AI 글쓰기 도구 2026: 연구가 확인해 준 것만

올해 찾아본 AI 글쓰기 도구 목록은 죄다 제휴 페이지거나, 자기 제품을 1등으로 세워둔 벤더 블로그였어요. 믿을 만한 걸 원해서 직접 만들기로 했어요. 같은 리서치 브리프를 세 개의 딥 리서치 시스템(ChatGPT, Claude, Gemini)에 똑같이 돌리고, 결과를 합친 다음, 중요한 주장은 원 출처로 하나씩 확인했어요. 그 과정에서 숫자 몇 개가 바뀌었고요. 어디서도 찾을 수 없는 연구 두 개는 그냥 뺐어요. 살아남은 건 전부 출처로 연결돼요.

시작 전에 하나 밝힐게요. 저는 Subtext를 만들어요. 메시지가 읽는 사람에게 어떻게 가닿는지를 다루는 앱이에요. 그래서 이 주제에서 대인관계 쪽으로 편향돼 있어요. 그리고 소통 관련 연구를 취미로 읽는데, 이 글 후반부에서 그게 티가 날 거예요.

짧게 답하면

주로 한 언어로 쓰고 입력하는 동안 다듬어주길 원한다면, Grammarly가 여전히 가장 강한 만능 에디터예요. 이미 쓴 문장에서 더 나은 표현을 찾는 게 문제라면 Wordtune과 DeepL Write를 써보세요. 저처럼 독일어와 영어를 오간다면, DeepL Write와 LanguageTool, Grammarly를 같은 주에 나란히 써보고 가장 덜 거슬리는 걸 남기세요. 어려운 메시지에는 문법 검사기가 도움이 안 돼요. 챗봇에 제대로 브리핑을 하거나, 제가 공동 창업한 Subtext를 쓰세요. Subtext는 문장을 바꾸기 전에 맥락을 묻고 초안을 먼저 읽어요. 이메일 양이 문제라면 받은편지함에 이미 들어 있는 Gemini나 Copilot으로 대부분 해결되고, 이메일이 곧 업무라면 Superhuman이 다음 단계예요.

그리고 제가 이 도구들을 쓰는 방식 자체를 바꾼 발견 하나. 여러 연구가 상대가 AI가 썼다고 의심하는 순간 당신을 덜 신뢰하게 된다는 걸 보여주고, 그 벌점은 따뜻하고 개인적인 메시지에서 가장 크게 나타나요. 그 연구는 아래에서 더 다뤄요.

어떤 연구도 한 도구가 다른 도구보다 낫다고 증명하지 않아요

Grammarly와 Wordtune, QuillBot을 실제 글쓰기로 나란히 세워 순위를 매긴 독립적인 벤치마크를 찾아봤어요. 그런 건 없어요. 가장 가까운 게 알고리즘 기반 글쓰기 피드백을 다룬 33개 실험을 종합한 2026년 Assessing Writing 메타분석¹이에요. 피드백은 전반적으로 도움이 됐고(g = 0.36, 작음에서 중간 정도 효과), 제2언어 작문자가 가장 많이 얻었고, 개별 도구 사이의 차이는 통계적으로 유의하지 않았어요. 제가 웃었던 디테일은 이거예요. Grammarly와 Pigai의 피드백은 학생 글쓰기를 측정 가능할 만큼 개선했지만, ChatGPT 단독 피드백은 유의미한 수준에 이르지 못했어요.

Zapier는 50개 넘는 글쓰기 도구를 직접 테스트했고², 제품 쪽에서 비슷한 결론에 도달했어요. 순수 텍스트 생성 자체는 도구 간 차이가 거의 없어져서, 워크플로와 통제권, 연동이 어떤 도구가 하루 일과에 자리 잡을지를 결정한다는 거예요. 그러니 어느 리스티클이 도구 A는 정확도 94%, 도구 B는 87%라고 말하면, 그냥 장식으로 받아들이세요. 그런 숫자 뒤에 방법론을 공개한 곳은 아직 없어요.

이제 “글쓰기 도우미”는 네 가지 다른 제품을 뜻해요

카테고리 자체가 갈라졌어요. Grammarly, LanguageTool, DeepL Write, ProWritingAid 같은 에디터는 이미 써놓은 텍스트에 반응해요. Wordtune과 QuillBot은 리라이터예요. 문장이나 문단의 대안을 만들어내려고 만들어졌고요. ChatGPT, Claude, Gemini는 먼저 상황을 추론하고 그다음에 써요. 그리고 Jasper, Writer, Anyword 같은 플랫폼은 마케팅이나 기업용 텍스트를 대규모로 뽑아내려고 존재해요. LanguageTool도 자기 사이트에서 비슷한 선을 긋는데, 텍스트를 개선해주는 도구와 대신 생성해주는 도구를 나눠요. AI가 내장된 이메일 클라이언트는 다섯 번째 그룹인데, 아래에서 따로 다룰게요.

