최근 대규모 언어모델(LLM)이 작성한 글이 독자들로부터 외면받는 현상이 심화되고 있습니다. 글쓰기는 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어, 생각을 검증하고 정제하는 과정이며 글쓴이의 진정성이 담보되어야 한다는 인식이 강합니다. 하지만 LLM이 대신 쓴 글은 이러한 독자의 기대를 충족시키지 못하며, 오히려 독자와 글쓴이 사이의 신뢰 관계를 무너뜨릴 수 있다는 지적이 나오고 있습니다.
Cynthia Dunlop이 개발자 668명을 대상으로 진행한 설문조사에 따르면, 응답자의 78%는 LLM 사용을 감지하면 즉시 글 읽기를 중단하며, 71%는 이후 해당 글쓴이를 피한다고 답했습니다. 또한, 98%는 LLM이 다듬은 글보다 불완전하더라도 직접 쓴 글을 선호하는 것으로 나타났습니다. 이는 LLM 특유의 반복적이고 상투적인 문구, 구조적 흔적이 독자에게 '지적인 바지 지퍼가 열려 있는 상태'처럼 눈에 띄게 드러나 읽는 흐름을 방해하고 진정성을 의심하게 만들기 때문입니다. 이러한 독자들의 거부감은 LLM을 활용한 글쓰기가 본래의 목적, 즉 독자를 모으는 것을 방해하고 오히려 멀어지게 할 수 있음을 시사합니다.
이러한 문제의식 속에서, 일부 기업들은 LLM 작성 글에 대한 명확한 정책을 수립하고 있습니다. 예를 들어, Oxide는 공개 글에 대해 'Pangram'이라는 도구를 통해 인간 작성 판정을 받도록 의무화했습니다. 이는 단순히 LLM을 사용하지 않았다는 것을 넘어, 독자가 인간이 쓴 글이라고 신뢰할 수 있는 상태를 확보하는 것이 중요하다고 보기 때문입니다. 과거 이메일 스팸이 대규모 식별 기술의 발전으로 경제성을 잃고 억제되었던 것처럼, LLM 작성 글 역시 탐지 기술의 발전과 독자들의 명확한 선호가 맞물려 새로운 전환점을 맞이할 가능성이 있습니다.
결론적으로, LLM은 글쓰기 과정에서 유용한 편집 도구로 활용될 수 있지만, 완성된 글의 집필을 전적으로 맡기는 것은 독자와의 신뢰를 깨뜨리는 행위로 인식될 수 있습니다. 글쓴이는 프롬프트를 뼈대로 삼아 직접 글을 쓰고, LLM은 문체 개선이나 교정 등 편집 지원 역할에 활용하는 것이 바람직합니다. 독자들이 진정성 있는 콘텐츠를 갈망하는 만큼, 글쓴이의 고유한 생각과 목소리가 담긴 글만이 독자들의 마음을 얻을 수 있을 것입니다.