교회 미디어팀이 생성형 AI를 배울 때 흔히 묻는 질문은 "어떤 명령을 쓰면 좋은 글이 나오는가"이다. 그러나 더 중요한 능력은 그럴듯한 글을 멈춰 세우고 무엇이 사실이며 무엇이 공동체의 목소리인지 가려내는 일이다.
영국성공회 디지털 랩이 2024년 공개한 한 블로그 글은 이 점을 뜻밖의 방식으로 보여 준다. 매끈한 AI 찬양문을 먼저 읽게 한 뒤, 그것이 몇 초 만에 생성된 초안이었다고 밝히고 독자에게 다시 읽어 보라고 요청했다. 완성품을 자랑하기보다 오류와 문체를 함께 해부한 사례다.
"어떻게 쓰게 할까"를 묻는 훈련은 생산량을 늘린다. "무엇을 멈출까"를 묻는 훈련은 책임을 늘린다. 문제는 앞의 질문이 훨씬 재미있고 결과가 즉시 눈에 보인다는 점이다. 그래서 대부분의 교육이 거기서 끝난다. 그러나 교회가 내보내는 글은 공동체의 이름을 달고 나간다. 잘 쓰는 능력보다 잘못된 것을 알아보는 능력이 먼저인 이유다.
'좋아 보이는 글'을 먼저 의심하게 한 공개 실험
영국성공회 웹사이트의 「AI for content creation, Part 1: Generated copywriting」은 처음부터 출처와 한계를 설명하지 않는다. 도입부는 AI가 교회의 뉴스레터와 소셜미디어 글, 이미지와 영상 제작을 돕고 참여를 높일 수 있다고 자신 있게 말한다. 이어 일부 교회가 성탄과 부활절용 그림, 수련회 영상 편집에 AI를 효과적으로 활용했다는 '사례'도 제시한다. 문장은 정돈돼 있고 결론도 낙관적이다.
그러나 중간의 문구가 흐름을 뒤집는다. 앞부분 전체가 ChatGPT로 생성됐다는 공개다. 작성자는 사용한 프롬프트를 밝히고, 독자에게 첫 부분으로 돌아가 징후를 찾아보라고 한다. 비슷한 길이의 단락, 건조하고 개성이 약한 어조, 지나치게 규칙적인 전개를 예로 든다.
이때 앞부분의 교회 사례는 독립적으로 확인된 현장 보고가 아니라 생성된 문장 안의 주장으로 보아야 한다. 원문도 교회명, 날짜, 결과 측정 자료를 제시하지 않는다. 따라서 이를 실제 성과 사례로 재인용해서는 안 된다.
이 대목이 실험의 가장 실용적인 부분이다. 우리가 평소 기사와 보고서에서 스쳐 지나가는 "일부 교회가 효과를 보았다"는 문장에는 확인할 대상이 아예 없다. 교회명도 없고 날짜도 없으니 반박할 수도, 검증할 수도 없다.
검증할 수 없는 문장은
참도 거짓도 아니라
인용해서는 안 되는 문장이다.
실험의 가치는 특정 제품의 성능을 입증한 데 있지 않다. 독자가 한 번 믿고 읽은 문장을 폭로 뒤에 다시 읽으면서 유창함과 신뢰성을 분리해 보게 했다는 데 있다.
여기에 하나가 더 있다. 그 글은 교단 공식 웹사이트에 실렸다. 같은 문장이 익명 블로그에 있었다면 훨씬 쉽게 의심받았을 것이다. 게시된 자리가 내용의 신뢰도를 대신 보증한 셈이다. 교회 주보와 공식 계정도 똑같은 힘을 가진다. 우리가 올린 글은 개인의 의견보다 더 쉽게 사실로 받아들여진다.
다만 처음에 AI 생성 사실을 숨긴 방식은 교육적 충격을 주는 동시에 신뢰를 시험한다. 교회가 그대로 따라 한다면 공개 시점과 범위를 더 신중히 정해야 한다. 예배 안내나 교리 교육처럼 즉시 사실로 받아들여질 글에 기만 장치를 두어서는 안 된다. 읽는 사람이 그 글을 근거로 움직이기 때문이다. 시간을 착각해 예배를 놓치거나 잘못된 교리 설명을 그대로 외우는 일이 생기면 수업의 효과보다 손해가 크다.
교회 교육으로 옮길 때는 '폭로'보다 '비교'가 낫다
이 사례를 교회 미디어 교육에 적용할 때 목표는 AI 글을 맞히는 게임이 아니다. 사람도 판에 박힌 글을 쓰고, AI도 다양한 문체를 흉내 낼 수 있다. 문체로 판별하려는 훈련은 금세 무용해진다. 목표는 작성 경로와 근거를 확인하는 습관을 만드는 것이다.
