Subtext는 무엇이고, 저는 왜 이것을 만들었을까요?

Subtext는 왜 만들게 되었나요?

타이핑했다가 다시 읽고 지워버리는 메시지 때문입니다. 어떤 사람이 정말 하고 싶은 말을 쓰고, 그것을 다시 보고, 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 보았습니다. Subtext는 그 초안이 전송되기 전에 한 번은, 정직하게, 예의를 차리지 않고 어떻게 전달될지 말해주는 무언가에 의해 읽히도록 만들어졌습니다.

이 모든 것을 시작하게 만든 메시지가 하나 있었나요?

단 하나는 없었고, 하나를 꼽는다면 그것은 지어낸 이야기가 될 것입니다. 그것은 쌓임이었습니다. 조용히 변명으로 바뀌어버린 사과. 한 시간이 걸린 두 줄짜리 답장. 취소된 약속 뒤에 이어진, 표현을 두고 20분간 빙빙 도는 고민. 앱 사이트의 한 글에서 저는 그 삭제 자체를 진짜 주제라고 부르는데, 그것이 지금도 이것이 어디서 시작되었는지 제가 가장 정직하게 말할 수 있는 방법입니다.

사람들은 왜 메시지를 보내지 않고 지울까요?

문장이 논지보다 더 어렵기 때문입니다. 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 이유를 다루는 연구는 이를 시간 관리가 아니라 감정 조절의 문제로 봅니다. Sirois와 Pychyl은 미루기 전반에 대해 2013년 리뷰 논문에서 이 주장을 폈고, 저는 이것이 메시지에까지 얼마나 이어지는지 글로 정리했으며, 추론에 해당하는 부분은 그렇게 표시해두었습니다.

출처 Sirois and Pychyl, 2013, Procrastination and the priority of short-term mood regulation

제 메시지가 어떻게 들릴지, 저는 왜 스스로 판단할 수 없을까요?

쓰는 동안에는 자신이 의도한 톤을 그대로 듣게 되고, 그것을 끌 방법이 없기 때문입니다. 그래서 사람들은 아이러니, 놀림, 단호함과 차가움 사이의 경계에 대해서는 한결같이 과신하고, 순수한 다정함에 대해서는 상당히 정확합니다. 읽는 사람에게는 의도가 전혀 전달되지 않고, 오직 단어만 전달됩니다. 대표적인 연구는 2005년 Kruger와 동료들의 연구로, 사람들이 이메일에 담긴 자신의 비꼼이 얼마나 잘 전달되는지 크게 과대평가한다는 것을 발견했습니다. 제가 정리한 글에는 두 가지 주의점이 있습니다. 그 연구는 높은 검정력으로 재현된 적이 없다는 점, 그리고 2025년 연구는 사람들이 일반적인 메시지의 기본적인 긍정 또는 부정 톤은 대체로 정확히 읽어낸다는 것을 발견했다는 점입니다. 오독은 아이러니와, 단호함과 차가움 사이의 경계에서 일어납니다.

출처 Kruger, Epley, Parker and Ng, 2005, Egocentrism over e-mail · Pollmann and Roos, 2025, People correctly interpret the tone of text messages and emails

문자에 담긴 감정은 어디서 오나요, 단어인가요 읽는 사람인가요?

대부분은 읽는 사람이며, 이 사실은 제품 전체에 대한 제 생각을 바꾸어놓았습니다. 가장 확실한 증거는 아무것도 머릿속에 그릴 수 없는 아판타시아를 가진 사람들에게서 나옵니다. 이들은 자극이 사라지면 감정도 거의 곧바로 사라진다고 말합니다. 그림으로 떠오르는 생각은 같은 생각이 정보로 주어질 때보다 더 강하게 와닿는데, 이는 Emily Holmes의 2008년 주장이며, Wicken, Keogh, Pearson은 2021년에 무서운 이야기를 들었을 때 손바닥에 땀이 얼마나 나는지를 측정해 이를 검증했습니다. 아판타시아를 가진 그룹의 반응은 평탄했습니다. 쓰는 사람은 자신의 초안을 정보로 읽습니다. 읽는 사람은 그림을 만들어냅니다. 그 글이 바로 제가 파고들게 된 계기입니다.

