내 글이 AI처럼 들리는가? 자기 점검
스스로 작업을 해낸 뒤 이제는 자신의 산문이 잘 들리지 않는 글쓴이를 위한 자기 진단. 충분히 훈련받고, 많이 수정된 학술 글이 왜 기계 출력과 같은 신호를 내는지, 점검할 만한 다섯 가지는 무엇인지, 그리고 그중 무엇은 사과를 멈춰야 하는지.
당신이 쓴 것이다. 네 번의 저녁 동안, 책상 옆에 자료를 펼쳐 둔 채로, 모든 문장을 직접 썼다. 그런데 검사기가 숫자 하나를 반환하거나, 지도교수가 표현이 생성된 것 같다고 말하고, 당신은 자신의 문단을 세 번 다시 읽어 보지만 더는 구분할 수 없다.
"내 글이 AI처럼 들리는가?"는 구체적인 답이 있는 타당한 질문이며, 이를 묻는 대부분의 사람에게 그 답은 글이 정돈되어 들린다는 것이다. 능숙하고, 교육받고, 편집된 학술 문장은 기계가 생성한 출력과 표면적으로 매우 비슷하다. 언어 모델은 능숙하고, 교육받고, 편집된 산문으로 학습되었기 때문이다. 다음은 자기 점검이다. 스스로 쓴 초안에서 무엇을 살펴봐야 하는지, 그것을 발견했을 때 그것이 무엇을 뜻하는지, 그리고 그중 얼마나 많은 부분을 정확히 그 자리에 두어야 하는지에 대한 것이다.
왜 인간의 글은 같은 신호를 유발하는가
우리는 사람들이 좋은 글이라고 말하는 글, 출판된 논문, 편집된 저널리즘, 교과서, 문서로 학습된 언어 모델을 가지고 있다. 그것은 그 평균을 내놓는데, 이는 사실상 글쓰기 수업에서 하도록 배우는 것과 거의 같다. 첫 문장 주제문. 문단당 하나의 생각. 표시된 전환. 전체에 걸친 일관된 문체. 이 각각은 평가 기준이며, 이 각각은 탐지기가 측정하는 통계적 변이를 줄인다.
이 때문에 특히 두 집단이 더 자주 걸린다. 영어를 제2언어 또는 제3언어로 사용하는 글쓴이는 형식적 문체를 안전한 문체로 배우며, 형식적 문체는 모델이 기본적으로 사용하는 문체다. 세심한 수정자는 반대 이유로 걸린다. 수정은 변이를 제거하므로, 한 장의 여덟 번째 초안은 두 번째 초안보다 인간적으로 읽히는 거친 결이 덜 남는다. 이 모든 것의 작동 원리는 AI writing patterns에 대한 전체 안내에 있으며, 문장을 하나라도 바꾸기 전에 읽어 볼 가치가 있다.
내 글이 AI처럼 들리는가? 다음 다섯 가지 점검을 실행하라
자신이 쓴 초안에 대해, 순서대로 다섯 가지를 점검하라. 각각 몇 분이면 충분하며, 도구나 계정은 전혀 필요하지 않다.
- 문장 길이 분포. 연속된 열 개의 문장에서 단어 수를 세십시오. 그중 여덟 개가 15개에서 25개 단어 사이에 들어간다면, 범위는 좁은 것입니다. 대부분의 인간 초고에는 한 페이지 어딘가에 적어도 하나의 8단어 미만 문장이 있습니다.
- 문단 시작 형태. 각 문단의 첫 문장만 순서대로 읽으십시오. 각 문장이 내용을 제시하기 전에 문단을 예고한다면, 내용이 전적으로 자신의 것이라 하더라도 형태는 균일합니다.
- 동사 구체성. 결과 또는 발견 부분에서 모든 주요 동사에 밑줄을 긋으십시오. 실제로 수행한 작업의 이름을 붙이는 동사가 몇 개인지, 어떤 주제의 어떤 논문에도 들어갈 수 있는 전시용 동사가 몇 개인지 세십시오.
