한글 AI 티 탐지·윤문 오픈소스 툴 소개 영상
문제
AI가 쓴 한글 글은 유독 티가 납니다. 문장 자체는 문법에 맞는데 어딘가 번역기를 돌린 것 같고 "결론적으로 시사하는 바가 크다" 같은 상투구와 "~를 통해 ~할 수 있다"는 번역투가 반복되며 불릿과 이모지가 과하게 붙습니다. 사람이 읽으면 금세 알아채지만 그 위화감을 어디를 어떻게 고쳐야 자연스러워지는지 짚어내기는 어렵습니다.
시중의 영어권 humanizer는 이 문제에 약합니다. QuillBot이나 Undetectable AI 같은 도구는 영어 문장을 재작성하도록 만들어져서 한글 AI 글의 티가 대부분 영어 번역투에서 온다는 사실을 반영하지 못합니다. "~에 있어서", "~에 의해 생성된", 이중 피동 "~되어진다" 같은 한국어 고유의 신호는 영어 도구의 사정권 밖입니다.
더 큰 문제는 신뢰입니다. 글을 자연스럽게 만들겠다고 문장을 통째로 바꾸면 원문의 사실과 수치, 고유명사, 인용까지 흔들립니다. 윤문이 내용을 훼손하면 그 도구는 쓸 수 없습니다. 그래서 필요한 것은 "무엇이 AI 티인지"를 근거와 함께 짚고 "내용은 그대로 둔 채 문체만" 고치며 그 결과가 정말 나아졌는지 스스로 검증하는 구조였습니다.
접근
한 번의 즉흥적 재작성 대신, 탐지와 윤문과 검증을 분리한 하네스로 문제를 풀었습니다. AI 티를 심각도 단위로 찾아내는 분류 체계를 먼저 세우고 그 위에 두 가지 실행 모드와 의미 불변을 지키는 감사 단계를 얹었습니다.
기능
10대 분류로 정리한 AI 티 탐지 체계
번역투부터 영어 인용 과다, 기계적 병렬, AI 특유 관용구, 리듬 균일성, 접속사 남발, 시각 장식 남용까지 A부터 J까지 10대 분류 아래 60여 개 세부 패턴을 정리했습니다. 각 패턴에는 S1(결정적)·S2(강함)·S3(약함) 심각도를 매겨 한 번만 나와도 AI라고 확신하게 되는 신호와 중첩될 때만 문제인 신호를 구분합니다.
탐지 체계는 코드가 아니라 문서(SSOT)로 관리합니다. 분류표와 처방 플레이북을 저장소 안에 두고 실전에서 새로 발견된 패턴을 심사해 버전으로 승격하는 방식입니다. 실제로 이 체계는 한국 번역학계의 번역투 유형 연구와 기계번역 이후 문체(post-editese) 연구를 근거로 확장돼 왔습니다.
기능
Fast·strict 두 모드의 에이전트 파이프라인
짧은 글은 단일 호출 에이전트가 탐지·윤문·자체검증을 한 번에 끝내는 Fast 모드로 빠르게 처리하고 긴 글이나 정밀 검증이 필요한 글은 탐지·윤문·감사·자연도 검증을 서로 다른 에이전트가 나눠 맡는 strict 파이프라인으로 승급합니다. 입력 길이에 따라 자동으로 모드가 갈립니다.
기능
내용은 건드리지 않는 4대 철칙과 감사 단계
의미 불변, 근거 기반 수정, 장르 유지, 과윤문 금지를 하네스의 4대 철칙으로 두었습니다. 모든 수정은 탐지된 신호에만 연결되고 별도의 감사 에이전트가 사실·수치·고유명사·인용이 그대로인지 확인하며 변경률이 일정 선을 넘으면 경고하거나 강제로 멈춥니다.
기능
윤문 품질을 숫자로 보는 정량 지표
느낌으로 "좋아졌다"가 아니라, 카테고리별 탐지 건수의 전후 비교와 문체 지표로 결과를 계측합니다. 기계번역 이후 문체 연구의 단순화·정규화·간섭 세 축을 지표로 코드화해 윤문 뒤 글이 A부터 D까지 어느 등급인지 판정하고 필요하면 2차 윤문이나 사람 검토로 넘깁니다.
전체 흐름은 다음과 같습니다.
