Claude, 사람 아닌 AI를 위해 글쓰기 학습

Claude의 파인튜닝을 담당하는 Anthropic 엔지니어 잭슨 커니언(Jackson Kernion)이 최근 X(옛 트위터)에 연이어 글을 올려, 많은 사용자가 “Claude가 더 똑똑해졌는데 글은 오히려 읽기 어려워졌다”고 느끼는 이유를 설명했다. 그의 설명은 직설적이다. 후속 모델들이 수학과 코드에 학습 비중을 더 실었고, “다른 AI 모델을 위한 기술 설명을 쓰는” 훈련도 대량으로 진행하면서, 모델이 점차 “LLM의 심리”에 적응해 사람이 아니라 AI를 위해 글을 쓰는 법을 익혔다는 것이다.

이 논의는 Claude의 글쓰기 수준에 대한 사용자들의 불만에서 시작됐다. 일부는 Opus 4.6이 Anthropic의 마지막으로 쓸 만한 “글쓰기 모델”이었다고 주장했고, 커니언은 그런 인식을 부정하지 않았다.

“Claude 말투”는 어디서 왔나

커니언의 설명은 강화학습의 보상 설계로 귀결된다. 훈련 보상의 일부는 “다른 모델이 이해할 수 있는가”를 겨냥하고, 다른 일부는 “사람이 이해할 수 있는가”를 겨냥한다. 수학과 코드 학습량이 늘어날수록 전자의 신호가 강해지고, 모델은 정보를 극도로 압축하고 전문 용어를 쌓아 올린 문단을 쓰는 쪽으로 기울게 된다. 사람이 읽을 때 느끼는 감각을 그는 “overly-dense info dumps(지나치게 밀도 높은 정보 투척)”라는 표현으로 설명했다.

그는 이런 비유도 들었다. 서로하고만 대화하는 집단은 내부에서는 통하지만 외부에서는 알아듣기 힘든 표현 방식을 서서히 만들어낸다. 모델과 모델 사이에서도 같은 일이 벌어진다는 것이다.

이를 바로잡으려면 훈련 과정에서 사람이 따라갈 수 있는 쉬운 설명에 의도적으로 보상을 더 실어야 한다. 커니언은 이것이 쉽지 않은 작업이라며, 팀이 계속 개선해 나갈 것이라고 말했다.

Opus 5.5에서 달라진 점

그는 게시글에 이렇게 썼다.

"Opus 5.5 is our first model release with targeted improvements on sentence clarity and overly-dense info dumps."

Opus 5.5는 문장 명료성과 정보 과밀 문제를 집중적으로 개선한, 우리의 첫 번째 모델 릴리스다.

그는 곧이어 Opus 4.6 이후 어떤 모델의 글쓰기에도 이만큼 만족한 적이 없었다고 덧붙였다. 다만 이는 여지를 남긴 표현으로, Opus 5.5가 4.6을 이미 넘어섰다고까지 말한 것은 아니다.

Opus 5.5 출시를 다룬 외신 보도에서도 Anthropic이 “Claude다움(Claudish)” 방식의 글쓰기를 줄이겠다고 약속한 내용이 언급됐다. 영어권 사용자들이 꼽아온 전형적인 증상으로는 반복되는 상투적 표현, 여러 겹으로 중첩된 소제목, 하나의 내용을 지나치게 많은 항목으로 쪼개는 것 등이 있다. 다만 이는 사용자 쪽에서 정리한 내용이며, Anthropic은 “Claude 말투” 공식 목록도, 글쓰기 가독성을 측정한 평가 점수도 공개한 적이 없다.

중국어 사용자에게 미치는 영향

커니언이 논의한 내용은 모두 영어 환경에 국한된다. 중국어 출력에도 같은 경향이 있는지, 이번 집중 개선이 중국어에도 적용됐는지에 대해 그는 언급하지 않았고, Anthropic도 별도로 설명하지 않았다.

그의 설명에서 한 가지는 유추할 수 있다. 이런 경향은 작업 유형과 관련이 있다는 점이다. 기술적인 작업일수록 모델은 “모델을 위해 쓰는” 모드로 전환되기 쉽다. 중국 내 개발자들이 Claude로 API 문서, 기획안, 코드 주석을 작성하는 상황이 바로 이 영역에 해당한다.

Anthropic이 중국어 쪽 데이터를 내놓기 전까지, 편집팀이 제안하는 것은 경험에 기반한 두 가지다. 첫째, 프롬프트에 독자가 누구인지 명시하는 것. “이제 막 입사한 프로덕트 매니저에게 보여줄 글”이라고 지정하는 편이 “쉽게 써줘”라는 말보다 효과적이다. 둘째, 결론을 먼저 쓰게 한 뒤 풀어나가도록 하고, 문단마다 담기는 정보량을 제한하는 것이다. 이미 Opus 5.5로 전환한 팀이라면 동일한 옛 프롬프트 묶음을 다시 돌려 4.6 시기 및 5.x 시기의 결과물과 비교해 개선 정도를 직접 판단해볼 수 있다.

참고 출처: Jackson Kernion의 X 게시글, The Decoder, CocoLoop, 펑황망 테크(Ifeng Technology); Kernion의 직책과 발언은 본인 게시글 및 외신 보도와 대조해 확인했다.