여기서 제가 공개하는 글은 거의 전부 광고 계정에 관한 것입니다. 이 글은 제가 만드는 또 다른 것에 관한 것이고, 그것이 같은 본능에서 나온 이유에 관한 것입니다.
타이핑했다가 다시 읽고 지워버리는 메시지
어떤 사람은 정말로 하고 싶은 말을 씁니다. 그것을 다시 봅니다. 그 표현이 전달하려는 요점보다 더 큰 위험을 안고 있다고 판단해서 아예 보내지 않거나, 대신 더 밋밋한 버전을 보내고 그것을 후회합니다. 저는 제 대화에서도 다른 사람들의 대화에서도 이 패턴을 계속 보았고, 들여다볼수록 이것은 글쓰기의 문제처럼 보이지 않았습니다.
어려운 메시지 대부분에서 그 사람은 이미 자신이 무슨 생각을 하는지 압니다. 판단할 수 없는 것은 그것이 어떻게 전달될지이고, 잘못 전달되었을 때의 대가는 오롯이 본인이 짊어집니다. 그래서 메시지는 메모 앱 안에 남습니다. 답장을 미루는 것에 관한 연구는 이를 게으름이 아니라 단기적인 기분 조절의 문제로 설명합니다. Sirois와 Pychyl은 무언가를 미루는 것이 대체로 그 감정을 지금 느끼고 싶지 않은 것과 관련이 있다는 사실을 발견했습니다. 그리고 우리는 스스로 생각하는 것보다 자신의 톤을 잘 읽어내지 못합니다. Kruger, Epley, Parker, Ng는 사람들이 문자에서 자신의 비꼼과 다정함이 잘 전달될 것이라고 확신하지만, 정작 읽는 사람은 쓰는 사람이 예상하는 것보다 훨씬 더 자주 그것을 잘못 읽는다는 것을 보여주었습니다.
그 공백이 바로 Subtext가 존재하는 이유입니다.
Subtext가 하는 일
Subtext는 메시지를 보내기 전에 그 감정적 톤을 읽어내고, 같은 말을 본인의 목소리로 할 수 있도록 도와주는 앱입니다. 초안이든, 대화 전체를 캡처한 스크린샷이든, 음성 메모든 무엇을 주어도 됩니다. 본인의 한 줄만이 아니라 대화 전체, 양쪽 모두를 읽기 때문에, 상대방이 실제로 무엇을 요구하는지를 그 주위를 감싼 나머지 내용과 분리해서 알려줄 수 있습니다.
그런 다음 초안 아래에 깔린 것의 이름을 붙입니다. 짧은 답장 뒤에 숨은 서운함, 사과 속에 담긴 방어, 약속을 취소할 때의 죄책감 같은 것들입니다. 다시 쓰기는 그 다음에야 이루어지며, 일반적인 문장으로 바꾸는 대신 본인의 표현 안에서 다시 씁니다. 각 버전에는 안전 전송 점수가 붙는데, 메시지가 의도한 대로 전달될 가능성을 나타내는 실제 백분율입니다. 이것은 하나의 판독이지 보장이 아닙니다. 그 관계를 아는 것은 본인이고 앱이 아니며, 앱도 그 점을 그대로 밝힙니다.
이미 글을 쓰고 있던 휴대폰에서 그대로 작동하며, 메시지가 길어서 키보드가 필요할 때는 web.subtext.it에서 웹으로도 쓸 수 있습니다.
다시 쓰기 전에 먼저 읽는 이유
요즘은 모든 휴대폰이 메시지를 다시 씁니다. Apple Writing Tools, Gboard, Grammarly의 톤 감지기, 그리고 챗봇들은 모두 초안을 더 다정하게, 혹은 더 전문적으로 만들어주고, 그 일을 잘합니다. 하지만 그중 어느 것도 초안이 실제로 무엇을 말하고 있는지는 알려주지 않습니다. 저는 이것이 의도적이라고 생각합니다. 누군가에게 그 메시지가 수동공격적으로 들린다고 말하는 것은 휴대폰이 하기에는 무례한 일입니다.