출처 Holmes and Mathews, 2008, Mental imagery as an emotional amplifier · Wicken, Keogh and Pearson, 2021, Proceedings of the Royal Society B

Apple과 Google은 왜 이것을 휴대폰에 직접 넣지 않았을까요?

요즘은 어떤 휴대폰이든 메시지를 다시 써줍니다. Apple Writing Tools, Gboard, Grammarly, 그리고 챗봇들 모두 초안을 더 다정하게 또는 더 전문적으로 바꿔줍니다. 하지만 그중 어느 것도 그 초안이 실제로 무엇을 말하고 있는지는 알려주지 않습니다. 저는 이것이 의도된 것이라고 생각합니다. 누군가에게 그 메시지가 수동공격적으로 들린다고 말하는 것은 휴대폰이 하기에는 무례한 일이고, 플랫폼은 10억 명에게 무례할 여유가 없습니다. 하지만 일부러 설치한 도구라면 그렇게 할 수 있습니다. 전체 비교는 여기에 있으며, 대형 도구들이 저희보다 나은 부분도 포함되어 있습니다.

출처 Apple, Writing Tools in Apple Intelligence · Grammarly, tone detector

이름이 왜 Subtext인가요?

그것이 바로 이 앱이 읽어내는 대상이기 때문입니다. 사이트 자체의 표현을 빌리면, 모든 메시지는 빙산입니다. 단어는 수면 위에 드러난 부분입니다. 메시지가 그 밑에 담고 있는 것, 즉 취소 속의 죄책감, 사과 안에 숨은 방어, 짧은 답장 뒤에 숨은 상처, 그것이 subtext이며, 앱은 단어 하나를 건드리기 전에 바로 그것부터 짚어냅니다.

메시지 앱이 Growth Therapist로서 하는 일과 무슨 관계가 있나요?

같은 본능이 두 개의 표면에 나타난 것뿐입니다. 제 컨설팅 업무는 단 1센트도 쓰기 전에 광고 계정을 먼저 읽는 데서 출발합니다. Subtext는 메시지를 보내기 전에 그것을 먼저 읽습니다. 앱 사이트는 이를 메시지를 위한 테라피스트라고 부르는데, 저는 이 메아리를 의도한 적이 없고, 결국 같은 도구를 두 번 만들게 된 셈일 뿐입니다. 글쓰기 규칙까지 일치합니다. 이해관계를 먼저 밝히고, 모든 연구에 링크를 걸고, 근거가 부족한 숫자는 잘라냅니다.

메시지 앱을 위해 왜 40편이 넘는 리서치 글을 쓰셨나요?

처음 2년 동안 저는 이 앱을 제대로 설명하지 못했기 때문입니다. 초안의 감정적 톤을 분석한다고 말하곤 했는데, 사실이긴 하지만 아무것도 알려주지 않는 설명이었습니다. 그래서 자리를 잡고 앉아 감정, 톤, 오독에 관한 실제 연구를 읽으며 저희가 만든 것에 근거가 있는지 확인했습니다. 대부분은 근거가 있었고, 예상치 못한 균열도 몇 군데 있었습니다. 그 글들이 바로 그 독서의 결과물이며, 출처와 함께 공개했으니 제 해석을 직접 견주어보실 수 있습니다.

Subtext를 한 문장으로 설명하면 무엇인가요?

Subtext는 메시지를 보내기 전에 그 감정적 톤을 읽어내고, 같은 말을 본인의 목소리로 할 수 있도록 도와주는 앱입니다. 이 페이지의 나머지는 그 한 문장을 길게 풀어낸 것입니다.

Subtext는 누가 만드나요?

베를린에 있는 두 사람입니다. Anton Licht가 코드를 작성합니다. 저는 앱의 카피, 사이트의 글, 그리고 이 페이지를 포함해 글과 관련된 모든 일을 맡습니다. 저희 뒤에 팀이나 에이전시는 없습니다. 소개 페이지에는 정확히 저희 두 사람만 나와 있습니다.

Subtext는 어디서 만들어지나요?

독일 베를린입니다. 그 뒤에 있는 법인은 그곳에 등록되어 있고, 주소를 포함한 세부 사항은 법적 고지 페이지에 있습니다. 제가 여기서 요약하기보다는 그곳에서 직접 읽어보시는 편이 낫다고 생각합니다.

Subtext는 얼마나 오래되었나요?