실제 교회에서는 공개가 승인된 가상의 행사 안내 하나를 준비한 뒤, 담당자가 쓴 원문과 AI 초안을 나란히 놓는 방식이 안전하다. 두 글에서 출처와 빠진 조건, 과장, 공동체 어휘, 저작권 위험을 표로 표시한다.
가령 "모든 세대가 함께하는 따뜻한 행사"라는 문장은 듣기 좋지만 실제 접근성을 보장하지 않는다. 휠체어 동선, 수어 통역, 아동 돌봄, 참가비, 신청 마감처럼 확인 가능한 정보가 있어야 한다. "지역사회에서 큰 호응을 얻었다"는 표현도 참가 기록이나 공개 설문이 없다면 삭제한다. AI가 존재하지 않는 후기나 협력기관을 보태면 문장이 자연스러워도 실패다.
반대로 담당자 원문에 내부 은어와 설명되지 않은 약어가 많다면, AI 초안과의 비교가 인간 문장의 약점도 드러낼 수 있다. 오래 섬긴 사람일수록 이 문제가 크다. "본당", "제직회", "다락방", "새가족부 3주차"는 안에 있는 사람에게만 자명하다. 처음 오는 사람은 그 문장 앞에서 자신이 낄 자리가 아니라고 느낀다.
AI 초안이 밋밋해서 좋을 때가 있다.
아무 맥락 없이 읽어도 뜻이 통하기 때문이다.
영국성공회 글의 공개 실험도 자동 생성문을 그대로 배포하라고 권하기보다, 개성과 진실성, 모방과 표절의 문제를 생각하게 한다. 그러면서 원문 자체에도 조심할 대목이 있다. 당시 제품 성능에 관한 강한 평가와 인터넷 접근 범위에 대한 포괄적 표현이 등장하는데, 이런 문장 역시 공식 사이트에 실렸다는 이유만으로 현재 사실이 되는 것은 아니다. 제품 기능은 바뀌며, 모델이 무엇을 검색하고 학습했는지는 서비스와 설정에 따라 다르다. 2024년에 맞았던 설명이 지금도 맞는다는 보장은 없다.
교육자는 교재로 쓰는 글에도 같은 잣대를 들이대야 한다. 그러지 않으면 "의심하라"고 가르치면서 "이 글만은 믿으라"고 말하는 셈이 된다.
45분 '초안 해부 모임'의 실제 절차
처음 5분에는 민감정보가 전혀 없는 공개용 가상 과제를 고른다. 상담, 심방, 교인명부, 출석, 헌금, 건강·가족 사정, 아동·청소년 정보는 연습 재료로도 입력하지 않는다.
다음 10분에는 같은 사실 꾸러미로 사람이 쓴 글과 AI 초안을 만든다. 사실 꾸러미에는 행사명, 일시, 장소, 대상, 문의 방식처럼 확인된 항목만 넣고, 성경 번역문이나 타인의 글을 길게 복사하지 않는다.
이어지는 15분에는 참가자가 문장마다 네 가지 표지를 붙인다. 근거 있음, 근거 없음, 표현은 가능하지만 공동체 검토 필요, 삭제해야 할 민감·위험 요소. 숫자와 날짜, 인용, 성경 장절, 기관명은 원자료로 되돌아가 확인한다. 사진 설명이나 홍보 문구에 특정 작가나 설교자의 문체를 흉내 내는 지시가 있었다면 제거하고, 생성물의 저작권과 사용 조건도 확인한다. 다른 세대와 장애 당사자가 읽을 때 배제되는 표현이 없는지도 본다.
마지막 15분에는 사람이 최종본을 다시 쓰고 변경 이유를 남긴다. "AI가 작성함"이라는 한 줄만 붙이는 것으로 책임을 끝내지 않는다. 누가 사실을 확인했고, 누가 게시를 승인했으며, 오류 신고가 오면 누가 내릴지를 정한다. NIST의 AI 위험관리 프레임워크가 설계·개발·사용·평가 전 과정에서 신뢰성 위험을 관리하도록 제안하는 취지에 맞춰, 교회도 작성 전 목적 설정, 작성 중 자료 제한, 게시 전 검수, 게시 후 수정의 네 지점을 운영 절차로 만든다.
훈련용 초안에는 세 종류의 결함을 의도적으로 섞을 수 있다. 원자료와 다른 날짜 하나, 확인할 수 없는 성과 주장 하나, 공동체가 승인하지 않은 감정적 표현 하나다. 참가자에게 정답 위치를 미리 알리지는 않되 결함이 있다는 사실과 학습 목적은 고지한다. 검수 뒤에는 발견하지 못한 항목도 함께 공개해, 그럴듯함에 끌린 순간을 비난 없이 돌아본다. 같은 초안을 다른 모둠이 교차 검토하면 개인의 확신보다 절차가 왜 중요한지도 드러난다. 다만 실제 인물이나 실제 위기 사연을 변형해 문제로 만들지 않는다. 완전히 가상인 자료를 쓰고 연습 파일은 교육 종료 뒤 정한 기한에 삭제한다.
