AI 탐지기 개발 기업의 알고리즘 공개 여부와 논란

AI 탐지기는 교육, 학술, 기업 등 다양한 분야에서 생성형 AI 글의 감지 도구로 사용되고 있으며, GPTZero, Turnitin, Copyleaks 등 주요 업체들이 이 시장을 주도하고 있다. 그러나 이들 탐지기의 핵심 알고리즘은 대부분 비공개 상태이며, 구체적인 판단 기준이나 작동 원리에 대한 정보는 외부에 명확히 공유되지 않는다. 기업 입장에서는 기술의 상업적 가치를 보호하고, 경쟁사로부터 자산을 지키기 위해 알고리즘을 비공개로 유지하려는 전략을 취하고 있다.

문제는 이러한 비공개 관행이 공정성, 투명성, 해석 가능성 측면에서 심각한 논란을 불러일으킨다는 점이다. 특히 교육기관에서는 AI 탐지기 결과를 근거로 학생을 징계하거나 평가를 조정하는 경우가 있는데, 결과의 근거를 제시하지 못하거나, 오류가 발생했을 때 책임을 명확히 하기 어려운 구조가 된다. 사용자는 점수만 전달받고, 그 점수의 기준이나 해석 방식에 대해 알 권리를 가지지 못한 채 기술을 신뢰하라는 요구를 받게 된다. 이는 평가의 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐 아니라, 기술에 대한 맹목적 의존을 조장하게 된다.

AI 탐지기 알고리즘 비공개에 따른 사회적 논란

AI 탐지기 기업의 알고리즘 비공개는 다양한 사회적 논란으로 이어지고 있다. 첫째는 책임 소재의 모호성이다. 예를 들어 AI 탐지기에서 높은 점수가 나왔다는 이유로 학생이 징계를 받았는데, 나중에 해당 결과가 잘못된 것으로 밝혀졌다면, 책임은 누구에게 있는가? 탐지기 개발사는 ‘우리는 판단 도구일 뿐, 최종 결정은 학교 몫’이라고 말하고, 학교는 ‘기술을 신뢰했을 뿐’이라고 대응하는 경우가 많다. 둘째는 사용자의 정보 비대칭이다. 사용자는 탐지기 결과를 받아들이는 입장이지만, 그 결과가 도출된 과정을 알 수 없어 이의를 제기하거나 정당한 반론을 제기할 수 없다. 특히 AI 탐지기가 오탐(over-detection)을 했을 경우, 이를 검증하거나 반박하기 위한 수단 자체가 없다. 셋째는 알고리즘 편향성과 불공정성의 문제다. 특정 언어 구조나 문화적 표현 방식이 탐지기에서 AI 생성으로 오인되는 사례가 반복되며, 다문화 환경에서의 공정한 평가에도 의문이 제기되고 있다. 알고리즘이 블랙박스로 남아 있는 한, 이런 편향이 체계적으로 분석되거나 개선되기 어렵다. 마지막으로, 탐지기 결과가 성적, 학점, 자격에 영향을 주는 ‘평가 수단’으로 기능하게 되면, 그 도구의 신뢰성과 설명 가능성은 필수적인 기준이 되어야 한다. 그러나 알고리즘 비공개 상태에서는 이러한 요구가 충족되기 어렵다.

AI 탐지기 알고리즘의 공개 요구와 기술 유출 우려

알고리즘 공개를 요구하는 목소리는 점점 커지고 있다. 특히 교육계와 법조계에서는 AI 탐지기가 일종의 자동 판단 시스템으로 작동하고 있다는 점에서, 그 기준과 절차를 공개하라는 요구가 거세지고 있다. 예를 들어 법정에서 AI 탐지기 점수를 징계 근거로 사용하는 경우, 피징계자는 자신에게 불리한 증거의 출처와 논리를 알아야 방어권을 행사할 수 있다. 이는 기술의 해석 가능성과 공정 절차에 대한 헌법적 권리와도 연결된다. 반면 기업 측에서는 알고리즘이 공개될 경우, 탐지 회피 전략이 더 빠르게 개발되거나 경쟁사에 의해 기술이 복제될 수 있다는 기술 유출 우려를 제기한다. 실제로 GPTZero나 Copyleaks는 사용자 피드백을 통해 자체 알고리즘을 지속적으로 개선하고 있으며, 공개되지 않은 내부 기준을 통해 탐지 정밀도를 높이고 있다고 주장한다. 따라서 알고리즘을 완전히 공개하는 대신, 투명한 점수 해석 가이드라인, 결과에 대한 이의 제기 절차, 오탐 발생 시의 내부 검토 프로세스 공개 등 부분적 공개와 설명 책임 강화 방식이 중간 해법으로 제시되고 있다. 기술 유출을 방지하면서도 사용자와 평가 대상자에게 최소한의 정보 접근 권리를 보장하는 방식이 현재 논의되고 있는 가장 현실적인 대안이다.

AI 탐지기 알고리즘 공개 논의의 바람직한 방향

AI 탐지기의 알고리즘 공개 여부는 단순한 기술 문제가 아니라, 교육, 윤리, 법제도의 신뢰 기반 구축과 직결된 주제다. 첫째, 평가에 사용되는 기술이라면 그 결과에 영향을 받는 당사자가 이해할 수 있는 수준의 정보 제공은 반드시 필요하다. 알고리즘 전체를 공개하지 않더라도, 최소한 어떤 요소를 기준으로 판단이 이뤄졌는지, 문장의 어떤 특성이 감지 사유가 되었는지를 명시하는 방식이 필요하다. 둘째, 기관은 AI 탐지기를 활용하기 전에 그 기술의 정확도, 오탐률, 사용범위, 결과 해석법 등을 사전에 충분히 검토하고 내부 가이드라인을 마련해야 한다. 셋째, 학생이나 연구자가 AI 탐지기 결과에 대해 이의를 제기할 수 있는 공식적 절차가 마련되어야 하며, 그 절차가 실제로 작동할 수 있는 제도적 기반도 구축되어야 한다. 마지막으로, 공공 교육기관이나 공적 자금으로 운영되는 시스템의 경우, AI 탐지기의 핵심 알고리즘은 부분적으로라도 공개되어야 한다는 사회적 합의가 필요하다. 특히 고등교육과 학문 평가에 사용되는 기술은 더 높은 수준의 설명 책임과 신뢰 기준을 요구받는다. AI 탐지기의 기술적 성능이 아무리 우수하더라도, 그 결과가 평가에 영향을 미치는 한, 사용자는 결과를 이해할 권리를 갖고 있다. 결국 기술의 신뢰는 ‘정확도’뿐만 아니라 ‘이해 가능성’에서 비롯된다. AI 탐지기의 알고리즘 공개 논의는 평가 기술의 민주적 운영을 위한 첫걸음이며, 기술과 교육이 공존하는 시대를 위한 중요한 과제가 될 것이다.