- 형식적 어휘 밀도. 가장 밀도가 높은 세 문단을 골라 백 단위로 추상적 형식어의 수를 세십시오. underscores, showcases, multifaceted, comprehensive. 실제로 기능하는 것이 두 개라면 평이한 학술 산문입니다. 아무 역할도 하지 않는 것이 다섯 개라면 그것이 패턴입니다.
- 구체성 검사. 주제를 다른 것으로 바꾸어도 여전히 참인 문장을 모두 찾으십시오. 그런 문장들은 누가 입력했든 생성된 것처럼 읽히며, 독자가 어떤 문단이 기계적으로 쓰인 것처럼 느껴진다고 말하는 이유입니다.
다섯 번째 항목을 확인하는 것이 가장 중요하며, 어떤 탐지기도 그것을 수행하지 못합니다. 주어를 바꾸어도 살아남는 문장은 애초에 주제에 대한 정보를 담고 있지 않았던 것입니다. 그것이 독자가 반응하는 속성이며, 문장 길이와는 달리 수정 가능한 속성입니다.
자신의 논문을 인간적으로 다듬기
중요한 단어나 인용은 건드리지 않고, AI 보조로 작성한 텍스트를 자연스럽고 사람처럼 들리게 바꾸세요.
무엇을 바꾸고, 무엇을 있는 그대로 둘 것인가
사람들이 자신의 산문에 대해 걱정하는 대부분의 것은 그대로 두어야 합니다. 구성은 결함이 아니며, 깔끔한 표면은 아무것도 증명하지 않습니다. 아래 표는 흔한 신호를 조치할 가치가 있는 것과 사과를 멈춰야 하는 것으로 나눕니다.
| 무엇을 알아차렸는가 | 왜 당신 자신의 글은 그렇게 되는가 | 그대로 둘지, 바꿀지 |
|---|---|---|
| 문단의 길이가 모두 비슷하다 | 구조를 먼저 잡고, 그다음 분량 제한에 맞게 편집했기 때문이다 | 그대로 두라. 길이는 논증을 따라야 하며, 때로는 논증이 고르게 전개된다 |
| 문장의 길이가 좁은 범위에 머문다 | 학술지의 문체와 단어 수 제한이 모두 문장당 하나의 절을 쓰도록 밀어붙이기 때문이다 | 세 개나 네 개를 바꾸라. 이미 논리적으로 이어진 짝은 하나로 합치고, 하나는 여섯 단어로 줄이라 |
| 형식적인 라틴계 동사가 전반에 걸쳐 쓰인다 | 학위논문 템플릿과 언어 과목은 형식적 문체를 안전한 선택으로 가르치기 때문이다 | 아무 역할도 하지 않는 것들은 바꾸라. 당신의 분야가 정의한 용어는 유지하라 |
| first, second, finally 같은 표지어가 많이 보인다 | 평가 기준이 표지어를 요구하므로, 의도적으로 넣었기 때문이다 | 대부분은 그대로 두라. 독자가 이미 볼 수 있는 문단을 예고하는 것들은 지우라 |
| 어디에도 축약형이 없다 | 학술 문체는 대부분의 학술지와 대부분의 학과에서 축약형을 배제하기 때문이다 | 그대로 두라. 탐지기가 무엇을 선호하든 축약형은 장르에 맞지 않는다 |
| 여러 곳에 세 부분짜리 목록이 있다 | 세 항목은 문장에 잘 들어맞고, 평가 기준은 그 형식을 보상하기 때문이다 | 하나나 둘을 바꾸라. 모든 목록에서의 대칭성은 어떤 단일 단어보다 더 많은 것을 말한다 |
| 오탈자도 없고, 실수도 없고, 거친 부분도 없다 | 당신이 그것을 교정했고, 한 번 이상 했기 때문이다 | 그대로 두라. 깨끗한 표면은 저자성에 대한 신호가 아니다 |
마지막 행이 사람들이 가장 많이 이의를 제기하는 부분이다. 누구도 사람처럼 보이기 위해 논문에 오탈자를 일부러 넣어서는 안 되며, 그렇게 하라고 말하는 조언은 숫자를 만족시키기 위해 제출물을 훼손하라고 요구하는 것이다.