모임에서 배운 것을 실무로 옮기려면 짧은 확인표가 필요하다. 게시 버튼 앞에서 이 다섯 가지만 물어도 대부분의 사고를 막을 수 있다.
· 이 글에서 확인하지 않고 쓴 숫자나 날짜가 있는가
· 출처를 댈 수 없는 성과·후기·기관명이 있는가
· 처음 온 사람이 읽어도 뜻이 통하는가
· 개인을 식별할 수 있는 정보가 본인 동의 없이 들어 있는가
· 틀렸을 때 누가 내리는지 정해져 있는가
평가 기준은 속도가 아니라 발견 능력이다. 근거 없는 주장 몇 개를 찾아냈는지, 날짜와 링크를 원자료로 확인했는지, 공동체의 실제 목소리가 남았는지, 민감정보를 입력하지 않았는지, 최종 책임자가 누구인지로 본다. 참가자가 AI 문장을 더 화려하게 만드는 데만 몰두한다면 수업은 실패한 것이다.
초안을 버릴 줄 알고,
모르는 것을 '확인 필요'로 남기며,
게시하지 않을 판단을 할 수 있어야 한다.
신뢰를 가르치면서 신뢰를 소모하지 않는 법
교회는 진실을 말하는 방식까지 메시지의 일부로 여긴다. 그러므로 영국성공회 사례의 반전 구조를 사용할 때도 참가자에게 "교육 중 일부 초안의 작성 주체를 나중에 공개한다"고 미리 알리는 편이 낫다. 외부 공개물에는 처음부터 AI 보조 여부와 인간 검수자를 표시한다. 학습 목적의 잠깐의 혼란이 가능하더라도 실제 교우를 속이거나 반응을 몰래 연구해서는 안 된다. 참가 결과를 개인별 점수로 저장하거나 홍보에 재사용하지 말고, 필요한 최소 기록만 보존한다.
"AI로 작성"이라는 표기는 정보가 적다. 읽는 사람이 알고 싶은 것은 어디까지가 기계이고 누가 확인했는가이다. 이 정도면 충분하다. "초안은 생성형 AI의 도움을 받았고, 사실 확인과 최종 문장은 ○○○이 맡았습니다." "이미지는 생성형 AI로 만들었습니다." "인용한 자료의 출처와 확인 날짜는 아래에 있습니다." 표기의 목적은 면책이 아니라 독자가 확인할 경로를 여는 것이다.
「Antiqua et Nova」는 AI 결과를 따르는 사람과 조직이 위임한 힘에 대해 책임을 지며, 투명성과 개인정보, 책임성의 보호장치가 필요하다고 강조한다. 이 원칙은 교단을 넘어 목회 커뮤니케이션에 유효하다. AI가 빠르게 초안을 만들 수 있어도, 공동체의 슬픔과 기쁨을 알고 어떤 말을 하지 않아야 하는지 분별하는 책임까지 넘길 수는 없다. 편향과 환각을 확인하고 사람의 최종 검토를 거쳐야 하는 이유다.
AI를 잘 쓰는 공동체는 잘 멈추는 공동체다
영국성공회 디지털 랩의 글은 완벽한 모범답안이 아니다. 오히려 생성문이 얼마나 쉽게 사실처럼 읽히는지, 공식 채널의 권위가 그 인상을 얼마나 강화하는지 보여 주는 교육 재료다.
한국 교회가 가져올 핵심은 놀라운 반전이 아니라 다시 읽기의 습관이다. 공개 가능한 사실만 넣고, 원문과 초안을 비교하며, 근거 없는 사례를 지우고, 개인정보와 저작권을 확인하고, 사람이 마지막 문장을 책임지는 훈련이다.
AI 문장을 빠르게 생산하는 교회보다
그 문장을 멈춰 세우고 함께 고칠 수 있는 교회가
더 신뢰받을 것이다.
참고 자료
· AI for content creation, Part 1: Generated copywriting, The Church of England Digital Labs — https://www.churchofengland.org/resources/digital-labs/blogs/ai-content-creation-part-1-generated-copywriting (확인 2026-09-21)
· AI Risk Management Framework, National Institute of Standards and Technology — https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (확인 2026-09-21)
· Antiqua et Nova: Note on the Relationship Between Artificial Intelligence and Human Intelligence, Dicastery for the Doctrine of the Faith / Dicastery for Culture and Education — https://www.vatican.va/roman_curia/congregations/cfaith/documents/rc_ddf_doc_20250128_antiqua-et-nova_en.html (확인 2026-09-21)
이 글은 손하람 목사의 창가에 2026. 9. 22에 올린 글을 옮긴 것입니다.