에디터들, 어떤 문제를 푸는지로 정리했어요

**Grammarly**가 여전히 기본값인 데는 이유가 있어요. 브라우저, Gmail, Docs, 휴대폰에서 다 작동하고, 프롬프트를 기다리는 대신 입력하는 동안 바로 반응해요. 어조 감지기³는 초안이 어떻게 읽힐지 자신감부터 걱정까지 라벨을 붙여주고, 리라이트 기능은 요청하면 격식을 조절해요. 회사 측 발표로는 일일 사용자가 4천만 명이 넘어요. Pro는 연간 결제 기준 월 12달러, 월간 결제는 30달러고, AI 프롬프트 2,000회가 포함돼요. 두 가지 유의할 점이 있어요. 어조 라벨은 제품 측 주장일 뿐, 실제 받는 사람의 반응과 대조해 검증한 독립 연구는 없어요. 리라이트도 개성을 깎아내는 경향이 있는데, 아래의 획일화 연구를 보면 이걸 진지하게 받아들이게 될 거예요. 알아두면 좋은 것 하나. Grammarly는 2025년에 이메일 클라이언트 Superhuman을 인수하고 그 이름을 모회사 이름으로 가져갔어요. 그러니 이메일 쪽 번들링이 더 깊어질 걸로 예상하세요.

**DeepL Write**는 첫 리서치에서 빠져 있었는데, 특히 유럽에서는 상위권에 들어갈 자격이 있어요. 문법을 교정하고, 문장 전체의 대안 표현을 제안하고, 비즈니스·학술·캐주얼 같은 스타일과 다정함·자신감·외교적 같은 톤을 오갈 수 있어요. 지원 언어는 영어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 스페인어예요. 저는 매일 영어와 독일어를 쓰고 가끔 튀르키예어도 쓰는데, 앞의 두 언어에서는 DeepL Write가 이중언어를 쓰는 동료가 표현을 바꿔주는 것에 가장 가까워요. Write Pro는 월 7.50달러 정도예요. 저한테 아쉬운 점은 아직 튀르키예어가 없다는 거예요.

**LanguageTool**은 화려함 대신 언어 커버리지로 승부해요. 30개 넘는 언어의 문법과 스타일을 검사하고, 독일어를 포함한 유럽 언어에서 가장 깊게 다뤄요. 오픈소스 코어와, 텍스트가 어디로 가는지 신경 쓰는 팀을 위한 자체 호스팅도 제공하고요. Premium은 장기 요금제 기준 월 5달러 정도예요. 결과물은 Grammarly보다 조용한 느낌이에요. 제안도 적고 리라이트도 덜한데, 이걸 더 좋아하는 사람도 있을 거예요.

**Wordtune**은 딱 한 순간을 잘 풀어요. 무슨 말을 하고 싶은지는 아는데 문장이 그걸 안 담아줄 때요. 격식 수준이 다른 여러 리라이트를 만들어주고, 줄이거나 늘려주고, 막혔을 때 이어서 써줘요. 무료 등급은 하루 열 번 리라이트를 주고, 유료 요금제는 프로모션에 따라 대략 월 7달러에서 10달러 사이를 오갔어요. 이메일과 짧은 메시지에서는 제가 써본 것 중 가장 순수하게 리라이트에 집중한 도구예요.

**QuillBot**은 패러프레이징 기계예요. 유창함부터 학술적, 휴머나이저까지 열 가지 모드에, 원문에서 어휘가 얼마나 멀어질지 조절하는 슬라이더까지 있고, 연간 결제 기준 월 8달러 정도예요. 요청하는 대로 어조를 바꿔줘요. 새로 나온 버전이 그걸 읽을 특정 사람에게 잘 가닿을지는 어떤 패러프레이저도 답해주지 않는 질문이고, 그 공백은 에세이보다 메시지에서 더 크게 문제가 돼요.

