# 챗GPT 글에 자꾸 나오는 '—' 기호, 진짜 AI 티일까? AI 모델별로 세어 봤더니 7.4개 vs 0개 (결과 표·한국어 글 AI 티 점검표·고치는 요청문)

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- 작성일: 2026.11.05
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챗GPT로 쓴 글을 보면 유독 자주 나오는 기호가 있습니다. 문장 중간에 툭 들어가는 **긴 가로줄 "—"**, 이름은 **엠 대시(em dash)**예요. 영어권에서는 "엠 대시가 보이면 AI가 쓴 글"이라는 말이 밈처럼 돌 정도입니다.

그런데 이번에 AI 평가 기관 **아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis, AA)**가 실제로 AI 모델들이 이 기호를 얼마나 쓰는지 세어 봤습니다. 결과가 꽤 재밌어요. **답변 하나에 7번 넘게 쓰는 모델이 있는가 하면, 40번 답해도 한 번 안 쓰는 모델도 있었습니다.** 같은 회사 모델끼리도 극과 극이었고요.

이 글에서는 조사 결과를 한국어로 정리하고, 리포트·자소서·메일을 AI로 쓸 때 **"AI 티"가 나는 표시들을 어떻게 점검하고 고치는지**까지 복사해 쓰는 요청문과 함께 다룹니다.

![아티피셜 애널리시스 AI 모델별 답변당 엠 대시 개수 차트(제목 한국어 번역)](/uploads/2026/11/-AmcoMQaQ6Wk6vHm.webp)

*아티피셜 애널리시스가 공개한 AA-퍼스널리티벤치 엠 대시 집계 차트(제목 한국어 번역). 왼쪽일수록 많이 씁니다.*

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## 1. 엠 대시가 뭔데요?

| 기호 | 이름 | 길이 | 주로 쓰는 곳 |
|---|---|---|---|
| - | 하이픈 | 가장 짧음 | 단어 잇기(예: e-mail), 전화번호 |
| – | 엔 대시 | 중간 | 범위 표시(예: 2024–2026) |
| — | **엠 대시** | 가장 김(알파벳 M 너비) | 문장 중간에 설명 끼워 넣기, 화제 전환, 강조 |

영어 예문으로 보면 "AI is powerful—but not perfect"처럼 두 덩어리를 이어 주는 역할이에요. 원래 사람도 쓰는 정상적인 문장부호입니다. 다만 **한국어 글에서는 원래 거의 안 쓰는 기호**라서, 한국어 답변에 섞여 나오면 오히려 더 눈에 띕니다.

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## 2. 어떻게 조사했나요

- 조사 이름: **AA-퍼스널리티벤치(AA-PersonalityBench)**
- 방식: 30가지 성격·문체 특성과 관련된 **질문 900개**에 각 모델이 답하게 함
- 조건: **별도 지시(시스템 프롬프트) 없이** 같은 질문만 던져서 모델의 "기본 글버릇"을 비교
- 측정: 답변 속 문장부호, 문장 길이, 목록, 이모지 사용 빈도 등. 이번에 공개한 건 그중 엠 대시 개수
- AA의 설명: 우열을 매기려는 게 아니라 모델마다 의사소통 방식이 어떻게 다른지 보여 주려는 것. 엠 대시를 많이 쓴다고 글을 잘 쓰거나 못 쓴다는 뜻은 아님

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## 3. 결과 한눈에 보기

### 가장 많이 쓴 모델

| 순위 | 모델(회사) | 답변당 평균 |
|---|---|---|
| 1 | GLM-5.3 (Z.ai, 중국) | **7.4개** |
| 2 | GLM-5.3 플래시 (Z.ai) | 6.9개 |
| 2 | 뮤즈 원더 (메타) | 6.9개 |
| 4 | 키미 K3 (문샷, 중국) | 6.7개 |
| 5 | 뮤즈 스파크 1.3 (메타) | 6.4개 |
| 5 | 클로드 페이블 5.1 (앤트로픽) | 6.4개 |

### 우리가 많이 쓰는 서비스 쪽은?

| 회사 | 모델 | 답변당 평균 |
|---|---|---|
| 오픈AI(챗GPT) | GPT-6 아스트라 | 3.2개 |
| 오픈AI | GPT-6.1 솔 | 3.0개 |
| 오픈AI | GPT-6 루나 / GPT-5.6 솔 | 각 2.5개 |
| 오픈AI | GPT-6 솔 | 1.3개 |
| 오픈AI | GPT-4o(11월판) | 0.8개 |
| 오픈AI | GPT-3.5 터보(2023년 초기 챗GPT) | **0.00개** |
| 구글(제미나이) | 제미나이 4 아르곤 | 2.8개 |
| 구글 | 제미나이 3.8 플래시 | 2.4개 |
| 구글 | 제미나이 3.1 프로 프리뷰 | 1.4개 |
| xAI(그록) | 그록 4.5 / 4.7 / 4.6 | 3.9 / 2.5 / 1.8개 |
| 딥시크 | V4.1 플래시 | 5.7개(설정에 따라 3.6개) |
| 앤트로픽(클로드) | 클로드 오퍼스 5.5 | **0.02개** |
| 앤트로픽 | 클로드 소네트 5.5 | 0.01개 이하 |
| 앤트로픽 | 클로드 하이쿠 5.5 | 0.00개 |