2026년 8월 기준으로 약 2년간 만들어왔으며, 이 수치를 한 글에 적어 넣은 시점이 바로 그때입니다. 2026년 8월 기준 앱 사이트에는 다운로드 100,000회 이상, App Store 평점 4.9점이라고 나와 있습니다. 이 수치들은 저희 자체 사이트에서 나온 것이니 그 점을 감안해서 봐주시고, 기록으로는 이 페이지가 아니라 그 사이트를 기준으로 삼아주십시오.

Subtext는 챗봇인가요?

아닙니다. 일반적인 챗봇은 아무나를 위해 메시지를 써줍니다. Subtext는 이미 쓴 메시지, 혹은 이미 나눈 대화에서 출발해 그 구체적인 주고받음을 읽습니다. 따로 창을 열고 프롬프트를 입력해야 하는 곳이 아니라, 휴대폰과 브라우저에서 실제로 글을 쓰는 바로 그 자리에 있습니다.

Subtext는 치료인가요?

아니며, 앱 자체의 약관에도 그렇게 명시되어 있습니다. 이것은 글쓰기 및 커뮤니케이션 보조 도구입니다. 치료나 진단, 의학적 조언을 제공하지 않으며, 그 제안이 항상 옳은 것도 아니고, 본인보다 그 관계를 더 잘 알 수도 없습니다. 무엇을 보내든 보내기 전에 반드시 읽어보십시오.

Subtext는 문자 메시지에만 쓰는 건가요?

아닙니다. 사람들은 문자와 어려운 개인적 대화에 가장 많이 쓰지만, Slack 메시지, 업무 이메일, 피드백, 후속 연락에도 그만큼 많이 씁니다. 리뷰를 보면 사용의 약 3분의 1이 업무용입니다. 다른 사람에게 쓰는 메시지라면 무엇이든 해당됩니다.

Subtext에 메시지를 붙여넣으면 어떻게 되나요?

먼저 읽고, 그다음에 다시 씁니다. 이 순서가 중요합니다. 거칠거나 차갑거나 수동공격적으로 들릴 수 있는 정확한 단어에 표시를 남기고, 그 밑에 깔린 감정의 이름을 붙인 뒤, 안전 전송 판독을 제공합니다. 그러고 나서야 여러 버전을 나란히 제시하고, 하나를 고르거나 좋은 부분만 가져다 직접 초안을 고칠 수 있습니다. 작동 방식 페이지는 실제 메시지 하나를 이 전체 과정에 통과시켜 보여줍니다.

어떤 종류의 트리거를 찾아내나요?

앱 자체의 기능 소개 페이지에 따르면 48가지입니다. 사이트의 실제 예시에서 가장 많이 등장하는 것은 수동공격성, 자기비하, 비꼼, 편향된 표현, 과도한 약속입니다. 각 태그는 스스로를 설명해주므로, 어떤 문구가 표시되었다는 사실뿐 아니라 왜 표시되었는지도 알 수 있습니다.

밑에 깔린 감정에 이름을 붙인다는 것은 무슨 뜻인가요?

단어에 붙는 태그 아래에서, 그 초안이 담고 있는 감정에 이름을 붙입니다. 죄책감, 상처, 벅참, 불안 같은 것들입니다. 51가지 감정 어휘 목록에서 골라 읽어냅니다. 이 단계가 있는 이유는, 우리 대부분이 자신의 감정을 표현할 때 대략 세 단어만 가지고 살아가기 때문입니다. Brené Brown의 팀은 5년에 걸쳐 약 7,000명에게 자신이 느끼는 감정에 이름을 붙여달라고 물었고, 평균 답변은 세 개였습니다. 기쁨, 슬픔, 분노. 어려운 메시지는 대개 그 세 개보다 더 많은 감정을 담고 있습니다. 이름을 붙이면 그것에 대처하는 방식이 달라집니다.

출처 Brené Brown, Atlas of the Heart, on the 7,000-person survey

안전 전송 점수란 무엇인가요?

각 버전에 붙는 실제 백분율로, 그 메시지가 의도한 대로 전달될 가능성이 얼마나 되는지를 나타냅니다. 그 아래에는 두 가지 판정 중 하나가 붙습니다. 보내도 안전함, 또는 보내기 전에 확인 필요. 이것은 하나의 판독이지 보장이 아니며, 앱은 그 관계를 아는 것은 본인이고 앱이 아니라는 점을 명확히 밝힙니다.