**ProWritingAid**는 넓이 대신 깊이를 택했어요. 페이싱, 반복, 가독성, 클리셰를 다루는 분석 리포트가 25개 넘게 있고, 소설을 위한 원고 단위 분석도 있어요. 제가 가장 존중하는 설계 결정은, 리라이트 없이 분석만 하는 어시스티브 AI와 새 텍스트를 만들어내는 생성형 AI를 구분해둔 거예요. 월 10달러 정도고, 평생 라이선스는 399달러 근처예요. 소설이라면 Grammarly 대신 이걸 고를 거예요. WhatsApp 메시지라면, 아니에요.

ChatGPT, Claude, Gemini는 다른 게임을 해요

문법 검사기는 눈앞의 문장만 봐요. 챗봇은 상황 전체를 붙들 수 있어요. 받는 사람이 누구인지, 그 전에 무슨 일이 있었는지, 뭘 이루고 싶은지, 이 메시지가 어떻게 들릴까 봐 걱정하는 게 뭔지요. 조심스러운 일일수록 교정보다 맥락이 이겨요.

셋 다 각자 뚜렷한 강점이 있어요. ChatGPT는 캔버스 형태로 대화 안에서 바로 편집할 수 있는 초안 기능을 넣어서, 채팅 로그가 아니라 실제로 쓸 만한 글쓰기 화면으로 바꿔놨어요. Claude는 업로드한 글 샘플로 커스텀 스타일을 만들어서, 격식과 캐주얼 사이의 토글을 주는 대신 당신이 어떻게 들리는지를 학습해요. Projects 기능은 긴 문서와 그 맥락을 한데 묶어두고요. Gemini는 구글 스택 안으로 들어갔어요. 2026년 봄부터 Drive와 Gmail, Chat의 자료를 써서 Docs 안에서 문서 초안을 써주고⁴, Match writing style 기능은 문서 전체를 하나의 일관된 목소리로 다듬어줘요.

함정은 2026년 Computers and Composition 연구⁵에서 나와요. 연구진은 Claude, Gemini, Copilot, ChatGPT의 여러 버전을 포함해 생성형 AI 플랫폼 여덟 개에게 학술 글쓰기 샘플을 교정하게 하고, 그 결과를 사람의 교정과 비교했어요. 모델들은 사람 기준선보다 문장 단위 오류를 더 적게 잡아냈고, 어떤 오류 유형은 과하게 지적하면서 다른 유형은 놓쳤어요. 이 시스템들은 리라이트는 잘하지만, 그 자신감만큼 교정을 잘하지는 않아요. 저는 AI가 손댄 초안은 전부 나중에 따로 체커를 한 번 더 돌리는데, 이 연구가 그 이유예요.

이메일은 이미 돈 내고 있는 것부터 써보세요

Gmail의 Gemini는 스레드 맥락을 갖고 답장을 초안으로 써주고 다시 써주며, 과거 메일을 써서 제안을 개인화하기 시작했어요. Outlook의 Copilot도 비슷한 걸 해요. 초안 작성, 톤 코칭, 스레드 요약까지 되지만 Microsoft 365 Copilot 라이선스가 필요해요. iPhone과 Mac에서는 Apple Intelligence가 문자와 이메일을 여러 톤으로 다시 써주는데, 무료고 기기 안에서 처리돼요. 리뷰어들⁶은 유능하지만 보수적이라고 표현하는데, 저도 두 단어 모두 동의해요.

이메일 안에서 사는 사람들을 위한 유료 업그레이드도 있어요. Superhuman은 당신의 목소리로 답장을 미리 써주고, 그 사람과의 이력을 바탕으로 받는 사람별로 톤을 맞춰요. Business 티어의 보이스 기능까지 포함하면 월 30~40달러 정도예요. Superhuman은 자체 테스트에서 자동 초안의 40%가 하루 안에 발송됐고 그중 대부분이 수정 없이 나갔다고 말해요. 두 숫자 모두 Superhuman에서 나온 거라, 독립적인 누군가가 측정하기 전까지는 마케팅으로 봐두세요. Shortwave는 Gmail 전용으로 더 저렴한 보이스 매칭을 해주는데, 가격이 출처마다 너무 제각각으로 보도돼서 구독 전에 직접 사이트에서 확인하는 걸 추천해요. Missive는 받은편지함을 같이 쓰는 팀에 맞고 어떤 모델을 쓸지 고를 수 있어요. Flowrite를 기억한다면, 2025년 1월에 인수돼서⁷ MailMaestro에 합쳐졌어요.