![같은 차트 오른쪽 부분, 챗GPT·제미나이·클로드 모델 수치](/uploads/2026/11/vA5AnWAvujCpflis.webp)

*같은 차트의 오른쪽 부분. 챗GPT·제미나이 모델들이 2~3개 안팎, 클로드 5.5 계열과 GPT-3.5 터보가 0에 가깝습니다.*

### 눈여겨볼 점 세 가지

1. **같은 회사라도 모델마다 완전히 다릅니다.** 클로드 오퍼스 5.5는 답변 40개에 하나 나올까 말까인데, 같은 앤트로픽의 클로드 페이블 5.1은 6.4개로 상위권이에요.
2. **초기 챗GPT는 거의 안 썼습니다.** "챗GPT = 엠 대시"라는 인식과 달리 2023년 GPT-3.5 터보는 0.00개. 이후 모델에서 늘어난 겁니다.
3. AI타임스는 이를 두고 문장부호 습관이 **회사보다 개별 모델의 학습·조정 방식**에 따라 달라진다는 걸 보여 준다고 정리했습니다.

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## 4. 그럼 엠 대시 있으면 AI 글인가요?

**아닙니다.** 이건 꼭 짚고 가야 해요.

- 엠 대시는 사람 작가와 기자도 널리 쓰는 정상적인 기호입니다. 기호 하나로 AI 여부를 판별할 수 없다는 게 기사와 AA 모두의 설명이에요.
- 반대로 엠 대시가 없다고 사람이 쓴 글이라는 보장도 없습니다. 위 표처럼 거의 안 쓰는 모델도 많으니까요.
- 친구나 동료 글에 "—" 있다고 "너 AI 썼지?" 하는 건 근거가 약합니다.

다만 **내가 AI 도움을 받아 쓴 글을 내 목소리로 다듬고 싶을 때**는 이런 글버릇을 아는 게 꽤 유용합니다. 아래부터는 그 방법이에요.

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## 5. 한국어 글에서 흔히 보이는 "AI 티" 점검표

엠 대시 말고도 AI 초안에 자주 남는 버릇들이 있습니다. 제출 전에 한 번 훑어보세요.

| 점검 항목 | 이런 게 보이면 | 고치는 방향 |
|---|---|---|
| 긴 줄표 "—" | 문장 중간에 "—"가 반복 | 쉼표, 괄호, 문장 나누기로 바꾸기 |
| 굵은 글씨 남발 | 문단마다 **강조** | 꼭 필요한 한두 곳만 |
| 기계적인 목록 | 모든 내용이 3개짜리 글머리표 | 문단으로 풀어 쓰기 |
| 뻔한 마무리 | "결론적으로", "~하는 것이 중요합니다" | 내 생각이나 구체적 사례로 끝내기 |
| 과한 균형 맞추기 | "장점도 있지만 단점도 있습니다"의 반복 | 내 입장을 분명히 |
| 구체성 부족 | 숫자·날짜·경험 없이 일반론만 | 실제 경험, 수업 내용, 출처 숫자 넣기 |
| 어색한 번역투 | "~에 있어서", "~를 통해" 반복 | 평소 말하듯 바꾸기 |

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## 6. 바로 쓰는 요청문

챗GPT, 제미나이, 클로드 어디서든 그대로 복사해서 쓰면 됩니다.

**① 처음부터 줄표 없이 쓰게 하기**

```
앞으로 답할 때 긴 줄표(—)와 엔 대시(–)는 쓰지 마.
쉼표나 괄호, 짧은 문장으로 나눠서 써 줘.
굵은 글씨와 글머리표 목록도 꼭 필요할 때만 써.
```

**② 이미 쓴 글 점검받기**

```
아래 글에서 AI가 쓴 것처럼 보일 만한 표현을 찾아서 표로 정리해 줘.
(긴 줄표, 반복되는 접속어, 뻔한 마무리 문장, 번역투 등)
각 항목마다 원래 문장과 자연스럽게 고친 문장을 나란히 보여 줘.
내용은 바꾸지 말고 표현만 고쳐.

(여기에 글 붙여넣기)
```

