논문 표절 감지기와 AI 감지기의 차이점 정리: AI 탐지기 기술의 본질 이해하기

많은 사람들이 ‘AI 탐지기’와 ‘표절 감지기’를 같은 기술로 착각하지만, 이 둘은 작동 방식과 목적에서 본질적으로 다른 시스템이다. 표절 감지기는 기존의 텍스트 데이터베이스와 사용자의 글을 대조하여, 얼마나 많은 문장이 이미 존재하는 자료와 유사한지를 판단하는 기술이다. 대표적인 예로 Turnitin, CopyKiller, Grammarly Plagiarism Checker 등이 있다. 이 시스템은 글의 ‘출처 유사성’에 초점을 맞추며, 유사 문장이 발견되면 해당 부분을 하이라이트하고, 그 출처까지 명확히 표기해준다. 반면 AI 탐지기는 기존 텍스트와의 비교가 아닌, 언어 생성의 ‘패턴과 구조’를 분석한다. GPTZero, Turnitin AI Detection, Copyleaks AI Detector와 같은 AI 탐지기는 문장의 예측 가능성, 문장 길이의 일관성, 단어 사용의 확률 분포 등을 종합해 ‘기계가 생성했을 가능성’을 추정한다. 이처럼 표절 감지기는 과거의 텍스트와 비교하여 ‘베꼈는가’를 확인하는 것이고, AI 탐지기는 창작 방식의 특성에 따라 ‘기계가 썼는가’를 판별하려는 시도라는 점에서 기술적 기반이 전혀 다르다.

AI 탐지기는 사람의 창작물까지 의심할 수 있는 구조를 갖고 있다

표절 감지기는 출처가 명확하기 때문에, 유사성이 발견되더라도 인용이 정확히 되어 있다면 문제로 간주되지 않는다. 하지만 AI 탐지기의 경우에는 출처가 아닌 ‘글쓰기의 방식’ 자체가 의심의 대상이 되기 때문에, 학생이 직접 작성한 글조차 AI로 오인받을 가능성이 존재한다. 예를 들어, 논리적으로 잘 정리된 글이나 반복을 피한 문장 구조, 일관된 문체는 탐지기에게 ‘AI 특유의 특징’으로 판단되기 쉽다. 반대로, AI가 생성한 문장이라 하더라도 수동태를 능동태로 바꾸거나 문장 순서를 뒤섞으면 사람이 쓴 것처럼 보일 수 있기 때문에, AI 탐지기는 쉽게 속을 수도 있다. 

이와 달리 표절 감지기는 문장을 아무리 바꾸더라도 핵심 어휘나 문장의 논리적 흐름이 유지된다면 유사성은 검출되며, 일정 수준 이상의 표절률이 검출되면 수정이 요구된다. 요약하자면, 표절 감지기는 ‘복사와 붙여넣기’를 탐지하는 데 강점을 가지며, AI 탐지기는 ‘패턴에 따른 생성’을 감지하는 데 중점을 둔다. 문제는 AI 탐지기의 작동 방식이 사람의 글쓰기 패턴과 점점 겹쳐지고 있다는 것이다. 기술이 사람과 AI를 정확히 구분하기 어려운 시대로 진입하고 있기 때문에, AI 탐지기의 오판 가능성은 표절 감지기보다 훨씬 크다고 볼 수 있다.

AI 탐지기의 불확실성과 표절 감지기의 비교적 명확한 기준

표절 감지기는 일반적으로 수치를 제공하고, 해당 수치에 따른 학사 규정이 명확히 존재한다. 예를 들어 논문 유사도 20% 이상일 경우 수정 요청, 40% 이상일 경우 불합격 처리 등 기준이 정해져 있으며, 비교 대상도 확인할 수 있기 때문에 반박이나 소명도 가능하다. 반면 AI 탐지기는 특정 수치를 제공하긴 하지만, 그 기준이 모호하고, 같은 글이라도 상황에 따라 결과가 다르게 나올 수 있다. 어떤 AI 탐지기는 같은 문장을 두 번 입력해도 AI 확률이 달라지며, 문장 순서나 표현을 약간만 바꿔도 완전히 다른 결과가 나오기도 한다. 이처럼 AI 탐지기는 알고리즘의 투명성과 재현성이 부족하다는 단점이 있으며, 이는 법적 효력이나 평가 기준으로서의 신뢰도를 떨어뜨린다. 예를 들어 GPTZero의 경우 ‘퍼플렉서티’ 수치가 낮다고 해서 반드시 AI가 작성한 문장이라고 단정할 수는 없다. 이는 사람이 일정한 리듬으로 글을 작성했을 경우에도 비슷한 수치가 나올 수 있기 때문이다. 반대로, AI가 작성한 문장이라도 문장을 일부러 흐트러뜨리거나 의도적으로 오타를 넣으면 ‘인간의 글’로 분류되기도 한다. 이러한 구조는 AI 탐지기를 평가나 징계에 활용하기에는 불안정한 도구로 만든다. 반면 표절 감지기는 최소한 ‘무엇과 유사한가?’라는 근거를 제공하며, 수정 방향을 제시할 수 있다는 점에서 교육 현장에서는 여전히 안정적으로 활용되고 있다.

AI 탐지기 도입 시 표절 감지기와 구분된 기준 마련이 필요하다

현재 많은 대학이 Turnitin이나 GPTZero를 동시에 도입하고 있지만, 그 기준과 해석 방식은 대학마다, 교수마다 다르며 일관된 규정이 존재하지 않는 경우가 많다. 특히 Turnitin은 같은 플랫폼에서 ‘표절 감지기’와 ‘AI 탐지기’ 기능을 함께 제공하지만, 그 결과 해석은 전혀 다른 기준이 요구된다. 교수는 어떤 수치가 문제가 되는지, 학생은 AI 점수가 높을 때 어떤 대응을 해야 하는지 알지 못한 채 혼란에 빠지게 된다. 따라서 대학은 AI 탐지기 도입 시 표절 감지기와 명확히 구분된 평가 지침을 마련해야 하며, 학생에게는 결과에 대한 해석 교육과 반론권을 보장해야 한다. 예를 들어 AI 탐지 결과는 단순 참고 자료로 활용하고, 실제 징계나 감점 여부는 문장 구조, 작성 과정, 학생의 진술 등을 종합적으로 고려하는 평가 시스템이 필요하다. 또 AI 탐지 결과를 평가에 반영할 경우, 표절 감지 결과와는 다른 방식으로 공지하고, 최소한 ‘AI 생성률 몇 % 이상 시 면담’ 같은 단계적 접근이 필요하다. 교수자에게도 AI 탐지기 결과에 대한 해석 훈련과 기술 이해 교육이 함께 제공되어야 한다. 결국 AI 탐지기와 표절 감지기는 기능도 다르고 한계도 다르기 때문에, 두 기술을 단순 비교하거나 동일한 평가 도구로 활용해서는 안 된다. 명확히 구분된 기준과 절차가 없다면, 기술의 도입은 혼란과 불신만을 남기게 될 것이다.