다시 쓰기 전에 먼저 분석하는 이유는 무엇인가요?

메시지 안에 무엇이 들어있는지 이름을 붙이면 그것을 다루는 방식이 달라지고, 이를 뒷받침하는 증거도 상당하기 때문입니다. 자신의 감정을 더 세밀하게 구분할 수 있는 사람일수록 그 감정을 더 잘 다룬다는 패턴을 Kashdan, Barrett, McKnight이 2015년에 리뷰했고, 감정을 말로 표현하면 그것에 대한 뇌의 경보 반응이 측정 가능한 수준으로 낮아진다는 것이 Lieberman의 2007년 연구 결과입니다. 대부분의 AI 도구는 곧바로 다시 쓰기로 넘어갑니다. 저희는 일부러 읽기를 먼저 두었고, 관련 연구는 여기에 링크되어 있습니다.

출처 Kashdan, Barrett and McKnight, 2015, Unpacking emotion differentiation · Lieberman and colleagues, 2007, Putting feelings into words

몇 가지 버전을 받게 되나요?

3가지 버전이 나란히 제시되며, 각각 고유한 톤 라벨과 안전 전송 판정을 가지고 있습니다. 사이트의 예시에서는 따뜻하고 명확한 버전, 안심시키는 버전, 짧고 다정한 버전으로 구성됩니다. 서로 비교해 읽어보고 본인처럼 들리는 것을 보내면 됩니다.

프롬프트를 쓰지 않고도 버전을 조정할 수 있나요?

가능합니다. 더 짧게, 더 따뜻하게, 더 캐주얼하게, 유머 추가하기, 자신감 더하기 버튼이 있습니다. 하나를 누르면 본인의 표현은 그대로 유지한 채 다시 써줍니다. 프롬프트 쓰는 법을 따로 배울 필요가 없습니다.

대화 전체를 캡처한 스크린샷도 읽을 수 있나요?

가능합니다. 대화창 스크린샷을 넣으면 본인의 말뿐 아니라 대화 전체, 양쪽 모두를 읽습니다. 그래서 상대방이 실제로 무엇을 요구하는지를 그 주위를 감싼 나머지 내용과 분리해서 알려줄 수 있습니다.

타이핑 대신 말로 할 수도 있나요?

가능합니다. 음성 메모를 녹음해 메시지를 말로 풀어내면, 말한 내용을 보낼 수 있는 형태로 다듬어줍니다. 다른 사람이 보낸 음성 메시지에도 똑같이 적용되므로, 5분짜리 메시지를 두 번 들으며 무엇을 요구하는지 알아낼 필요가 없습니다.

함께 생각을 정리해준다는 것은 어떤 의미인가요?

정말 중요한 메시지일 때는 멈추고 이 답장으로 무엇을 전하고 싶은지를 먼저 물은 뒤, 추측하는 대신 그 답을 바탕으로 씁니다. 사이트의 예시에서는 "이 작은 일이 저에게는 여전히 중요해요"와 "우리는 괜찮아요, 서운한 거 없어요" 같은 선택지가 제시됩니다. 어떤 것을 받게 되는지는 어느 쪽을 고르느냐에 달려 있습니다.

Subtext가 메시지를 대신 보내주나요?

아닙니다. 대신 보내주는 것은 아무것도 없습니다. 원하는 버전을 복사해서 본래 쓰고 있던 곳에서 직접 보내야 합니다. 이것은 의도적으로 그어둔 선입니다. 메시지가 담고 있어야 할 노력은 여전히 본인의 몫으로 남습니다.

다시 쓴 결과가 여전히 저처럼 들릴까요?

그것이 바로 핵심이며, 리뷰에서 압도적으로 가장 많이 등장하는 주제이기도 합니다. 아무것도 없는 상태에서 메시지를 만들어내는 대신 이미 쓴 것에서 출발하고, 얼마나 바뀌었는지도 보여주므로 필요하면 되돌릴 수 있습니다. 리뷰 페이지에 인용된 한 App Store 리뷰어는 마침내 자기다운 방식으로, 다만 더 따뜻하고 더 명확하게 쓸 수 있게 되었다고 말합니다.

AI가 다시 쓴 글은 왜 대체로 로봇처럼 들릴까요?

