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너의 실수까지 포함해 너를 알게 해줘

 (sebi.io)
1P by GN⁺ 4시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • LLM으로 다듬어진 메시지가 인간 간의 진짜 의사소통을 흐리게 만든다는 문제 제기
  • 사람이 직접 쓴 문장은 단어 선택, 어조, 생략과 강조의 뉘앙스를 통해 관계 맥락을 형성함
  • 반면 LLM이 수정한 문장은 이러한 개인적 표현의 흔적을 제거해, 상대가 메시지를 해석할 단서를 잃게 됨
  • 이는 대화 상대 간의 신뢰와 이해의 동기화 과정을 방해하고, ‘사회적 악수’라 부를 수 있는 연결을 끊음
  • 글은 실수나 어색한 표현조차 인간적 관계를 형성하는 중요한 요소임을 강조함

LLM이 만든 ‘정제된’ 메시지의 문제

  • LLM을 통해 문장을 ‘정리’하거나 ‘깨끗하게’ 만드는 과정이 의도한 의미를 흐리게 함
    • 사람은 단어를 이유가 있어서 선택하며, 그 단어가 완벽하지 않아도 의미를 담고 있음
  • 이러한 자동 수정은 작성자의 진짜 의도와 감정을 가리는 결과로 이어짐

인간적 표현이 주는 맥락의 중요성

  • 사람 간의 상호작용은 글쓰기 습관, 어조, 강조 방식 등을 통해 관계의 지도를 형성함
    • 예를 들어 “우리 얘기 좀 해”라는 문장도 사람에 따라 전혀 다른 감정적 의미를 가질 수 있음
  • 상대방의 글쓰기 방식과 과거의 교류가 메시지 해석의 핵심 단서로 작용함

‘사회적 악수’의 붕괴

  • LLM을 통한 문장 정제는 대화 상대 간의 동기화 과정을 깨뜨림
    • 이는 서로를 이해하고 신뢰를 쌓는 보이지 않는 사회적 연결 구조를 손상시킴
  • 결과적으로 상대가 나를 ‘알아가는’ 기회를 빼앗음

인간적 불완전함의 가치

  • 실수, 어색한 표현, 과도한 솔직함조차도 인간적 관계를 형성하는 중요한 요소로 제시됨
  • 완벽한 문장보다 진짜 사람이 쓴 흔적이 남은 메시지가 더 깊은 이해를 가능하게 함

결론: 진정성 있는 소통의 회복

  • 메시지를 LLM으로 정제하기보다, 있는 그대로의 언어로 소통할 용기가 필요함
  • 상대가 나의 말투와 실수를 통해 나를 이해할 수 있도록 ‘조율의 여지’를 남겨야 함
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GN⁺ 4시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • AI 글쓰기의 과장된 어투와 단조로움이 지치게 함
    하지만 한 가지 장점은 있음 — 영어가 서툰 사람들도 이제는 동등한 출발선에서 글을 쓸 수 있게 되었음
    다만 이런 AI식 언어가 글쓰기 방식을 재정의할까 걱정됨. 인간의 언어 감각을 지키려면 더 많은 문학을 읽어야 함
    앞으로 인간의 글이 어떻게 변할지 모르겠지만, LLM이 언젠가 인간처럼 다양한 표현을 구사하게 되길 바람
    그때까지는 우리가 더 많이 읽어야 함

    • 이미 언어 변화가 일어나고 있다는 연구 결과가 있음
      AI로 인해 특정 단어 사용 빈도가 달라지고, Reddit 같은 곳에서도 글이 점점 획일적이 되어감
      그래도 AI가 언어적 약점을 보완해주는 도구라는 점에는 동의함. 결국 더 많이 읽는 게 중요함

  • 나는 AI가 빈 페이지 공포를 없애주는 데 매우 유용하다고 느낌
    ADHD가 있는 나에게는 ‘처음부터 쓰기’보다 ‘수정하기’가 훨씬 쉬움
    그래서 AI가 초안을 만들어주면 그걸 내 스타일로 고치는 방식이 나에게 맞음
    (이 댓글은 LLM 도움 없이 직접 쓴 것임 😄)

    • 그 마음 이해하지만, 진짜 창의적 통찰은 직접 한 줄씩 써 내려가는 과정에서 나옴
      프롬프트와 편집만으로는 그 예기치 못한 발견의 즐거움을 잃게 됨
    • 나도 ADHD가 있어서 공감하지만, 오히려 그 첫 문장 쓰기 훈련이 중요하다고 생각함
      그게 실행 기능을 키우는 핵심이기 때문임. LLM에 그 과정을 넘기면 스스로의 사고력이 약해질 수 있음
    • 혹시 자동 글쓰기(free writing) 해본 적 있는지?
      ‘뭘 써야 할지 모르겠지만…’으로 시작해서 멈추지 않고 계속 쓰면 어느 순간 몰입 상태에 들어감
      영적인 접근이 아니라 단순히 머릿속을 비우고 흐름을 타는 좋은 방법임
    • 나도 비슷함. AI는 정말 훌륭한 창의력 해방기임
      막혀 있던 생각의 문턱을 넘게 해주는 ‘시동 에너지’ 같은 존재임
    • 나도 같은 방식으로 씀. 구조를 잡는 데 도움을 받고, 내용은 전부 다시 내 말투로 고침
      시작의 장벽을 넘는 데는 아주 효과적임

