AI로 원고를 만들 때 사람이 반드시 확인할 것

검색엔진이 문제 삼는 것

AI로 만들었다는 사실 자체가 문제가 되는 것은 아닙니다. 각 검색엔진의 공개 지침도 제작 방식이 아니라 콘텐츠의 유용성을 기준으로 삼는다고 밝히고 있습니다. 문제는 확인 없이 대량으로 찍어 낸 글이 대체로 유용하지 않다는 데 있습니다.

유용하지 않은 이유는 분명합니다. AI는 일반적으로 통용되는 내용을 잘 씁니다. 그런데 검색 결과에는 이미 그런 글이 가득합니다. 같은 말을 다시 쓴 글은 순위에 올라갈 이유가 없습니다. 차이를 만드는 것은 우리 현장에서만 나오는 정보인데, 그것은 AI가 알 수 없습니다.

그래서 AI를 쓰는 방식이 중요합니다. 처음부터 끝까지 맡기면 평균적인 글이 나오고, 우리가 아는 것을 넣고 구조와 문장만 맡기면 우리만 쓸 수 있는 글이 나옵니다.

반드시 확인해야 하는 세 가지

검수에서 확인할 것은 문장이 매끄러운지가 아닙니다. 그것은 AI가 이미 잘합니다. 확인해야 하는 것은 사실, 표현 규제, 그리고 우리 것인지입니다.

첫 줄이 가장 위험합니다. AI는 그럴듯한 숫자와 출처를 만들어 냅니다. "업계 조사에 따르면 73%가" 같은 문장이 나오면 반드시 원 출처를 찾아야 하고, 찾지 못하면 그 문장을 지워야 합니다. 확인되지 않은 수치를 인용하는 것은 콘텐츠 신뢰를 한 번에 무너뜨립니다.

업종에 따라 위험이 다릅니다

의료, 금융, 법률, 식품처럼 표현이 규제되는 업종에서는 AI 초안을 그대로 쓰는 것이 특히 위험합니다. AI는 일반적인 표현을 쓰는데, 그 표현이 해당 업종에서는 금지된 것일 수 있습니다.

예를 들어 효과를 단정하는 표현, 최상급 표현, 비교 표현은 업종에 따라 광고 심의에서 문제가 됩니다. 이것은 문장이 자연스러운지와 무관한 문제이므로, 해당 업종의 기준을 아는 사람이 봐야 합니다.

우리 것으로 만드는 방법

가장 효과적인 방법은 AI에게 백지에서 쓰게 하지 않는 것입니다. 우리가 아는 것을 먼저 넣습니다. 실제로 받은 질문, 현장에서 자주 생기는 상황, 우리가 다르게 하는 방식. 이것을 재료로 주면 결과가 완전히 달라집니다.

1. 주제와 함께 우리 현장의 사실을 3~5개 적어 줍니다.
2. 누가 읽는 글인지, 그 사람이 이미 아는 것이 무엇인지 알려 줍니다.
3. 초안을 받은 뒤 일반론 문단을 지웁니다. 대개 앞의 두세 문단입니다.
4. 우리만 쓸 수 있는 구체적인 예시를 직접 넣습니다.
5. 마지막으로 우리 이름을 지우고 읽어 봅니다. 어느 업체 글인지 알 수 없으면 다시 씁니다.

5번이 가장 확실한 검증입니다. 회사 이름과 서비스명을 지웠는데도 특정할 수 있다면 그 글에는 우리 것이 들어 있습니다. 반대로 어느 업체 글인지 알 수 없다면 그 글은 검색 결과에서도 구분되지 않습니다.

속도가 늘 이득은 아닙니다

AI로 하루에 열 편을 쓸 수 있게 되면 열 편을 쓰고 싶어집니다. 그런데 검색에서는 편수가 아니라 각 글의 유용성이 순위를 정합니다. 평균적인 글 열 편보다 우리만 쓸 수 있는 글 두 편이 낫습니다.

더 큰 문제는 대량 발행이 사이트 전체의 평가에 영향을 줄 수 있다는 점입니다. 유용하지 않은 페이지가 많아지면 사이트 단위로 평가가 내려갈 수 있고, 그러면 기존에 잘 되던 글까지 영향을 받습니다.

검수 체크리스트

• 수치와 출처가 있다면 원문을 직접 확인했는가.
• 언급된 정책·요금·기능이 지금도 유효한가.
• 업종 규제상 금지된 표현이 없는가.
• 우리 이름을 지워도 우리 글로 읽히는가.
• 읽는 사람이 실제로 할 수 있는 것이 적혀 있는가.
• 기존 글과 어투가 이어지는가.
• 같은 검색어를 노리는 기존 글과 겹치지 않는가.

마지막 항목을 빠뜨리면 자기 글끼리 경쟁하게 됩니다. AI로 글을 빨리 만들수록 이 문제가 자주 생기므로, 발행 전에 기존 글 목록을 한 번 훑는 절차를 넣는 편이 좋습니다.