휴대폰의 버튼은 모두에게 똑같이 매끄러운 문장을 건네주기 때문입니다. 다정하게, 전문적으로, 간결하게. 그 결과물은 그 버튼을 누른 모든 사람에게 정확히 같은 방식으로 정중합니다. Subtext는 본인의 표현과 리듬 안에서 다시 쓰는데, 이것은 만들기 더 느리고 어렵지만 돈을 낼 가치가 있는 유일한 버전입니다.

AI로 메시지를 쓰면 오히려 더 나쁘게 전달될 수 있나요?

그럴 수 있으며, 그 메커니즘은 구체적입니다. 친한 친구가 AI를 써서 자신에게 메시지를 썼다고 상상하게 한 208명 대상 실험에서, AI의 도움은 그 메시지가 덜 노력을 들인 것으로 읽히게 만들었고, 바로 그 낮게 인식된 노력이 우정에 대한 만족도를 떨어뜨렸습니다. 사람에게 도움을 구했을 때도 점수는 같았습니다. 문제는 AI 자체가 아니라 노력을 외주로 돌리는 것이었습니다. 본인의 초안을 그대로 읽어서 돌려주는 도구는 그 선의 옳은 쪽에 있습니다. 대신 써주는 도구는 그렇지 않습니다. 이 연구는 Liu, Kang, Wei, 2023, Journal of Social and Personal Relationships이며, 가상의 친구를 등장시킨 가상의 시나리오를 사용했다는 점은 비교 글에서도 분명히 밝히고 있습니다.

출처 Liu, Kang and Wei, 2023, Artificial intelligence and perceived effort in relationship maintenance

챗봇은 왜 초안에 대해 진실을 말해주는 데 서투를까요?

사람의 승인에 맞춰 조정된 모델은 솔직하게 맞서기보다 동의하는 법을 배우기 때문입니다. Sharma와 동료들은 2023년에 이 경향을 기록했고, 그 힘이 얼마나 강한지 OpenAI가 한 모델 업데이트를 내놓았다가 그것 때문에 되돌린 사례로도 드러났습니다. 아첨이 기본값입니다. 아첨하지 않는 분석 단계는 일부러 만들어 넣어야 하고, 그것이 바로 Subtext에서 제가 가장 강하게 옹호하고 싶은 부분입니다.

출처 Sharma and colleagues, 2023, Towards understanding sycophancy in language models · OpenAI, 2025, Sycophancy in GPT-4o

Subtext는 누구를 위한 것인가요?

스토어 소개에 분명하게 적혀 있습니다. 같은 메시지를 보내기 전에 5번씩 다시 쓰는 사람들입니다. 메모 앱에 먼저 문자 초안을 써본 적이 있다면, 바로 이 앱이 만들어진 대상입니다. 지나치게 생각이 많은 사람들을 넘어서도, 리뷰에서 계속 등장하는 몇몇 집단이 있는데, 그것이 다음 4개의 답변입니다.

사람들이 실제로 가장 많이 사용하는 용도는 무엇인가요?

선 긋기입니다. 네 문단짜리 해명을 붙이지 않고 거절하는 것입니다. 미국, 영국, 독일 전역의 리뷰에서 가장 강한 주제로 드러났고, 저희도 놀랐습니다. 저희는 문자 불안을 위한 앱을 만든다고 생각했습니다. 하지만 동시에, 약속을 취소하고 그 표현을 두고 계속 고민하는 모든 사람을 위한 앱도 만들고 있었던 것입니다.

문자 불안에 도움이 되나요?

열한 번을 읽고도 끝내 보내지 못하는 사람들이 사용자층의 상당 부분을 차지합니다. 자신의 초안에 붙은 태그를 보는 것만으로 막연한 두려움이 고칠 수 있는 짧은 목록으로 바뀌고, 그것만으로도 안도감의 대부분을 얻게 됩니다. 문자 불안에 대한 연구가 말하는 것은 단서 조항까지 함께 정리해두었습니다.

신경다양인에게도 유용한가요?

리뷰어들이 직접 그렇게 말하고 있고, 저희 리뷰를 넘어서는 연구도 있습니다. Tufts 대학교의 한 팀은 자폐 성인을 위한 AI 문자 프로토타입을 만들었고, 저희가 계속 듣고 있는 바로 그 문제를 기록했습니다. 문자에서 톤을 전달하고 읽어내는 데는 실제 노력이 들고, 많은 사람이 오독을 피하려고 시간과 에너지를 들여 본연의 스타일을 감춘다는 것입니다. AuDHD에 관한 글은 무엇이 근거가 있고 무엇이 없는지를 다룹니다.

