AI에게 글 검토를 맡겨도, 마지막 의심은 사람이 해야 함

이 글의 핵심은 “AI에게 글 검토를 맡길 수는 있지만, 글의 목적까지 대신 판단하게 하면 안 된다”는 얘기임

• 편집자는 시민기자의 글을 고치고 다듬는 일을 하면서, AI 시대에도 인간 편집자의 역할이 어디에 남는지 짚음
• 단순히 AI가 좋다 나쁘다가 아니라, AI를 어떤 질문으로 쓰고 어디까지 믿을지에 대한 글임

글을 고칠 때 먼저 봐야 할 체크리스트는 꽤 실전적임

• 숫자 표기와 계산, 고유명사, 날짜, 책 제목, 전시명, 지명 같은 기본 정보 오류를 확인해야 함
• “어제”, “오늘”, “지난주” 같은 표현은 발행 시점이 바뀌면 헷갈리니 가능하면 구체적 날짜로 쓰는 게 낫다고 봄
• 경험담은 두루뭉술한 감상보다 보고 듣고 느낀 장면을 구체적으로 써야 독자가 따라올 수 있음

이 체크리스트는 그대로 AI 프롬프트가 될 수 있음

• “칭찬 말고 팩트와 맥락의 구멍을 찾아달라”
• “나를 모르는 사람도 이해할 수 있는지 봐달라”
• “직접 경험하고 쓴 것처럼 보이지 않는 부분이 있는지 알려달라”처럼 물으면, AI 답변의 품질이 올라감

흥미로운 지점은 AI가 잡는 의심과 사람이 잡는 의심이 다르다는 부분임

• 편집자는 어떤 글에서 “현직 간호사라면서 평일 낮 도서관에 있었다는 게 맞나?”라는 맥락상 의심을 함
• AI도 평일·주말 시점 모순은 잡았지만, 도서관 이름이나 공부 내용, 동행인 상호작용 같은 다른 지적은 실제 편집자가 반영하고 싶은 내용은 아니었다고 함

결국 AI의 지적을 얼마나 반영할지는 글쓴이가 정해야 함

• AI가 5개를 지적했다고 해서 5개를 모두 고칠 필요는 없음
• 50%만 반영할 수도 있고, 10%만 반영할 수도 있고, 아예 반영하지 않을 수도 있음
• 기준은 “내가 이 글을 왜 쓰는가”에 달려 있다는 게 글의 결론임

개발자에게도 이 얘기는 은근히 익숙함

• AI 코드 리뷰가 지적한 내용을 전부 고치면 코드가 좋아지는 게 아니라, 제품 맥락과 유지보수 기준에 맞는 것만 골라야 함
• AI는 빠르게 의심 목록을 만들어주지만, 어떤 의심이 진짜 중요한지는 결국 사람이 가진 도메인 맥락에서 갈림

글쓴이는 글쓰기를 자기 확신을 의심하는 공부로 봄

• AI는 데이터화되지 않은 진실이나 현장의 심증을 모를 수 있음
• 그래서 AI 대신 나부터 내 글을 의심해보자는 쪽으로 글이 닫힘