AI Detection

AI를 사용하지 않았음을 입증하는 방법

에세이가 어떻게 작성되었는지를 단 하나의 사실로 입증할 수는 없다. 대신 존재하는 것은 상호 보강이다. 서로 독립적이고 조작하기 어려운 흔적들이 같은 설명으로 수렴하는 것이다. 여기서는 그 증거가 실제로 어떤 모습인지, 그리고 아직 아무런 비난을 받지 않았을 때 지금 무엇을 시작해야 하는지를 설명한다.

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How to prove you didn't use AI: a table of evidence types from version history to search logs and how hard each is to fake

당신이 어떤 일로도 비난받지 않는다고 가정해 보자. AI를 사용하지 않았음을 어떻게 증명할 것인가라는 질문은 미리 답해 둘 가치가 있다. 그 답은 비난이 제기된 뒤 오후 한나절에 만들어지는 것이 아니라, 몇 주에 걸쳐 형성되기 때문이다. 지금 실제 압박 속에서 이 질문을 하고 있다면, 좋은 소식은 필요한 대부분의 자료가 이미 어딘가에 존재할 수 있다는 점이다. 당신이 찾아볼 생각조차 하지 않았던 곳, 문서 기록, 브라우저, 그리고 아무도 그것에 대해 묻지 않을 것이라고 생각했던 메모 폴더에 흩어져 있을 수 있다.

법정이 인정하는 엄밀한 의미의 증거는 글이 어떻게 작성되었는지에 관해서는 존재하지 않는다. 대신 존재하는 것은 보강 증거, 즉 독립적이고 조작하기 어려운 흔적들이 같은 사건 설명으로 수렴하는 것이다. 이 구분은 AI detectors가 실제로 얼마나 정확한지, 그리고 표시된 점수가 글쓴이보다 도구 자체를 더 많이 반영하는 경우가 얼마나 잦은지를 이해하면 더욱 중요해진다. 검토자는 단 하나의 결정적 증거를 찾는 것이 아니다. 그들은 당신이 어떤 글을 어떻게 썼는지에 대한 설명이 당시 일어나고 있던 다른 모든 것과 맞부딪혀도 살아남는지를 보고 있다.

AI를 사용하지 않았음을 어떻게 증명할 것인가, 실제로 효력을 가지는 증거는 무엇인가

다섯 가지 유형의 증거가 반복해서 등장하며, 여기서는 사후에 조작하기 쉬운 것부터 어려운 것 순서로 제시한다. 어느 하나도 그 자체로는 증거가 아니다. 그러나 함께, 특히 몇 시간이 아니라 몇 주에 걸친 자료라면, 사후에 만들어 내면서도 일관성을 유지하기가 어렵다. 이는 잘 설계된 detector조차 얼마나 자주 오탐을 내는지를 고려할 때 미리 준비해 둘 만한 가치가 있다.

증거실제로 보여 주는 것사후에 위조하기가 얼마나 어려운가
버전 기록(Docs 또는 Word)완성된 파일만이 아니라, 수정의 시간순 기록어려움, 가짜 단계로 전체 초안을 순서대로, 적절한 일수에 걸쳐 타이핑해야 함을 뜻함
파일 및 클라우드 타임스탬프파일 내부 내용과 무관하게, 파일이 언제 생성, 저장, 동기화되었는지서버 측 클라우드 로그는 어렵고, 한 번도 동기화되지 않은 순수한 로컬 파일은 더 쉬움
검색 및 라이브러리 기록당신이 그렇게 말할 때 실제로 관련 자료를 보고 있었다는 점어려움, 고발 이후에 그럴듯한 며칠짜리 연구 흔적을 만들어 내야 함
손글씨 메모와 인쇄한 초안당신 자신의 과정을 물리적으로, 별도의 타임스탬프로 남긴 기록어려움, 종이에는 디지털 실행 취소 기록이 따라붙지 않음
읽은 내용을 말로 설명하기유도 질문 없이 자신의 자료와 선택을 설명할 수 있는지가장 어려움, 실제 질문을 받는 상황에서 이를 유지하기가 매우 어려움

Google Docs 또는 Word의 버전 기록이 당신이 그것을 썼다는 것을 증명하는가?

그렇지만, 그 정도는 분명하다. Google Docs에는 작업 내용을 자동으로 저장하는 완전한 버전 기록이 기본으로 내장되어 있어, 사용자가 직접 저장하는 것을 잊어도 된다. 화면 상단의 Last edit를 클릭하거나 File 메뉴를 사용하면, 시간에 따라 저장된 문서의 이전 모든 버전과 매번 얼마나 많은 새 텍스트가 추가되었는지 볼 수 있다. 이는 모든 계정에서 제공되는 무료의 표준 기능이며, 유료 추가 기능이 아니다.

