AI 탐지기로 AI 글과 사람 글의 문장 차이, 진짜 구별 가능한가?

AI 탐지기는 사람이 작성한 글과 AI가 생성한 글을 문장 차이만으로 판별할 수 있다는 전제를 기반으로 작동한다. 하지만 이 전제가 실제로 유효한가에 대해서는 의문이 제기된다. GPT-4 이후의 언어 생성 모델은 단순히 문법적으로 맞는 문장을 넘어서 의미 전달, 정서 표현, 주제 일관성까지 조율할 수 있으며, 일정 수준 이상의 글에서는 오히려 AI가 사람보다 더 정제된 결과물을 생성하기도 한다. 사람이 쓴 글에는 의외로 불완전한 문장 구조, 주어 생략, 어색한 단어 선택이 자주 등장하는데 이는 인간 고유의 감정, 경험, 표현 방식의 결과다. 반면 AI는 훈련된 패턴을 기반으로 최적화된 문장을 선택하며, 문법적으로 틀림이 없고 논리적으로 매끄러운 글을 생성한다. 이러한 특성 때문에 AI 탐지기는 오히려 사람의 글을 AI가 작성한 것으로 판단하거나 AI가 쓴 글을 사람의 글로 오해하는 이중 오류에 빠지게 된다. 특히 글의 길이가 길고 내용이 전문적일수록 이러한 오판 가능성은 커지며, 탐지기의 결과를 그대로 신뢰하기 어렵다는 결론에 도달하게 된다. AI 탐지기가 문장 차이만으로 AI 여부를 판단하는 방식은 점점 더 설득력을 잃고 있다.

AI 탐지기의 기술 구조와 AI 발전 속도 간의 괴리

AI 탐지기는 언어 모델이 생성한 문장을 판단하기 위해 확률적 언어 분석 기법을 활용하며 대표적으로 퍼플렉서티와 버스트니스라는 지표가 사용된다. 퍼플렉서티는 주어진 문맥에서 단어가 나타날 확률을 바탕으로 텍스트의 예측 가능성을 수치화한 값이며, 낮을수록 AI가 작성했을 가능성이 높다고 판단한다. 버스트니스는 문장 길이와 문체 패턴의 변화 정도를 분석하여 인간 고유의 비규칙성을 탐지하려는 지표다. 그러나 최신 AI는 이미 이러한 분석을 회피할 수 있는 수준에 도달했다. GPT-4는 사용자의 프롬프트에 따라 문장을 고의로 비일관적으로 생성할 수 있으며, 다양한 길이의 문장을 자연스럽게 연결하고 반복을 피하는 전략을 스스로 구사할 수 있다. 이는 기존 탐지기가 상정한 ‘AI 문장은 예측 가능하고 반복적이다’라는 가정이 무너졌음을 의미한다. 더 큰 문제는 AI 기술이 매년 빠르게 발전하고 있음에도 불구하고 AI 탐지기는 그 속도를 따라가지 못하고 있다는 점이다. 새로운 모델은 몇 개월 단위로 개선되지만 탐지기는 과거 모델을 기반으로 설계되어 업데이트 속도가 느리고 한계가 명확하다. 이에 따라 탐지기는 현실의 AI를 감지하지 못하거나, 오히려 사람의 글을 AI로 잘못 인식하는 오류를 반복하게 된다. 결국 탐지기는 기술의 진화 속도에 대응하지 못하면서 신뢰도 자체가 지속적으로 약화되고 있다.

AI 탐지기의 기준을 충족시키는 인간 글쓰기의 역설

AI 탐지기가 오판을 일으키는 구조적 원인 중 하나는 인간이 쓰는 글이 이미 AI 탐지기의 기준을 그대로 따르고 있다는 점이다. 특히 교육 현장에서 학생들에게 강조되는 글쓰기 구조는 AI가 학습한 문서 구조와 상당히 유사하다. 서론에서 주제를 제시하고 본론에서 근거를 나열하며 결론에서 정리하는 방식은 전형적인 AI 글쓰기 알고리즘의 전개와 일치한다. 학생들이 이러한 형식을 반복 학습하게 되면, 문장의 일관성, 주제 집중도, 구성 논리 모두가 AI 탐지기에게 ‘AI의 특징’으로 인식될 수 있다. 실제로 학생의 글이 탐지기에 의해 AI로 분류된 사례 중 상당수는 지나치게 논리적이고 깔끔하다는 이유 때문이었다. 또한 일부 학생들은 AI 탐지기를 의식하여 자신의 글을 인위적으로 어색하게 만들기도 한다. 예를 들어 일부러 문장을 짧게 나누거나, 단어를 반복하거나, 문체를 불규칙하게 만드는 방식은 오히려 AI 탐지기를 회피하는 전략으로 작용한다. 이처럼 인간은 기술을 모방하고, 기술은 인간을 따라가는 구조가 형성되면서 글쓰기 방식 자체가 AI 탐지기의 기준을 혼란스럽게 만든다. 결과적으로 탐지기는 더 이상 사람과 AI의 문장을 명확히 구분할 수 없는 상황에 부닥치게 된다. 기술과 인간이 서로를 흉내 내는 이 시대에는 문장의 겉모습만으로 정체성을 판단하는 방식이 실패할 수밖에 없다.

AI 탐지기의 미래: 문장 분석을 넘어 맥락 기반으로

AI 탐지기가 진정한 탐지 도구로 기능하기 위해서는 문장 자체에 대한 분석을 넘어서야 한다. 현재 탐지기는 입력된 텍스트만을 가지고 판단하지만 앞으로는 글이 생성되는 전체 과정을 함께 분석하는 방향으로 진화해야 한다. 예를 들어 문서가 작성된 시간, 키 입력 속도, 초안과 최종본 사이의 편집 이력, 입력 도구의 종류 같은 데이터는 그 글이 실제로 어떻게 만들어졌는지를 설명할 수 있는 중요한 단서가 된다. 또한 AI 탐지기는 단순히 정량적 점수를 제공하는 수준이 아니라, 인간 평가자의 해석과 결합하여 맥락을 함께 고려하는 방식으로 작동해야 한다. 기술은 글의 외형만 분석할 수 있지만, 그 글이 어떤 의도로 작성되었는지는 인간만이 이해할 수 있다. 따라서 탐지기의 판정은 언제나 참고 지표로만 활용되어야 하며, 판단의 최종 결정은 사람이 내리는 구조가 바람직하다. 미래의 AI 탐지기는 학생의 학습 과정에 대한 이해, 창의성의 유무, 참고 자료의 활용 방식 등을 종합적으로 분석하는 도구로 변화해야 하며, 그래야만 기술이 학문 윤리와 교육 철학을 해치지 않는 방식으로 기능할 수 있다. 문장 차이만으로 모든 것을 판단하려는 기존 접근은 결국 오류를 반복하게 될 것이고, AI 탐지기는 보다 정교한 통합형 분석 시스템으로 거듭나야 한다.