내용이 덜 빠졌지만 화면에는 문장이 너무 많았다
AI Commons의 슬라이드 이미지 프롬프트를 개편하며 원문 전체를 이미지 모델에 전달했다. 요약 과정에서 빠지는 사실을 줄이고, 교수자가 쓴 표현을 보존하려는 선택이었다. 그런데 개발 서버 비교에서는 이미지에 그려지는 텍스트가 늘고, 짧은 라벨 대신 긴 문장이 들어갔다. 원문 충실도와 슬라이드 가독성은 같은 방향으로 움직이지 않았다.
원문 전체 보존·표시 계약을 구현한 뒤, 결과의 텍스트 밀도를 8페이지·48장으로 비교했다. 지시문 구현과 품질 회귀 분석은 서로 다른 시점의 작업이다.
이전 방식은 별도의 언어 모델이 요점을 추려 이미지 지시문을 만들었다. 이미지 모델은 본문 전체 대신 그 지시문을 봤다. 새 방식은 제목·본문·디자인·페이지 구도를 블록으로 나누고 우선순위를 선언했다. 구조화 자체는 충돌을 설명하기 쉬웠지만, 모든 원문을 화면에 표시하라는 계약까지 함께 들어간 것이 문제의 출발점이었다.
모델은 “주어진 텍스트를 그려라”를 따랐다
프롬프트 컴파일러의 실제 문구에는 두 지시가 함께 있었다. 아래는 POLICY 블록에서 가져온 원문이다.
Render that text as given, preserving its wording,
order and hierarchy.
Every sentence inside SLIDE_CONTENT is slide text
to be displayed.본문 블록의 안내도 줄바꿈·글머리표·번호를 보존해 그리라고 했다. 본문을 모델이 실행할 명령으로 해석하지 않게 하는 보안 의도와, 모든 문장을 표시 대상으로 만드는 편집 규칙이 같은 문장에 묶였다. “본문은 데이터”라는 판단에서 “본문은 전부 화면에 보여야 한다”는 요구까지 이어진 것이다.
본문에는 ##와 (보충 설명) 같은 편집 흔적도 남아 있었다. 컴파일러가 이를 걸러 내지 않고, 모델에는 모든 문장을 표시하라고 했으므로 표식까지 이미지에 나타날 수 있었다. 이미지 단계에서 분량을 다시 자르지 않는 설계에 따라, 기존의 텍스트 분량 제한도 전달되지 않았다.
모델과 디자인을 고정하고 생성 경로를 비교했다
보관된 품질 분석은 한국어 본문 8페이지를 이전 방식, v1.1 텍스트 지시문, v2 구조화 계획의 세 경로로 각 2회 생성했다. 총 48장이다. 같은 덱 공통 지시문과 스타일 프리셋, gemini-3-pro-image, 2K·16:9 조건을 사용했다.
| 방식 · 각 16장 | 이미지 글자 수 평균 | 본문 대비 글자 수 비율 평균 | 완전한 문장 수 평균 |
|---|---|---|---|
| 이전 방식 | 295자 | 0.68 | 0.3문장 |
| v1.1 · 텍스트 지시문 | 610자 | 1.33 | 5.9문장 |
| v2 · 구조화 계획 | 504자 | 1.10 | 6.5문장 |
이미지 글자 수는 gpt-5.4 비전 모델이 보이는 텍스트를 옮겨 적은 뒤 공백을 제외해 센 근사치다. 사람의 전수 계수나 학습 효과 점수가 아니다. 비율 1.33은 본문 글자 수보다 판독한 이미지 글자 수가 평균적으로 많다는 뜻이며, 품질이 33% 좋아졌다는 의미가 없다.
개별 표본도 같은 방향이었다. 본문 579자인 p4는 이전 방식에서 104·213자, v1.1에서 606·649자, v2에서 697·579자로 판독됐다. 비교 설명에는 개념도 중심이던 화면에 긴 문장들이 붙었다고 기록돼 있다. 원본 비교 이미지는 현재 원고에 첨부하지 못해, 이 수치와 실제 프롬프트를 근거로 제시한다.
(보충 설명)이 있는 표본 8장 중 새 방식 두 경로에서 각각 6장에 표식이 노출됐다. ##도 v1.1의 16장 중 2장, v2의 16장 중 4장에 나타났다. “모델이 지시를 무시했다”보다 어떤 지시를 충실히 따른 것인지 먼저 확인할 필요가 있었다.
원문 출처와 화면에 쓸 문구를 분리해야 한다
텍스트 증가의 가장 직접적인 원인 후보는 원문 전체 주입과 보존 지시다. 하지만 이것만 바꾼 독립 A/B 실험은 아니다. 지시문 언어와 디자인 역할도 함께 달라졌고, 이전 방식과 v1.1은 회차마다 지시문을 새로 생성했다. v2는 저장된 계획을 사용했으므로 경로별 편차의 종류도 다르다.
구조화 계획은 요소별 표현을 정해 문장을 도형으로 바꾸는 데 도움을 줄 수 있다. 그러나 사실의 출처를 원문으로 제한하는 것과, 모든 문장을 그대로 표시하는 것은 별도 계약이다. 그림이 전달할 사실, 슬라이드에 직접 적을 짧은 문구, 발표자가 말할 설명을 구분해야 정보 보존과 화면 밀도를 함께 조절할 수 있다.
원문 보존을 어디까지 요구할지는 결정이 남았다
분석 문서의 처방 후보는 편집 표식 정제, 보존 지시 완화와 분량 상한 전달, 요약층 복원이다. 표식 정제는 비교적 작은 변경이지만 긴 문장 전체가 들어가는 문제까지 해결하지는 않는다. 문구를 골라 쓰게 하면 가독성을 개선할 여지가 생기는 대신, 누락을 어떻게 검사할지 다시 정해야 한다. 요약층 복원은 원본 직접 전달 원칙과 더 크게 충돌한다.
이 문서 시점에는 후보를 구현하고 재측정한 결과가 없다. 개발 서버에서 비교한 결과이며, 고객 운영 품질 개선을 입증하는 측정은 아니다. AI Commons의 다음 선택은 같은 표본에서 표시 밀도와 사실 누락을 함께 비교한 뒤 정할 문제로 남았다.