하지만 도움이 되는 부분은 감정에 이름을 붙이는 것입니다. Lieberman과 동료들은 감정을 말로 옮기면 그 감정 자체의 강도가 줄어든다는 것을 발견했고, 이것이 바로 앱이 먼저 분석하고 그 다음에 표현을 제안하는 이유입니다. 챗봇은 이것을 정직하게 해낼 수 없는데, 그 이유는 이제 문서로도 밝혀져 있습니다. 언어 모델은 아첨을 합니다. Sharma와 동료들이 이를 측정했고, OpenAI도 2025년에 자체 사례를 정리해 발표했습니다. 본인의 말에 동의하는 도구는 그 메시지가 나쁘게 전달될 것이라고 말해줄 수 없습니다. Subtext는 상대방이 그렇게 하기 전에, 정중하게, 본인과 다른 의견을 내도록 만들어졌습니다.
Subtext가 하지 않는 일
대신 작업을 걸어주는 앱을 원한다면, 그런 카테고리는 따로 있고 Subtext는 거기에 속하지 않습니다. 오늘 필요한 것이 쉼표 하나 고치는 것뿐이라면 키보드만으로 충분합니다. Subtext는 표현이 논지보다 더 큰 위험을 안고 있는 메시지에서 제 자리를 얻고, 초안이 이미 괜찮을 때는 그렇다고 분명히 말해줍니다.
Subtext가 무엇 위에서 돌아가는지도 분명히 밝힙니다. 읽기, 초안 작성, 다시 쓰기에는 스크린샷 처리를 포함해 Anthropic의 Claude를 씁니다. 음성을 텍스트로 바꾸는 데는 Deepgram을 씁니다. 답장을 소리 내어 읽어주는 선택적 음성에는 OpenAI를 씁니다. 계정과 저장소에는 Google Firebase를 씁니다. 이 네 곳 모두 개인정보 처리방침에 이름이 명시되어 있습니다. 가장 조심스럽게 나눈 대화를 붙여넣어 달라고 요청하는 제품이라면, 그것이 어디로 가는지 모호하게 남겨둘 자격이 없기 때문입니다.
그로스 업계 사람이 이것을 만든 이유
같은 본능이 제 두 사업 모두를 움직입니다. 컨설팅 업무에서는 단 1센트도 쓰기 전에 광고 계정을 먼저 읽는데, 그 계정이 이미 브리프가 모르는 것들을 알고 있기 때문입니다. Subtext는 같은 이유로 메시지를 보내기 전에 먼저 읽습니다. 두 경우 모두에서 값비싼 실수는, 제대로 읽을 수 있었는데도 추측에 따라 행동하는 것입니다.
베를린에 있는 두 사람이 만듭니다. Anton Licht가 코드를 작성합니다. 저는 앱 카피, 리서치 아티클, 그리고 이에 대해 답한 50가지 질문까지, 글과 관련된 모든 일을 맡습니다. 저희 뒤에는 팀도 에이전시도 없습니다. 이 사이트와 같은 17개 언어로 출시되며, App Store와 Google Play를 통한 유료 구독으로, 시작은 무료이고, 결제를 확정하기 전에 본인의 통화로 가격이 표시됩니다.
확인할 곳
Subtext AI writing assistant는 subtext.it에 있습니다. 그것이 근거로 삼는 리서치, 출처와 함께 공개된 40편이 넘는 아티클은 Subtext 블로그에 있습니다. 이 앱이 받은 리뷰는 이름과 원문 그대로 subtext.it/reviews에서 볼 수 있습니다. 그리고 위의 모든 내용을 더 길게 풀어낸 버전, 공동 창업자가 답한 50가지 질문은 바로 이 사이트에서 볼 수 있습니다.