인간처럼 쓰는 AI의 등장, AI 탐지기의 대응 가능성은?

최근 GPT-4를 비롯한 대형 언어 모델은 인간이 작성한 글과 거의 구별이 불가능한 수준으로 발전하고 있다. AI는 단순히 문법에 맞는 문장을 생성하는 수준을 넘어서, 문체와 어조, 감정까지 모방하며 ‘개성 있는 글’을 흉내 낼 수 있게 되었다. 사람의 표현 습관을 학습하고, 실수를 흉내 내며, 오히려 인간보다 더 논리적이고 일관된 문장을 구성할 수 있는 능력까지 갖추고 있다. 특히 GPT-4 Turbo 이후의 모델은 사용자의 요청에 따라 글의 스타일, 논조, 구성 방식까지 맞춤형으로 제어할 수 있으며, 이는 기존 AI 탐지기의 분석 기준을 무력화시키는 결과를 초래하고 있다. 기존 AI 탐지기는 ‘AI 글은 일정한 문장 구조와 높은 예측 가능성을 가진다’는 전제로 작동해 왔지만, 이제 AI는 일부러 예측 불가능한 문장을 만들고, 길이와 단어 선택을 변칙적으로 구성할 수도 있다. 이러한 발전은 AI 탐지기에게 본질적인 위협으로 작용하며, 더 이상 단순한 통계 기반 탐지 방식으로는 기계와 사람을 구별할 수 없는 시대가 도래하고 있다는 신호탄이 되고 있다.

AI 탐지기 기술이 직면한 한계와 구조적 약점

AI 탐지기는 기본적으로 확률 기반 언어 분석 알고리즘에 의존한다. 대표적인 방식은 GPTZero에서 사용되는 퍼플렉서티(perplexity)와 버스트니스(burstiness) 지표이며, 이는 문장의 예측 가능성과 문장 간 다양성을 수치화하여 AI 여부를 추정한다. 하지만 이러한 방식은 언어 모델이 정적인 상태에 있을 때만 유효하다. 현재 GPT는 ‘사람처럼 쓰는 것’을 넘어 ‘사람보다 더 잘 쓰는 것’을 목표로 지속 진화 중이며, 사용자의 프롬프트에 따라 문장을 정형화하거나 흐트러뜨리는 능력도 가지고 있다. 예를 들어, 단문과 장문을 번갈아 배치하거나, 감탄사와 비유를 의도적으로 삽입하는 등의 기법은 기존 탐지기의 패턴 분석을 무력화시키는 데 효과적이다. 또한 AI는 사용자가 원하는 만큼 다양한 문체를 흉내 낼 수 있기 때문에, ‘인간의 흔적’으로 여겨졌던 문장 구성 요소들도 더 이상 탐지기의 기준이 되기 어렵다. 심지어 일부 AI는 고의적으로 주어 생략, 맞춤법 오류, 문맥 비약 등을 삽입함으로써 인간적인 실수를 재현할 수 있는데, 이는 기존 탐지기가 신뢰해 온 ‘AI의 논리적 일관성’에 대한 인식 자체를 흔들어놓는다. 결국 AI 탐지기의 핵심 구조가 지금의 생성 AI 발전 속도를 따라가지 못하고 있으며, 정량적 수치 기반의 탐지 방식은 불완전한 결과를 낳을 수밖에 없다.

AI 탐지기와의 숨바꼭질: 우회 기법과 회피 전략의 실체

AI 탐지기가 확률 기반 탐지에 머무르는 동안, 사용자들은 AI 글을 ‘사람처럼 보이게’ 만들기 위한 다양한 전략을 활용하고 있다. 가장 일반적인 기법은 리라이팅(rewriting)이다. 사용자는 ChatGPT가 생성한 원문을 사람이 쓴 것처럼 문장 구조를 바꾸고, 표현을 다양화하며, 접속사를 의도적으로 생략하거나 어색한 구어체를 삽입한다. 또한, 일부 사용자는 AI 탐지기를 통과하기 위해 오히려 문장을 불규칙하게 만들고, 감정 표현이나 대화형 문장을 삽입하는 방식으로 탐지기를 혼란스럽게 만든다. 예를 들어 “이건 좀 이상하지 않나요?” 같은 문장은 GPT가 자동으로 생성하지 않는 구조이며, 인간적인 표현으로 오인될 가능성이 높다. 더 나아가 일부 고급 사용자는 문장을 문장 단위가 아닌 어절 단위로 바꿔 재조합하거나, AI가 잘 사용하지 않는 비유, 질문, 은유를 삽입해 탐지 확률을 낮춘다. AI 탐지기 업체들도 이를 인지하고 업데이트를 반복하고 있지만, 리라이팅의 속도와 다양성은 탐지기의 알고리즘 적응 속도를 능가하고 있다. 결과적으로 AI 탐지기는 인간처럼 쓰는 AI와 그것을 더 인간처럼 바꾸는 인간 사용자 사이의 ‘숨바꼭질’에 밀리는 형국이다. 기술은 정교해지고 있지만, 그것을 회피하는 기술 역시 더 빠르게 진화하고 있다.

AI 탐지기의 미래, 어떻게 대응해야 할 것인가

AI 탐지기가 인간처럼 쓰는 AI를 감별하기 위해서는 단순한 문장 기반 분석을 넘어, 글의 생성 과정을 함께 추적할 수 있는 복합적 탐지 체계가 필요하다. 예를 들어 텍스트가 어떻게 생성되었는지를 판단하기 위해서는 타이핑 속도, 수정 기록, 작성 시간, 입력된 메타데이터 등의 외부 정보가 결합되어야 한다. 이는 단순히 문장만을 평가하는 현재의 탐지기 시스템에서 ‘행동 기반 분석’으로의 전환을 의미한다. 또 하나의 방향은 글의 ‘의도와 맥락’을 파악하려는 시도다. 단어 선택이나 문체뿐만 아니라, 글의 구조적 개연성과 논리적 연결, 사용된 사례의 신빙성 등을 종합적으로 분석해 사람이 직접 썼을 가능성을 판단하는 방식이 필요하다. 이는 단기적으로는 기술적 부담이 크고, 판별에 시간이 더 걸릴 수 있지만, 장기적으로는 훨씬 더 신뢰할 수 있는 탐지 방식이 될 수 있다. 교육기관은 탐지 기술에만 의존하지 말고, AI 사용에 대한 윤리 교육과 함께 ‘작성 과정 증명 방식’을 평가 체계에 포함시켜야 한다. 예를 들어 초안 제출, 수정 기록 보관, 키보드 입력 패턴 기록 등은 실제로 사람이 글을 작성했음을 증명할 수 있는 중요한 수단이다. AI 탐지기는 앞으로도 발전할 것이지만, ‘사람처럼 쓰는 AI’와의 격차는 계속 좁혀질 것이다. 중요한 것은 기술이 아니라, 기술을 사용하는 사람의 해석과 기준이며, 결국 탐지기의 미래는 기술이 아닌 ‘교육과 판단의 철학’ 위에서 작동하게 될 것이다.