LLM과 함께 글 쓰는 법

LLM은 대필 작가가 아니라 교정 편집자로 활용해야 함. 글은 직접 쓰고, 좋은 모델에 초안을 넘겨 결함을 찾게 하는 방식임 첫 번째 원칙은 LLM이 제안한 표현을 단 한 단어도 쓰지 않는 것임. 매력적인 문구라도 모델이 글의 개성을 획일화하는 방식을 모두 알아채기는 어려움 두 번째 원칙은 격려를 금지하고 칭찬을 경계하는 것임. 초안에 대한 칭찬은 다시 생각하고 고쳐 써야 할 부분까지 고수하게 만들어 고유한 문체를 해칠 수 있음 반복 표현, 불필요한 부사, 문장에 드러나지 않는 동작, 문단 배치 같은 지루한 점검 작업을 맡기고, 수정은 직접 한 뒤 편집 맥락을 모르는 모델에 원문과 수정본을 비교하게 함 모든 교정 조언을 따를 필요는 없음. 단어 선택과 수정 판단은 자신이 맡고 반복적인 점검만 위임하면, 자기 목소리를 유지하면서 더 빠르고 덜 힘들게 글을 개선할 수 있음 대필보다 교정에 활용하기 아무리 사람이 쓴 것처럼 다듬어도, 많은 독자는 LLM이 만든 문단을 글이 아니라 생성된 출력물로 받아들임 따라서 먼저 글을 직접 쓰고, 이후 좋은 모델에 결함을 찾게 해야 함 모델이 글에 스며들어 자기표현도 생성된 출력물도 아닌 어색한 상태를 만들고 독자의 관심을 잃게 하지 않으려면 두 가지 원칙이 필요함 원칙 1: 모델이 제안한 표현은 쓰지 않기 최첨단 모델은 듣기 좋은 표현을 고르는 데 매우 능숙하지만, 그 표현의 문제는 미묘해서 알아채기 어려움 모델의 문장은 모두 잡지 헤드라인처럼 쓰이는 경향이 있음. 헤드라인 자체는 좋지만, 수십 개의 헤드라인으로 이루어진 글은 이상하게 느껴짐 보호 장치로 모델이 제안한 구체적인 표현을 모두 사용 금지 대상으로 삼아야 함 마음에 들거나 기존 표현보다 낫다고 확신해도 예외를 두지 않음 모델이 글을 획일적인 가공품처럼 만드는 방식을 사람이 빠짐없이 식별할 수 있다는 전제에 기대지 않음 원칙 2: 격려를 금지하고 칭찬을 경계하기 LLM은 문구뿐 아니라 칭찬을 통한 영향으로도 글을 바꿀 수 있음 초안에는 나쁜 문단, 일관성 없는 주제 흐름, 덜어낼 분량이 있는데도 모델은 구조부터 문단, 연결부, 단어 선택, 비유, 대중문화 인용까지 칭찬하기 쉬움 이런 격려는 초안의 선택을 고수하게 만듦 원래라면 편집하고 다시 생각하며 문단을 교체했을 부분도 그대로 두게 됨 다시 생각하고 고치는 과정은 고유한 목소리를 지탱하므로, 이를 건너뛰면 독자는 정확한 이유를 짚지 못해도 인위적인 느낌을 받음 자신...