2분 낭독 점검
세 단락을 말하는 속도로 소리 내어 읽어 보라. 그러면 묵독이 가리는 두 가지가 드러난다. 첫째는 호흡이다. 짧은 문장이 전혀 없는 산문은 멈출 곳을 남기지 않으며, 이는 눈으로 보기 전에 귀로 먼저 들린다. 둘째는 강조다. 논지를 진지하게 다루는 사람이 쓴 단락에는 나머지보다 더 큰 비중을 지니는 문장이 하나 있고, 당신은 의식적으로 결정하지 않아도 그것을 더 강하게 읽게 된다. 그런 문장이 없는 단락은 평평하며, 사람들이 실제로 감지하는 것은 바로 그 평평함이다.
읽었을 때 평평하다면, 수정은 문장이 말하는 내용의 수준에서 이루어져야 한다. 다른 논문에 들어가도 될 문장은 모두 삭제하라. 숫자는 다시 넣어라. 두 문장이 하나의 요점을 만든다면, 그것을 한 번만 말하라. TextPulse의 AI 단어 정리 도구는 긴 장 전체에서 어휘 밀도를 계산해 주며, 평평함을 고치는 일은 여전히 당신의 몫으로 남는다.
이미 Detector가 표시한 경우
Detector 점수는 텍스트 한 부분에 대한 확률 추정치이다. 그것은 누가 그것을 입력했는지에 대한 사실 판단이 아니다. Detector에 의해 표시되는 작성자에는 앞서 설명한 두 집단, 즉 제2언어 작성자와 대폭 수정하는 작성자가 포함된다. 표시된 텍스트에 대응하는 가장 좋은 방법은 사후에 그 표시된 단락을 다시 쓰는 것이다. 다시 말해, 의존하려고 했던 증거를 바꾸는 것이다. 표시된 단락을 사후에 다시 쓰는 것은 이용 가능한 대응책 가운데 가장 약한데, 그 이유는 원래 의존하려던 증거를 바꾸기 때문이다.
대신 과정의 증거를 보존하라. 버전 기록, 날짜가 적힌 메모, 작업에 사용한 읽기 자료 목록, 이 초안보다 앞선 초안들이 그것이다. 실제로 그것이 어떤 모습인지, 그리고 학과가 실제로 무엇을 받아들이는지는 AI를 사용하지 않았음을 증명하는 방법에 관한 글에 정리되어 있다.
TextPulse의 AI humanizer는 텍스트로부터 계산한 추정 Human Score를 보고하는데, 이는 저자에 대한 판결이 아니라 산문에 대한 독해이며, 이 사이트의 어떤 도구도 특정 Detector가 특정 페이지에 대해 무엇이라고 말할지를 안다고 주장하지 않는다.
특정 어휘는 별도로 정리되어 있으며, ChatGPT를 드러내는 단어들에 관한 페이지와 가장 큰 피해를 주는 단 하나의 동사에 관한 페이지에서 따로 설명된다.
이 질문을 대신할 만한 질문은 더 날카롭다. 한 단락이 기계처럼 들리는지 묻는 대신, 그 안에서 오직 자신만이 쓸 수 있었던 문장이 무엇인지 물어보라. 답이 하나도 없다면, 그 단락이 바로 손봐야 할 부분이며, 탐지기가 전혀 없던 해에 손보는 데 시간을 들일 가치가 있었을 것이다.
자주 묻는 질문
대체로 그렇고, 그것이 가장 흔한 질문의 계기입니다. "does my writing sound like AI"라고 묻는 사람들은 거의 항상 구조에 반응하고 있습니다. 주제문, 표시된 전환, 일관된 문체는 평가 기준이기도 하지만, 언어 모델이 기본적으로 생성하는 것이기도 합니다. 조직은 누가 텍스트를 썼는지에 대한 정보를 담고 있지 않으며, 그것을 제거하면 글만 더 나빠집니다.
PhD in natural language processing, with years spent building NLP applications end to end. Moe works on text analysis: lexical and syntactic structure, and what separates machine-generated prose from human prose statistically. He has been experimenting with computational linguistics since the early days of NLTK, spaCy and WordNet, and still writes most of his tooling in Python.