON은 API의 구조화 출력 기능을 씁니다.
- 표: "항목, 상태, 담당 세 열의 표로. 담당이 없으면 확인 필요로"처럼 열 이름, 순서, 빈칸 처리 방법을 적습니다.
- 목록: 한 줄에 한 항목, 글머리 기호를 쓸지 말지를 적습니다. 메일이나 메신저에 붙일 글이면 마크다운 기호 없이 달라고 합니다.
- JSON: 앤트로픽, 오픈AI, 구글 모두 정해 둔 스키마(JSON Schema)에 맞춰 답하게 하는 구조화 출력 기능이 있습니다. 앤트로픽은 이 기능을 정식 기능으로 제공하며 베타 헤더가 더는 필요 없다고 안내합니다.
구조화 출력은 모양을 맞춰 줄 뿐 내용을 검증하지 않습니다. 구글 문서는 문법상 올바른 JSON은 보장하지만 값이 의미상 맞는지는 보장하지 않는다고 쓰고, 앤트로픽 문서도 답을 거절했거나 길이 한도에 걸린 경우는 예외라고 밝힙니다. 받은 값은 원자료와 대조합니다.
다음 글에서 직접 해 보기
- AI가 쓴 초안 하나를 골라 위 다섯 패턴에 해당하는 곳에 표시합니다.
- 요청의 형용사 하나를 확인할 수 있는 조건으로 바꿔 다시 받습니다.
- 내가 쓴 짧은 글 두 편을 예시로 넣고 같은 초안을 다시 받아 비교합니다.
- 고친 글의 날짜, 수치, 조건을 원문과 한 줄씩 대조합니다.
말투를 다듬은 뒤 사실이 바뀌지 않았다면 이번 연습은 마쳐도 됩니다. 긴 자료를 다루는 요청은 다음 수업 긴 문서 프롬프트 설계하기에서 이어집니다.
📚 참고 자료
- Prompting best practices(Anthropic): https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices
- Structured outputs(Anthropic): https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/structured-outputs
- Using the latest model(OpenAI): https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
- Structured Outputs(OpenAI): https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs
- Structured output(Google Gemini API): https://ai.google.dev/gemini-api/docs/structured-output
- Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary(Kobak 외): https://arxiv.org/abs/2406.07016
- Monitoring AI-Modified Content at Scale(Liang 외): https://arxiv.org/abs/2403.07183
- KatFishNet(ACL 2025): https://aclanthology.org/2025.acl-long.1030
- LIFEBench(NeurIPS 2025): https://arxiv.org/abs/2505.16234
- Wikipedia:Signs of AI writing: https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing
2026년 10월 22일 위 공식 문서와 논문에서 권장 내용과 수치를 확인했습니다. 사내 공지, 회의 결정 사항, AI의 답 문장은 이 글의 학습용 가상 예제입니다.
제대로 이해했는지 한 문제로 확인해 볼까요?
답을 고르면 바로 풀이가 나와요.
"친근하게 써 줘"라고 했는데 느낌표와 과장 표현만 늘었습니다. 다음 요청으로 가장 나은 것은 무엇일까요?
예제나 확인 질문을 직접 시도한 뒤 완료 표시해요. 더 연습할 내용이 남으면 표시하지 않고 다음 글을 읽어도 됩니다. 완료 버튼은 이해도를 채점하지 않으며 잘못 표시하면 취소할 수 있어요.