**③ 내 말투로 바꾸기**

```
아래는 내가 평소에 쓴 글이야. 이 말투와 문장 길이를 참고해서
그다음에 붙인 초안을 내가 쓴 것처럼 다시 써 줘.
줄표(—)는 쓰지 말고, 내가 안 쓰는 어려운 단어도 빼 줘.

[내가 쓴 글]
(붙여넣기)

[고칠 초안]
(붙여넣기)
```

**④ 메일·카톡용으로 짧게**

```
아래 내용을 직장 상사에게 보내는 짧은 메일로 써 줘.
3문장 이내, 줄표나 목록 없이, 사람이 직접 쓴 것처럼 담백하게.

(내용 붙여넣기)
```

### 워드·한글에서 한 번에 찾아 지우기

- **MS 워드**: Ctrl+H(맥은 Cmd+Shift+H) → 찾을 내용에 "—" 붙여넣기 → 바꿀 내용에 ", " 또는 공백 → 모두 바꾸기
- **한글(HWP)**: Ctrl+H 찾아 바꾸기 → 같은 방법
- **구글 문서**: Ctrl+H → 같은 방법

모두 바꾸기 후에는 문장이 어색해진 곳이 없는지 꼭 한 번 읽어 보세요.

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## 7. 주의할 점

- **학교·회사 규칙이 먼저입니다.** AI 사용을 금지하거나 표기하라는 과제라면 표현을 다듬는 것과 별개로 규칙을 지켜야 해요. 이 글은 AI 사용을 숨기는 방법이 아니라 글을 자연스럽게 다듬는 방법입니다.
- **AI 탐지기는 정확하지 않습니다.** 기호나 말투 몇 가지로 판정하는 방식은 사람 글을 AI 글로 잘못 보는 경우도 생깁니다.
- **이번 조사는 별도 지시 없이 영어 질문에 답한 기본값 기준**입니다. 위 요청문처럼 지시를 주면 대부분 모델이 줄표를 줄일 수 있어요.
- 모델 이름 옆 (max), (high) 같은 표시는 생각을 얼마나 깊게 하게 했는지 같은 설정 차이입니다. 같은 모델이라도 설정에 따라 수치가 달라질 수 있어요(딥시크 V4.1 플래시가 5.7개와 3.6개로 두 번 나온 것처럼).

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## 8. 자주 묻는 질문

**Q. 내가 쓰는 챗GPT는 어떤 모델이에요?**
A. 앱 상단이나 모델 선택 메뉴에서 확인할 수 있습니다. 위 표의 GPT-6 계열은 2.5~3.2개, 예전 GPT-4o는 0.8개였어요.

**Q. 한국어로 물어봐도 줄표가 나오나요?**
A. 이번 조사는 한국어 기준이 아니라서 수치로 말하긴 어렵습니다. 한국어는 원래 줄표를 거의 안 쓰는 글이라, 나오면 더 눈에 띈다는 정도로만 기억하면 됩니다.

**Q. 클로드는 왜 거의 안 쓰나요?**
A. AA나 앤트로픽이 이유를 밝히지는 않았습니다. 다만 같은 회사의 클로드 페이블 5.1은 많이 써서, 회사 방침이라기보다 모델별 학습·조정 차이로 보는 해석이 나옵니다.

**Q. 줄표 말고 다른 항목 결과도 나오나요?**
A. AA는 문장 길이, 목록, 이모지 등도 함께 분석했다고 밝혔습니다. 이번에 따로 공개된 건 엠 대시 집계예요.

**Q. 줄표만 지우면 자연스러워지나요?**
A. 아니요. 5번 점검표처럼 뻔한 마무리, 일반론, 번역투를 같이 고쳐야 내 글처럼 읽힙니다. 가장 효과가 큰 건 내 경험과 구체적인 숫자를 넣는 거예요.

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## 9. 정리

"엠 대시 = AI"는 반만 맞는 이야기였습니다. 많이 쓰는 모델은 답변 하나에 7번 넘게 쓰지만, 클로드 5.5 계열이나 초기 챗GPT처럼 거의 안 쓰는 모델도 있어요. 기호 하나로 남의 글을 의심하기보다는, AI 도움을 받은 내 글을 제출하기 전에 줄표·뻔한 마무리·일반론을 한 번씩 걷어 내는 습관이 훨씬 쓸모 있습니다.

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**출처**
- 아티피셜 애널리시스 X 게시물, AA-퍼스널리티벤치 엠 대시 집계(2026.11.4)
- AI타임스, "중국 GLM-5.3, 답변마다 '엠 대시' 7.4개 사용…클로드는 거의 안 써"(2026.11.5)
- 이미지: 아티피셜 애널리시스 공개 차트(제목 한국어 번역)

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출처: AI 라운지 (https://www.ai-lounge.co.kr/post/130)