공공언어 관점에서 본 AI와 인간의 글쓰기 = A Public Language Perspective on Generative AI and Human Writing

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 공공언어 관점에서 생성형 인공지능과 인간의 요약 수행을 비교·분석하여, 공공영역 글쓰기에서 요약이 갖는 ‘판단·책임’의 성격을 실증적으로 논증한다. 공공언어는 유창성이나 정보 효율성만으로 성립하지 않으며, 무엇을 핵심으로 보았는지에 대한 판단 기준과 그 책임 주체가 언어적으로 표면화되어 평가·비판의 대상이 될 수 있어야 한다. 이를 검증하기 위해 2022년 9월 1일 생성형 AI가 생성한 공적 담화 성격의 두 원문(「기후 위기와 그 해결」, 「현대전의 윤리적 문제」)을 동일 입력으로 하여 ① 2022년 GPT-3 계열 요약문, ② 2026년 최신 안정화 모델 요약문, ③ 생도 요약문을 수집하고 질적 사례 연구로 대조하였다. 분석은 (1) 핵심 명제 설정, (2) 추출(extraction) 대 추론(inference) 기반 재조직, (3) 판단의 언어적 흔적(책임 주체, 가치·규범 범주, 근거-주장 조직)이라는 세 축에서 수행되었다. 그 결과, 생성형 AI 요약은 두 시점 모두 문장 응집성은 향상되었으나 정보의 위계화와 판단 기준의 표면화가 제한되어 ‘형식적 중립성’에 머무는 경향이 확인되었다. 반면 인간의 요약은 문제 규정-관계 설정-결론의 책임 언어를 통해 중심 논지를 재구성하고 규범적 우선가치를 명시하는 등, 공공언어가 요구하는 판단성과 책임성을 상대적으로 선명하게 구현하였다. 본 연구는 공공영역에서 요약을 단순 압축이 아니라 책임 가능한 사고 행위로 재정의할 필요를 제기하며, 생성형 AI 활용 시대의 공공언어 교육이 ‘추론적 요약’과 ‘책임 지향적 수정’ 역량을 강화하는 방향으로 설계되어야 함을 논의한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study compares summarization by generative AI and human writers from a public-language perspective, arguing that public language requires explicit judgment and accountable agency rather than mere fluency or efficiency. Using two source texts generated on September 1, 2022 (“Climate Crisis and Its Solutions” and “Ethical Issues in Modern Warfare”), we conducted a qualitative comparison of three sets of summaries: an AI summary from 2022, an AI summary from 2026, and summaries written by Korea Military Academy cadets. The analysis examined whether a central proposition was established, whether information was handled through extraction or inference-based reorganization, and whether linguistic traces of judgment and responsibility were foregrounded.
The findings indicate that AI summaries, despite improved coherence and stylistic refinement, primarily rely on extracting and rearranging source information and rarely make prioritization or judgment criteria explicit. In contrast, cadet summaries tend to reconstruct a central claim, reorganize information hierarchically or causally, and articulate responsibility and normative priorities. These results suggest that, in public contexts, summarization should be understood not as simple compression but as an accountable cognitive act grounded in judgment and responsibility. The study concludes by highlighting pedagogical implications for public-language writing in the era of generative AI.