yanjicci 님의 블로그

AI 탐지기 점수와 실제 AI 사용률 간 상관관계 실험

AI 탐지기가 본격적으로 교육 및 평가 현장에 도입되면서, 많은 이들이 탐지기 점수가 실제로 AI 사용 여부를 얼마나 정확히 반영하는지에 대해 의문을 제기하고 있다. GPTZero, Turnitin AI, Copyleaks 등의 탐지 도구는 퍼플렉서티, 버스트니스, 언어 모델 확률 등을 기반으로 점수를 산출하며, 해당 점수가 높을수록 AI 작성 가능성이 크다고 판단한다. 하지만 현실에서는 AI를 전혀 사용하지 않은 글이 높은 점수를 받거나, AI로 생성한 문장이 낮은 점수로 판별되는 사례가 반복적으로 발생하고 있다. 이로 인해 AI 탐지기의 점수가 AI 사용 ‘정도’나 ‘비율’을 실질적으로 반영하지 못한다는 주장이 제기되고 있다. 탐지기는 문장의 구조나 언어 사용의 통계적 특성을 기준으로 판단하기 때문에..

AI 탐지기, 자동화된 감정 평가와의 융합 가능성

기존의 AI 탐지기는 글의 생성 주체가 인간인지 AI인지 여부를 판단하는 기술로 발전해왔다. 하지만 최근에는 단순한 생성 감지 기능을 넘어, 텍스트의 감정적 톤이나 정서적 표현을 분석하는 기능까지 포함하려는 시도가 나타나고 있다. 이러한 흐름은 기존 자연어 처리(NLP)의 감성 분석 기술과 AI 탐지기의 판단 로직이 융합될 가능성을 보여준다. 예를 들어, 논문이나 에세이에서 AI가 쓴 문장과 인간이 쓴 문장을 비교할 때, 감정 표현의 미묘한 차이가 판단 기준이 될 수 있다. 인간이 작성한 글에는 주제에 대한 감정적 연결, 의도적 강조, 맥락 속 감정 흐름이 나타나는 경우가 많지만, AI가 생성한 문장은 중립적이고 일관된 문체를 유지하는 경향이 있다. 이러한 감정적 패턴을 분석하여 AI 탐지기의 보조 지표..