AI 탐지기는 텍스트나 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 기반으로 훈련되지만, 데이터의 편중이나 부족은 알고리즘의 성능을 크게 제한한다. 특히 현재 많은 AI 탐지기는 주로 영어권 데이터를 중심으로 훈련되기 때문에, 다른 언어와 문화권에서 작성된 콘텐츠를 분석할 때 정확도가 급격히 떨어질 수 있다. 이는 특정 분야의 전문 용어나 맥락을 이해하지 못하는 결과를 초래하며, 잘못된 판정으로 이어질 가능성을 높인다. 예를 들어, 의료 분야의 논문을 탐지할 때 의학적 전문 용어와 약어를 제대로 구분하지 못하면, AI 탐지기는 이를 비정상적 텍스트 패턴으로 오인해 AI 생성물로 잘못 판단할 수 있다. 따라서 AI 탐지기의 알고리즘을 보완하려면 분야별 특성을 반영한 데이터셋이 반드시 필요하다. 언어별·산업별 ..