전문 도구들, 짧게

소설 쓰는 사람들에게는 Sudowrite가 있어요. Muse라는 산문 특화 모델과, 챕터를 넘나들며 캐릭터와 줄거리를 일관되게 지켜주는 Story Bible을 중심으로 만들어졌고, 월 10달러 정도부터 시작해요. 학술 글쓰기에는 하나의 서브 생태계가 통째로 있어요. 탐색과 초안 작성엔 SciSpace, 체계적 문헌고찰엔 Elicit, 빠른 근거 확인엔 Consensus, 제출용 원고엔 Paperpal이요. 이 도구들을 둘러싼 비교 수치는 대부분 각 벤더의 자체 벤치마크 페이지에서 나온 거라, 피치덱을 읽듯이 읽으면 돼요. 마케팅팀에는 Jasper가 있어요. 브랜드 목소리와 스타일 규칙을 대규모로 통제된 결과물로 바꿔주고 월 39달러부터고요. Anyword는 예측 성과 모델로 카피에 점수를 매기는데, Anyword가 인용하는 그 점수의 정확도 수치는 Anyword 자체에서 나온 거예요. 기업에는 Writer가 있어요. 수천 명의 직원 사이에서 회사의 용어와 스타일, 컴플라이언스를 일관되게 지키기 위해 존재해요.

연구가 말하는, AI가 당신의 글에 하는 일

가장 강력한 증거는 속도와 다듬기 쪽이에요

가장 강력한 인과관계 연구는 여전히 Noy와 Zhang의 Science 무작위 실험⁸이에요. 대졸 학력의 전문직 종사자 453명에게 직군별 글쓰기 과제를 주고 절반에게 ChatGPT를 쓰게 했어요. 평균 완료 시간이 40% 줄었고, 평가된 품질은 18% 올랐고, 가장 약한 작문자들이 가장 많이 좋아졌어요. 2023년 초의 GPT-3.5로 한 실험이니 지금 모델은 그때보다 더 강력해요.

문장 단위를 넘어서면 증거가 얇아져요

2026년 Journal of English for Academic Purposes 체계적 문헌고찰⁹은 실증 연구 25건을 종합해서 일종의 분업을 찾아냈어요. 챗봇은 아이디어 생성과 초기 초안을, 자동 피드백 도구는 수정을 맡는다는 거예요. 보고된 성과는 표면적 품질과 글쓰기 과정 쪽에 몰려 있고, 논증과 구조에 대한 증거는 더 약하고 엇갈려요. Assessing Writing 메타분석도 같은 방향을 가리키는데, 반전이 하나 있어요. 심층적인 개선이 나타난 곳에서는 그게 표면적인 개선보다 시간이 지나도 더 오래 유지됐다는 거예요.

다들 비슷하게 들리기 시작해요

Doshi와 Hauser는 단편소설로 실험을 진행했어요¹⁰, Science Advances에 실린 연구예요. AI 아이디어를 쓸 수 있었던 작가들은 더 창의적이고 더 잘 쓰였다고 평가된 이야기를 만들어냈는데, 특히 원래 창의성이 낮았던 작가일수록 더 그랬어요. 그런데 그 이야기들은 서로 측정 가능할 만큼 더 비슷해지기도 했어요. 개인은 나아지는데 집단은 수렴해요. 관련 연구인 AI 고스트라이터 효과¹¹는 사람들이 자기 것이라는 소유감이 들지 않는 AI 텍스트에도 기꺼이 자기 이름을 서명한다는 걸 밝혔는데, 이건 그 자체로 조용한 문제예요.

자동완성은 눈치채지 못하는 사이에 의견을 옮길 수 있어요

2026년 3월, Science Advances는 참가자 2,582명이 참여한 사전등록 실험 두 건¹²을 발표했어요. 참가자들은 사회적 이슈에 대해 글을 쓰면서 은근히 편향된 자동완성 제안을 주는 AI 어시스턴트를 썼어요. 이후 그들이 밝힌 의견은 AI의 입장 쪽으로 움직여 있었어요. 대부분은 눈치채지 못했고요. 미리 경고해줘도 소용없었고¹², 나중에 디브리핑을 해도 마찬가지였어요. 그 효과는 같은 주장이 고정된 텍스트로 나타났을 때보다 상호작용하는 제안으로 나타났을 때 더 강했어요. 자동완성이 이제 Gmail과 키보드, 그리고 위에 나온 도구 절반에 들어가 있다 보니, 이 연구는 제 머릿속에 영구히 자리를 잡았어요.