출처 Tufts University, ASSETS 2024, an AI texting prototype for autistic adults

업무 메시지에도 쓸 수 있나요?

가능하며, 사용의 약 3분의 1을 차지합니다. Slack 메시지와 고객 이메일, 특히 차갑지 않으면서도 단호해야 하는 메시지들입니다. 사이트의 스탠드업 관련 글이 실제 예시입니다. 팀의 모두가 썼다가 지운 메시지를, 승낙을 얻어내는 제안으로 다시 만든 사례입니다.

Subtext가 맞지 않는 사람은 누구인가요?

대신 작업을 걸어주는 앱을 원한다면, 그런 카테고리는 따로 있고 저희는 거기에 속하지 않습니다. 오늘 필요한 것이 쉼표 하나 고치는 것뿐이라면 저희는 필요 없습니다. 키보드만으로 충분합니다. Subtext는 표현이 논지보다 더 큰 위험을 안고 있는 메시지에서 제 자리를 얻습니다.

Subtext는 어떤 언어를 지원하나요?

이 글을 쓰는 시점 기준 17개 언어입니다. 덴마크어, 독일어, 영어, 스페인어, 멕시코 스페인어, 프랑스어, 캐나다 프랑스어, 이탈리아어, 네덜란드어, 노르웨이어, 포르투갈어, 브라질 포르투갈어, 핀란드어, 스웨덴어, 터키어, 일본어, 한국어입니다. 쓰는 언어로 읽고 답하며, 태그와 설명, 안전 전송 안내도 그에 맞춰 바뀝니다.

번역을 하는 건가요, 아니면 그 언어로 직접 쓰는 건가요?

그 언어로 직접 씁니다. 지역별 변형도 따로 구분되어 있습니다. 멕시코 스페인어는 스페인어에 깃발만 바꿔 단 것이 아니라 멕시코를 위해 쓰였고, 퀘벡 프랑스어는 퀘벡을 위해, 브라질 포르투갈어는 브라질을 위해 쓰였습니다. 이 점이 저에게는 충분히 중요해서, 이 컨설팅 사이트에도 같은 17개 언어를 같은 방식으로 만들었습니다.

어떤 기기에서 작동하나요?

App Store를 통한 iPhone과 iPad, Google Play를 통한 Android, 그리고 web.subtext.it에서는 최신 브라우저 어디에서나 작동하며, 모든 기기에 하나의 로그인으로 접속합니다. 휴대폰을 우선으로 설계되었습니다. 초안을 기기 사이에서 이어주는 것은 계정입니다.

계정이 꼭 필요한가요?

아닙니다. 열자마자 바로 작동합니다. 계정은 자동으로 만들어지며, 하나 이상의 기기에서 앱을 쓰고 싶거나 휴대폰을 바꾼 뒤에도 초안을 되찾고 싶을 때 Apple, Google, 또는 이메일 주소로 영구 계정으로 전환할 수 있습니다.

브라우저에서도 작동하나요?

네, web.subtext.it에서 작동하며 휴대폰과 동기화됩니다. 사이트에는 Safari, Edge, Chrome, Firefox, Opera, Brave가 명시되어 있습니다.

제 메시지는 어떻게 처리되나요?

메시지를 읽고 쓰는 AI로 전송되고, 다시 돌아와서 볼 수 있도록 저희 서버로도 전송됩니다. 그 외에는 어디로도 가지 않습니다. 모든 것이 암호화되어 이동합니다. 대화는 마지막으로 사용한 지 5일이 지나면 스스로 삭제되며, 고정해두면 90일입니다. 직접 삭제하면 첨부 파일을 포함해 즉시 사라집니다. 개인정보 처리방침에 모든 제공업체가 명시되어 있고 나머지도 다루고 있습니다.

Subtext는 어떤 AI 모델로 작동하나요?