  • AI가 쓴 글은 너무 평범하고 비인간적이라 내 가치관이나 말투를 전혀 담지 못함
    결국 우리가 지켜야 할 건 진정성과 개성임. 그렇지 않으면 인터넷은 그저 무미건조한 대화의 통로가 될 것임

    • 맞음. LLM은 일종의 평균화 함수처럼 작동함
      그래서 특이하고 엉뚱한 사람들의 이야기가 더 매력적으로 느껴짐. 나는 그런 괴짜스러움을 원함

  • AI를 글쓰기 도구로 쓰는 것과 사고 도구로 쓰는 것은 다름
    대부분은 문장 다듬기나 문법 교정 같은 ‘출력 단계’에만 집중하지만, 진짜 문제는 생각을 정리하는 단계임
    나는 AI를 러버덕처럼 써서 아이디어를 탐색하고 논리를 점검한 뒤, 실제 글은 직접 씀
    이렇게 하면 내 고유한 목소리를 잃지 않으면서 사고의 명료함을 얻을 수 있음

    • 하지만 그 러버덕이 오히려 사고 방향을 조종할 수도 있음
      그래서 AI는 편집자 역할로 두는 게 더 안전하다고 생각함
    • 나도 동의함. AI는 사고의 스파링 파트너로 유용하지만, 동시에 사고를 왜곡할 수도 있음
      결국 우리가 대화의 주도권을 유지해야 함

  • LLM을 거친 글 자체는 괜찮지만, 나는 signal-to-token 비율이 높은 글을 선호함
    인간의 말에는 쓸데없는 부분조차도 그 사람의 사고 패턴을 보여주는 흥미로운 단서가 됨
    반면 LLM은 형식적인 장문 확장에 능숙해서, 길지만 공허한 글을 만들어냄
    언젠가 LLM이 인간의 생각을 우아하게 표현할 수 있게 되더라도, 나는 여전히 그것이 진짜 사람의 말인지 구분하기 어려울 것임

    • 인간의 사소한 문장조차도 그 사람의 생각을 엿볼 수 있는 흥미로운 단서가 된다는 점에 공감함

  • 나는 프랑스인이라 영어가 서툴고 난독증도 있어서, 종종 Claude에게 번역을 맡김
    실수가 많으면 메시지의 신뢰도가 떨어질까 걱정되기 때문임
    하지만 이번 댓글은 직접 썼음 😄

    • 문법 실수보다 부주의함이 더 문제라고 생각함
      영어가 모국어가 아니라면 실수는 괜찮음. 연습하면서 나아지는 법임
    • 영어가 모국어가 아니라면 LLM으로 교정하는 건 괜찮음
      다만 문법 오류가 많으면 독해에 방해가 될 수 있음
    • 내가 프랑스인이었다면, 댓글 끝에 작은 프랑스어 교훈을 덧붙였을 것임. 그러면 오히려 지적으로 보일 것 같음
    • 왜 Claude로 번역하나 궁금함. DeepL 같은 전문 번역기가 더 자연스럽고 에너지 효율적임
    • 나도 영어가 모국어가 아니라 Claude로 글을 다듬음
      내 의도를 명확히 전달하기 위해서임. 하지만 아이러니하게도 너무 매끈한 글은 사람들이 AI가 쓴 것처럼 느껴서 반응이 적음

  • 우리 회사에서도 동료들이 ChatGPT로 사내 메시지를 쓰기 시작함
    하지만 우리는 명확히 말했음 — Grammarly로 작은 교정은 괜찮지만, ChatGPT로 문장을 다듬는 건 비생산적임
    영어가 불안하면 무료 영어 수업을 제공하고, 서로 피드백을 주고받도록 권장함
    진정성을 원한다면 LLM은 커뮤니케이션에 쓰면 안 됨

    • 영어가 완벽하지 않아도 괜찮음. 인간은 언제나 제한된 수단으로도 소통해왔음
    • 대기업에 다니는데, 일부 동료들이 Claude Enterprise로 업무 자동화를 시도할 것 같음
    • 한 단계 더 나아가, 사람들이 각자 자신의 언어로 쓰게 두고 그걸 이해하는 시스템을 만드는 게 좋을 듯함
    • 하지만 냉정히 말해, 직장에서는 진정성 자체가 존재하지 않음

  • 요즘 내 가장 큰 불만은 사람들이 Slack 메시지를 Claude로 쓰는 것임
    이제 그런 사람들과는 문자로 대화하지 않으려 함

    • GitHub에서도 비슷한 현상이 있음. 예전엔 긴 글이 품질의 신호였는데, 이제는 오히려 반대임

  • 글쓴이가 다니는 회사가 급성장 중인 조직 같음
    규모가 커지면 자연스럽게 모든 게 ‘기업화’되고, 언어도 형식적이 됨
    개인 간의 친밀한 메시지와 VP가 수백 명에게 보내는 공지문은 완전히 다름
    후자는 원래부터 기업식 언어였고, AI가 없어도 그랬을 것임

    • LLM의 무미건조한 문체는 아마도 공개 커뮤니케이션 데이터로 학습된 결과일 수도 있음
    • 개인적인 맥락일수록 인간적인 공감이 훨씬 중요함

  • 오픈소스에서 일하다 보면, 다양한 장애를 가진 사람들이 LLM의 도움으로 PR 설명을 작성함

    • 그런데 그런 사람들은 예전에는 어떻게 PR을 썼는지 궁금함
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