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AI 책쓰기, 어디까지 맡기고 어디부터 직접 해야 하나

"AI가 책을 써준다"는 말은 절반만 맞습니다. 맡기면 잘 되는 일과, 맡기면 반드시 사고가 나는 일이 꽤 뚜렷하게 갈립니다. 그 경계를 알고 시작하는 것이 결과를 가릅니다.

1. AI가 실제로 잘하는 일

구조를 잡는 일입니다. 흩어진 생각을 목차로 정리하고, 빠진 장을 짚어내고, 순서를 논리적으로 배열하는 작업은 사람이 며칠 붙잡을 일을 몇 분에 끝냅니다.

초고를 뽑는 일도 잘합니다. 백지 앞에서 첫 문장을 못 쓰는 시간이 집필에서 가장 큰 손실인데, 고칠 대상이 눈앞에 있는 것과 없는 것은 완전히 다릅니다.

문장을 다듬는 일 — 중복 표현 제거, 문체 통일, 맞춤법 — 역시 안정적입니다.

사실 확인입니다. 통계, 연도, 인용문, 인명은 그럴듯한 형태로 틀릴 수 있습니다. 문장이 자연스러울수록 틀린 것을 알아채기 어렵습니다.

당신만 아는 이야기도 맡길 수 없습니다. 실제 경험, 현장에서 본 것, 직접 겪은 실패 — 책의 가치를 만드는 건 대개 이것들이고, AI는 이걸 지어낼 수는 있어도 알 수는 없습니다.

최종 판단도 그렇습니다. 이 장을 넣을지 뺄지, 이 표현이 독자에게 어떻게 읽힐지는 책임지는 사람이 정해야 합니다.

가장 흔하고 가장 비쌉니다. 목차는 책의 설계도라 여기가 틀리면 잘 쓴 장들이 모여도 책이 되지 않습니다. 목차 검토에 한 시간 쓰는 것이 장 열 개를 다시 쓰는 것보다 쌉니다.

긴 글을 한 번에 받으면 앞뒤가 어긋나고, 마음에 안 드는 한 부분 때문에 전체를 다시 돌리게 됩니다. 장 단위로 나눠 쓰고 장 단위로 고치는 편이 결과도 좋고 비용도 적게 듭니다.

나온 원고를 처음부터 끝까지 사람이 읽지 않은 채 내보내면, 같은 내용이 두 장에 반복되거나 서로 모순되는 서술이 남아 있는 것을 독자가 먼저 발견합니다.

TMAC이 목차 승인 없이는 집필로 넘어가지 않고, 원고를 장 단위로 나눠 쓰는 것도 같은 이유 때문입니다. AI가 혼자 끝까지 달리지 않게 중간중간 사람이 확인하도록 흐름을 끊어 뒀습니다.

AI가 생성한 문장이라도 기존 저작물과 유사한 표현이 나올 가능성은 남습니다. 특히 특정 책의 요약이나 특정 인물의 문체를 흉내내 달라고 요청한 경우에 그렇습니다. 출간을 염두에 둔다면 그런 요청은 피하는 편이 안전합니다.

참고 자료를 올려 쓰는 경우, 그 자료를 쓸 권리가 본인에게 있는지를 먼저 확인하셔야 합니다. 남의 원고나 사내 대외비 문서를 올려 만든 결과물은 자료 자체의 문제가 결과물로 이어집니다.