AI 텍스트 탐지, 즉 기계가 작성한 텍스트와 인간이 작성한 텍스트를 구별하는 능력은 여러 요인에 따라 달라지며, 언어도 그중 하나입니다. 영어는 오랫동안 AI 연구 및 개발의 중심에 있어, 영어 모델이 더 많이 학습되고 종종 더 정교합니다. 이로 인해 영어 AI 텍스트는 다른 언어에 비해 더 유창하고, 구별하기가 더 어려울 수 있습니다.
반면, AI 모델이 진화하고 다국어 데이터로 학습됨에 따라 다른 언어로 신뢰할 만한 텍스트를 생성하는 능력이 향상되고 있습니다. GPT-3와 그 후속 모델과 같은 다국어 모델은 여러 언어로 유창한 텍스트를 생성할 수 있음을 입증했습니다. 이는 AI 생성 텍스트를 탐지하는 난이도의 언어별 격차가 시간이 지남에 따라 줄어들 수 있음을 의미합니다.
AI 텍스트 탐지는 또한 텍스트의 맥락, 주제의 복잡성, 그리고 독자가 텍스트에서 비자연스러운 표현이나 반복적인 패턴을 인식하는 능력 등 다른 요인에도 의존합니다. 또한 문법과 어휘와 같은 언어별 특징이 AI 생성 텍스트를 인식하는 것이 얼마나 쉽거나 어려운지에 영향을 미칠 수 있습니다.
—
네, 그 텍스트는 AI가 생성한 것이었고, 처음에는 핀란드어로 작성되었습니다. 핀란드어 버전은 아무도 그렇게 말하지 않기 때문에 수동으로 탐지하기가 쉬웠습니다. 내용은 정확했지만 톤이 이상했습니다.
그 후 DeepL을 사용해 영어 버전으로 번역했습니다. 저조차도 그것이 AI가 작성했을 가능성이 높다는 것을 바로 알아챌 수 있었습니다.
제 약점은, 모든 AI 솔루션이 원어민을 속일 수 있는 텍스트를 생성하는 데 똑같이 나쁘다면, AI는 차이를 구별하는 데 완전히 무력해진다는 점입니다.
(그리고 왜 영어에서도 이렇게 형편없는지 조금 혼란스럽습니다)
그러면 무엇이 남았을까요? 예를 들어, 앞서 언급한 복사-붙여넣기(Paste-moves)를 탐지하는 것 정도입니다.
문법 실수를 하거나 전치어를 남용하더라도 보통은 충분히 이해할 수 있지만, 때로는 가능한 한 깨끗한 영어로 쓰고 싶거나 필요할 때가 있습니다. 그때 저는 AI에게 텍스트를 고쳐달라고 요청하거나, DeepL을 사용해 영어로 번역할 수 있습니다.
여기 있는 이 텍스트를 어떻게 얻었는지 생각해보시겠습니까?
정확히 그렇습니다. 그리고 그 시점에서, 다른 자동화 시스템이 제 텍스트가 ctrl-v로 인해 플래그가 걸렸다고 알려준다면—
- 제가 다른 곳에서 번역했거나
- 조언대로 여기서 PM을 사용해 그 텍스트를 만들었거나
진짜 화가 날 것입니다.
다시 말하지만, 저는 또 다른 최종 사용자일 뿐이지만, 우리가 이 게임을 이길 수 있는 방법을 모르겠습니다. AI 이미지와 같은 종류의 문제입니다.