읽기, 초안 작성, 다시 쓰기에는 스크린샷 처리를 포함해 Anthropic의 Claude를 씁니다. 음성을 텍스트로 바꾸는 데는 Deepgram을 씁니다. 선택적인 음성 낭독에는 OpenAI를 씁니다. 계정과 저장소에는 Google Firebase를 씁니다. 이 네 곳 모두 개인정보 처리방침에 명시되어 있습니다. 좀 특이한 부분인데, 저에게서 직접 들으시는 편이 나을 것 같습니다. Claude는 저희의 엔진이면서 동시에 앱 사이트가 저희와 비교하는 제품 중 하나이기도 합니다.

제 메시지가 AI 학습에 쓰이나요?

아닙니다. 저희도 쓰지 않고, 메시지를 전달하는 제공업체도 쓰지 않으며, 이는 각 업체와 맺은 계약에 명시되어 있습니다. 제출한 내용이 처음으로 AI 제공업체에 전송되기 전에, 앱은 관련 사실을 있는 그대로 보여주며 동의를 구합니다.

대화는 얼마나 오래 보관되나요?

마지막으로 사용한 지 5일이 지나면 삭제됩니다. 고정해두면 90일입니다. 앱을 삭제해도 계정이 삭제되지는 않으며, 계정 삭제는 앱 설정에서 직접 해야 하고, 구독 해지는 각자의 스토어 계정에서 이루어집니다. 법적 고지 페이지에 두 가지 모두 명시되어 있습니다.

Subtext의 비용은 얼마인가요?

주간, 월간, 연간 요금제가 있는 유료 구독이며, App Store 또는 Google Play를 통해 결제되고, 정확한 가격은 구독하기 전에 본인의 통화로 스토어에 표시됩니다. 시작은 무료입니다. 무료 체험은 때때로 제공되며, 체험 종료 최소 24시간 전에 해지하지 않으면 유료 요금제로 자동 전환됩니다. 이 페이지에는 가격을 적어두지 않았습니다. 항상 최신 상태가 보장되는 곳은 스토어뿐이기 때문입니다.

Subtext는 ChatGPT와 어떻게 다른가요?

ChatGPT는 불특정 다수를 위해 무난한 메시지를 써주며, 그것을 쓰려면 대화를 벗어나 따로 프롬프트를 입력해야 합니다. Subtext는 실제 대화창을 읽고, 감정적 내용에 먼저 이름을 붙인 뒤, 이미 글을 쓰고 있던 바로 그 휴대폰에서 본인의 표현 안에서 다시 씁니다. 더 자세한 비교는 세 개의 대형 도구가 본인의 글에 무엇을 하는지 다룹니다.

Subtext는 Grammarly, Apple Writing Tools와 어떻게 다른가요?

그들은 글을 다듬습니다. 문법, 명료함, 격식 있는 어조까지, 그 일을 잘합니다. Apple은 Writing Tools가 정확히 무엇을 하는지 문서로 밝히고 있고, Grammarly도 자사의 톤 감지기를 문서화해두었으니, 이 비교는 제 추측이 아니라 각 회사가 스스로 밝힌 내용을 기준으로 합니다. Subtext는 대화를 읽습니다. 답장이 어떻게 전달될 가능성이 높은지, 어떤 단어가 위험을 안고 있는지입니다. 대부분의 사람들은 두 종류의 도구를 모두 씁니다. 서로 다른 일을 하기 때문입니다. Grammarly도 톤을 읽어내긴 하지만, 솔직히 말하면 문법 교정에서 출발해 대부분 업무용 글쓰기에 자리 잡고 있다는 것이 정직한 단서입니다. 그 글은 언제 Grammarly를 계속 쓰면 좋을지 다룹니다.

출처 Apple, Writing Tools in Apple Intelligence · Grammarly, tone detector

AI 톤 체커는 실제로 효과가 있나요?

메시지가 어떻게 들리는지는 추측할 수 있습니다. 하지만 실제로 무엇을 느끼는지는 알 수 없으며, 정확히 그 제목의 글도 하나 있습니다. 이 구분이 사업 전체의 핵심이기 때문입니다. 증거가 뒷받침하는 것은 이름 붙이기 단계입니다. 감정을 말로 표현하면 쓰는 사람에게 도움이 되며, 그 이름을 누가 붙이든 상관없습니다. 증거가 뒷받침하지 않는 것은, 저희 것을 포함한 어떤 도구든, 그 관계 안에 있는 사람들보다 그 관계를 더 잘 안다고 주장하는 것입니다. 판독을 읽고, 그다음에 판단하십시오.