최근 대규모 언어모델(LLM)이 생성한 글에서 느껴지는 특유의 문체가 독자들에게 '불쾌한 골짜기(uncanny valley)'를 만들고 있다는 지적이 나왔습니다. 저명한 소프트웨어 개발자이자 작가인 마틴 파울러(Martin Fowler)는 LLM으로 작성된 글을 읽을 때 AI 사용 여부와 관계없이 몰입도가 떨어지고 심지어 혐오감까지 느낀다고 밝혔습니다. 이는 AI 판별 도구가 해당 글을 사람이 썼다고 판단해도 독자의 거부감이 해소되지 않는다는 점에서 더욱 복잡한 문제입니다.
파울러는 LLM 문체의 특징으로 'load-bearing tapestries'와 같이 어딘가 어색하고 예측 가능한 표현들을 꼽았습니다. 그는 이러한 문체가 독자로 하여금 글을 계속 읽고 싶은 마음을 사라지게 한다고 설명합니다. 또한, AI 글 판별 도구의 정확성이 의심스러울 뿐만 아니라, 이미 거부감을 느낀 독자의 마음을 되돌릴 수 없다는 한계도 지적했습니다. 파울러는 LLM에 글의 초안 작성을 전적으로 맡기는 것을 피하고, 개요 구성에만 도움을 받더라도 본문은 직접 쓰는 것이 좋다고 권고합니다. 사람이 편집하더라도 LLM 특유의 문체를 완전히 지우기는 매우 어렵다는 것이 그의 주장입니다.
이러한 현상은 글쓰기가 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어, 사고의 도구이자 인간적 소통의 본질이라는 점을 다시금 일깨웁니다. 글쓰기를 LLM에 위임하는 것은 사고와 이해의 과정까지 함께 위임하는 것과 같으며, 이는 결국 인간의 글쓰기 능력 발전을 저해할 수 있습니다. 물론 파킨슨병으로 글쓰기가 어려운 사람이나 번역, 정형화된 절차 문서 등 특정 상황에서는 LLM의 활용이 불가피하지만, 사람과 소통하는 글에는 인간적인 목소리와 예측 불가능한 매력이 담겨야 한다는 것이 핵심입니다. LLM이 언젠가 인간의 글과 구별할 수 없게 될 수도 있지만, 파울러는 오히려 그 가능성이 더 우려스럽다고 말하며, 글쓰기를 통해 생각을 다듬는 인간 고유의 가치를 강조합니다.