AI 탐지기는 고도화된 언어 모델과 통계적 패턴 분석 기술을 활용해 인공지능 생성 콘텐츠를 판별하지만, 실제 환경에서는 다양한 이유로 탐지에 실패하는 사례가 발생한다. 이러한 실패는 크게 두 가지 방향으로 나뉜다. 첫째, 오탐(false positive) 유형으로, 인간이 작성한 글을 AI 생성물로 잘못 분류하는 경우다. 예를 들어, 특정 연구자가 간결하고 규칙적인 문체를 사용하거나, 반복적인 용어 사용이 잦은 경우, AI 탐지기는 이를 기계적 패턴으로 오인할 수 있다. 둘째, 누락(false negative) 유형으로, 실제 AI가 작성한 글을 인간이 쓴 것으로 잘못 인식하는 경우다. 이는 특히 최신 대규모 언어 모델이 문맥 연결성과 창의성을 높인 결과, 인간 글쓰기와의 구분이 점점 어려워진 상황에서 ..