글로도 요약하면 이렇습니다. 입력 텍스트는 길이와 옵션에 따라 두 갈래로 나뉩니다. 짧은 글은 단일 에이전트가 한 번에 처리하고 긴 글은 탐지와 윤문을 지나 의미 감사와 자연도 검증을 병렬로 거친 뒤, 오케스트레이터가 채택할지 다시 윤문할지 롤백할지 사람에게 넘길지 판정합니다. 어느 경로든 마지막에는 윤문본과 함께 무엇이 왜 바뀌었는지 적힌 요약 리포트가 남습니다.
결과
AI가 쓴 한글 글의 티를 근거와 함께 짚고 내용을 보존한 채 문체만 되돌리는 하네스가 MIT 라이선스 오픈소스로 공개됐습니다. 분류 체계와 처방 플레이북, 정량 지표 코드까지 저장소 문서로 함께 열려 있어 도구를 그대로 쓰는 것뿐 아니라 "무엇이 AI 티인가"라는 판단 기준 자체를 뜯어볼 수 있습니다.
배포도 개발자 도구답게 여러 환경을 겸했습니다. Claude Code에서는 플러그인 마켓플레이스로, Codex CLI와 Gemini CLI에서는 각 환경의 스킬·확장으로 설치되며 클론 후 스크립트 한 줄로 심링크 설치하는 길도 열어 두었습니다. 정밀 검증이 필요한 Claude Code에서는 다단계 파이프라인을, 단일 호출만 지원하는 환경에서는 Fast 모드를 제공합니다.
이 프로젝트에서 다룬 설계 결정들은 아래 글에서 더 깊이 풀었습니다.
- AI 티 탐지 분류 체계 설계: 10대 분류와 심각도, SSOT로 관리하는 이유
- 윤문 하네스의 에이전트 파이프라인: Fast 단일 호출과 strict 다단계를 나눈 기준
- 한국어 번역투가 AI 티의 핵심인 이유: 영어권 도구가 한글에 약한 지점
- 내용을 지키는 윤문 가드레일: 의미 감사·롤백·과윤문 상한 설계
- 윤문 품질을 숫자로 보기: 카테고리 전후 비교와 문체 정량 지표
- 하나의 스킬을 세 CLI에 배포하기: Claude·Codex·Gemini 동시 지원과 심링크 설치
자주 묻는 질문
AI 티 제거 도구가 내용을 바꾸지는 않나요?
이 하네스는 처음부터 내용 보존을 최우선 철칙으로 두고 설계했습니다. 사실·수치·날짜·고유명사·큰따옴표 인용은 수정 대상에서 제외되고 별도의 감사 단계가 원문과 윤문의 의미가 같은지 확인합니다. 변경률이 일정 선을 넘으면 경고하거나 강제로 멈추기 때문에, 글이 자연스러워지는 대가로 사실이 흔들리는 일을 구조적으로 막습니다.
영어권 AI 탐지·윤문 도구와 무엇이 다른가요?
한글 AI 글의 티는 대부분 영어 번역투에서 나옵니다. "~에 있어서", "~에 의해 생성된", 이중 피동 같은 신호는 영어를 재작성하도록 만든 도구가 잡지 못하는 한국어 고유의 패턴입니다. 이 하네스는 그 패턴을 한국 번역학계 연구를 근거로 분류하고 탐지와 윤문과 검증을 나눠 처리한다는 점이 다릅니다.
오픈소스인가요? 그대로 가져다 써도 되나요?
MIT 라이선스로 공개돼 있어 자유롭게 사용·수정·재배포할 수 있습니다. Claude Code 플러그인이나 Codex·Gemini CLI로 설치해 바로 쓸 수 있고 분류 체계와 지표 코드가 저장소에 함께 있어 자신의 용도에 맞게 확장하기도 좋습니다.
사업에 쓸 만한 품질 관리 기준이 있나요?
윤문 결과는 카테고리별 탐지 건수의 전후 비교와 문체 지표로 계측되고 최종적으로 A부터 D까지 품질 등급으로 판정됩니다. 결정적 신호가 남아 있거나 과윤문 조짐이 보이면 2차 윤문이나 사람 검토로 넘기도록 설계해 자동 처리와 사람 판단의 경계를 분명히 했습니다.