AI 탐지기의 도입은 학문적 글쓰기와 교육 평가, 출판 심사 과정에서 공정성과 객관성을 강화하기 위한 중요한 시도로 여겨지고 있다. 그러나 실제 현장에서는 AI 탐지기의 결과가 완전히 인정받지 못하는 경우가 많다. 그 이유는 탐지기가 사용하는 알고리즘이 언어별·문체별로 다른 정확도를 보이며, 특정 데이터셋에 지나치게 의존하기 때문이다. 예를 들어 영어 논문에서는 비교적 안정된 결과를 보이지만 한국어, 아랍어, 스페인어와 같은 언어권에서는 탐지 오류가 빈번하게 발생한다. 이와 같은 편차는 결국 결과 해석의 신뢰도를 떨어뜨리고, 학생이나 연구자에게 불필요한 불이익을 안길 수 있다. 또 다른 문제는 탐지 결과가 동일한 텍스트를 두고도 도구에 따라 달라질 수 있다는 점이다. 어떤 탐지기는 80% 이상 인공지능 ..