그리고 다음이 어디로 갈지 보여주는 힌트 하나. 얼라인먼트 연구는 일회성 프롬프트 대신 당신의 글 샘플에서 개인적인 스타일 규칙을 추론하는 쪽¹³으로 옮겨가고 있는데, 개인화 경쟁이 다음에 어디로 갈지 짐작하게 해줘요.

AI가 썼다고 의심될 때, 사람들이 당신을 판단하는 방식

SEO 리스티클은 이 부분을 건너뛰는데, 메시지에서는 어떤 기능보다 이게 더 중요해요.

코넬 연구진은 사람들을 AI 스마트 답장이 낀 대화에 넣고 그 결과를 Scientific Reports에 발표했어요¹⁴. 스마트 답장은 대화를 더 빠르게 만들었고 언어도 더 긍정적으로 만들었어요. 그런데 상대가 AI를 썼다고 의심만 해도, 사람들은 그 상대를 덜 협조적이라고 평가했고 친밀감도 덜 느꼈어요¹⁴. 실제로 AI가 쓰였는지와 무관하게, 의심 그 자체가 타격을 줬어요.

CHI 2022 연구¹⁵는 위로와 조문 이메일을 다뤘어요. AI가 관여했다고 밝히면 글쓴이에 대한 신뢰가 떨어졌고, 참가자들은 AI가 쓴 감정적인 메시지를 가짜처럼 느낀다고 묘사했어요. 이 패턴에는 이미 이름이 있었어요. 리플리컨트 효과¹⁶인데, 기계가 썼다고 의심되는 프로필이 덜 신뢰받는 현상이에요.

제가 가장 자주 인용하는 2025년 연구는 USC와 University of Florida¹⁷에서 나왔어요. 직장인 1,000명 넘게가 AI 도움 수준이 다른 업무 메시지들을 평가했어요. AI 도움을 많이 받은 상사는 직원의 약 40~52%만 진심 있다고 평가한 반면, AI 도움이 적은 메시지는 83%가 그렇게 평가했고, 체감되는 전문성도 같이 떨어졌어요¹⁷. 사람들은 상사의 AI 사용보다 자기 자신의 AI 사용을 훨씬 관대하게 평가하기도 했어요. 저자들의 실무적인 해석은 제 생각과 같아요. 업무 이메일에 소소한 AI 수정은 비용 없이 통하지만, 많은 생성은 존중이 깎여나가는 지점이라는 거예요.

2025년 AIES 발표 논문¹⁸은 메커니즘을 하나 더 보태요. AI 도움을 받았다고 표시된 메시지는 양쪽 방향 모두에서 인성의 신호로서 더 약하게 읽혀요. AI 도움을 받은 사과는 덜 따뜻해 보이고, AI 도움을 받은 비난은 덜 차가워 보여요. AI 없이 쓴 글은 비용이 드는 신호로 작동해요. 상대를 위해 실제로 애를 썼다는 증거인 거죠.

균형을 맞추자면, 2025년 iScience 연구¹⁹는 어떤 상호작용에서는 AI 매개가 신뢰 형성 속도를 오히려 높일 수 있다는 걸 발견했어요. 벌점은 메시지가 원래 노력과 감정을 담아야 하는 자리에서 집중되고, 거래적인 대화에서는 약해져요.

그래서 위의 모든 걸 근거로 한 제 개인 원칙은 이래요. 물류성 연락은 AI에 통째로 맡기고, 업무 이메일은 AI를 가볍게 쓰고, 사과와 조문, 관계를 규정하는 메시지는 직접 쓰고 AI는 문법 확인에만 써요. 어려운 메시지에 도움은 받고 싶지만 인간다움까지 외주 주고 싶지는 않다는 이 긴장, 이게 정확히 제가 Subtext에서 신경 쓰는 지점이고, 이 연구들은 그게 실재한다는 걸 계속 확인해줘요.

계속 고쳐 쓰고 있는 그 메시지를 위해

위의 모든 카테고리는 결국 “이걸 더 낫게 만들어줘”의 어떤 버전에 답하고 있어요. 에디터는 쓴 걸 교정하고, 리라이터는 대안을 만들고, 챗봇은 설명해주면 상황을 추론하고, 마케팅 플랫폼은 카피를 대량으로 뽑아내요. 어려운 개인적 메시지 앞에서 쓸모 있는 질문은 다른 쪽이에요. 지금 이게, 보내기 전 이 상태로, 무슨 말을 하고 있는가.

위 섹션의 연구가 저한테 이 질문이 리라이트보다 우선한다는 걸 납득시켰어요. 많은 생성이 읽는 사람 눈에 진정성을 깎아내리고, AI 없이 쓴 글이 노력이 든 신호로 읽힌다면, 필요한 건 초안을 대신 만들어주는 도구가 아니라 초안을 다시 당신 손에 돌려주는 도구예요. 방금 말한 제 원칙, 직접 쓰고 AI는 확인에만 쓴다는 그 원칙에서, 이게 바로 그 확인 단계예요.

그게 바로 Subtext가 하려고 만들어진 일이고, 제가 공동 창업했으니 이건 리뷰가 아니라 주장으로 받아들이세요. Subtext는 문장이 아니라 스레드를 가져가서, 당신의 초안이 받는 사람에게 어떤 신호를 보낼 것 같은지 이름을 붙이고, 그 일을 하는 표현을 콕 짚어줘요. 그래서 보내는 메시지는 여전히 당신의 말로 남아요. 맥락을 붙여넣고 제대로 된 질문을 던지면 챗봇도 같은 자리에 도달할 수 있어요. 차이는 밤 11시에 그걸 챙겨야 하는 사람이 당신인지, 아니면 앱인지예요.

	에디터	리라이터	챗봇	Subtext
문법과 스타일 교정	가능	부분적으로	가능	가능
원하는 톤으로 리라이트	가능	가능	가능	가능
초안이 어떻게 가닿을지 알려줌	톤 라벨만	아니요	물어보면	가능
메시지가 아니라 스레드를 읽음	아니요	아니요	붙여넣으면	가능
받는 사람이 누구인지 물어봄	아니요	아니요	아니요	가능
적합한 용도	문서와 일반 글쓰기	문장과 문단	프롬프트만 잘 짜면 뭐든	사람과 사람 사이의 메시지

여기서 에디터는 Grammarly, LanguageTool, DeepL Write를 말하고, 리라이터는 Wordtune과 QuillBot, 챗봇은 ChatGPT, Claude, Gemini를 말해요.

제가 쓸 조합

구독 두 개면 대부분의 글쓰기가 커버돼요.

입력하는 자리에 사는 에디터 하나. 주로 영어로 쓴다면 Grammarly, 여러 언어를 오간다면 DeepL Write나 LanguageTool.
맥락이 많이 필요한 작업을 위한 챗봇 하나. 이미 살고 있는 생태계에서 고르면 돼요.

그다음은 상황별 선택이에요. 계속 고쳐 쓰고 아직 못 보낸 메시지엔 Subtext, 문장 하나가 안 풀릴 땐 Wordtune, 원고엔 ProWritingAid, 하루에 이메일을 수십 통 보내게 되면 Superhuman, 팀 전체가 하나의 목소리를 써야 하면 Jasper나 Writer, 소설엔 Sudowrite요.

이 글의 가격은 2026년 8월 기준으로 확인했고, 이 회사들은 요금제를 끊임없이 바꾸니까 제 글보다 각사의 가격 페이지를 믿으세요.

위의 모든 것을 관통하는 패턴은 이거예요. 기본 성능은 이미 수렴했고, 이제 도구를 가르는 건 모델 주변이라는 것. 워크플로에 얼마나 맞는지, 그리고 읽는 사람에게 뭘 하는지요. 그 두 번째 질문이 이 리서치에서도, 제가 만드는 것에서도 제가 계속 붙들고 있는 질문이에요.

제가 놓친 연구나 더 파봐야 할 주장이 있다면, 저한테 알려주세요. 이 글을 방어하기보다는 고치고 싶어요.

Samet Durgun은 Subtext의 공동 창업자예요. 메시지에 담긴 감정의 어조를 잡아내서 당신다운 말투로 다시 써주는 앱을 만들어요. 베를린에 살아요.

출처

위의 링크는 1차 출처가 있는 경우 모두 그쪽으로 연결돼요. 연구와 보도 자료는 등장한 순서대로 번호를 매겼고, 아래 제품 페이지들은 본문에 나올 때 바로 링크했고 여기엔 참고용으로 다시 모아뒀어요. 가격과 기능은 계속 바뀌니 구매 전에 꼭 확인하세요.

제품 공식 페이지

Grammarly Pro · DeepL Write · LanguageTool · Wordtune · QuillBot · ProWritingAid
OpenAI 캔버스 · Claude 스타일 · Docs의 Gemini 도움말 · Gmail의 Gemini 도움말 · Outlook의 Copilot · Apple Intelligence
Superhuman · Shortwave · Missive
Sudowrite · SciSpace · Elicit · Consensus · Paperpal · Jasper · Anyword · Writer