Word도 파일이 로컬 드라이브에만 있는 것이 아니라 OneDrive 또는 SharePoint에 저장되어 있을 때는 비슷하게 작동한다. File 메뉴에서 Version History를 찾거나, 파일이 저장된 위치에서 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면, 작성 기간 동안 저장된 버전을 볼 수 있다. 저장된 기록이 전혀 없는, 단일한 로컬 .docx로만 존재했던 파일은 충분히 흔하다. 다만 이 경우에는 이런 종류의 증거를 사용할 수 없다는 뜻이므로, 그것에 의존하기 전에 알아 두는 것이 좋다.

버전 기록이 강력한 이유는, 그것을 그럴듯하게 조작하는 데 시간이 많이 걸리기 때문이다. 비난을 받은 뒤에 기록을 조작하려는 사람은 완성된 에세이를 점진적으로, 그럴듯한 순서로, 그럴듯한 수의 세션에 걸쳐 붙여 넣어야 하며, 이는 처음부터 에세이를 쓰는 데 드는 시간과 거의 같고, 실제 초안 작성에서 보이는 편집 양상과는 좀처럼 맞지 않는다. 실제 초안은 멈추고, 되돌아가고, 불균등하게 자란다. 붙여 넣은 가짜는 대개 크고 의심스러울 정도로 깔끔한 덩어리로 나타나며, 이는 버전 목록 자체에서 종종 드러난다.

파일과 클라우드 타임스탬프가 무엇인가를 입증하는가?

어느 정도는 그렇지만, 버전 기록만큼은 아니다. 파일의 생성 날짜와 변경 날짜는 그 파일이 언제 생성되었고 마지막으로 언제 변경되었는지를 알려 주며, 그 안에 아무것도 없더라도 마찬가지다. 해당 파일에 대한 클라우드 서비스의 활동 로그도 그 파일이 언제 생성되었고 마지막으로 언제 변경되었는지를 알려 주며, 역시 그 안에 무엇이 있는지와는 무관하다. 이것이 로컬 파일 시스템의 단순한 타임스탬프보다 수정하기 더 어렵게 만드는 이유다. Google Drive, OneDrive and Dropbox는 모두 이러한 종류의 활동 기록을 파일 자체와는 별도로, 자체 서버에 보관한다.

순수하게 로컬에만 존재하는 파일은 이 증거의 더 약한 형태이다. 컴퓨터 자체의 파일 타임스탬프는 기본적인 기술 지식과 그럴 만한 이유가 있는 사람이라면 누구나 변경할 수 있기 때문이다. 처음부터 끝까지 동기화된 클라우드 폴더에 있었고, 그 자체의 독립적인 서버 측 활동 로그를 가진 파일은 훨씬 더 강력한 증거이다. 그 로그는 사용자의 장치 바깥에 완전히 존재하기 때문이다. 주어진 파일이 어느 범주에 속하는지 확실하지 않다면, 사후에 확인하기보다 지금 공유 설정이나 활동 설정을 확인해야 한다. 몇 주 동안 조용히 클라우드 계정에 동기화된 파일은, 사용자가 활동 로그를 직접 열어 보았는지와 무관하게, 이미 그 기록을 뒤에 두고 있다.

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검색 및 라이브러리 기록이 당신의 사건에 도움이 되는가?

그렇습니다, 그리고 이것은 간과하기 쉬운 증거 유형 중 하나입니다. 브라우저 기록은 연구하는 동안 검색한 내용과 방문한 페이지를 보여 주며, 대부분의 브라우저는 이를 기본적으로 몇 주 또는 몇 달 동안 보관합니다. 대학 도서관의 데이터베이스 로그인 기록과 검색 기록은 더 나아갑니다. 이것들은 사용자의 기기가 아니라 기관 자체의 서버에 저장되므로, 나중에 누군가가 그것들을 조작했다고 그럴듯하게 주장할 수 없습니다.

인용 관리 도구는 세 번째 층위를 더합니다. Zotero, Mendeley 및 이와 유사한 도구는 추가한 모든 출처와 그에 첨부한 모든 메모에 시간 정보를 기록하여, 의도적으로 만들어 내는 것이 아니라 실제로 작업하는 동안 자동으로 축적되는 연구 흔적을 형성합니다. 초안을 작성할 때 사용한 citation generator도 비슷하지만 더 작은 흔적을 남깁니다. 누군가가 요청하기 전에 이미 존재했던, 하나의 추가적인 독립 기록입니다. 이러한 도구들은 어느 것도 비난에 대비해 만들어지지 않았습니다. 바로 그렇기 때문에 이들이 남기는 흔적은 설득력이 있습니다. 그것은 결코 연출된 것이 아니기 때문입니다.

손으로 쓴 메모, 인쇄한 초안, 그리고 논의할 수 있는 읽기 자료

물리적 메모는 디지털상의 비난이 건드릴 수 없는 별도의 시간선을 가집니다. 주석이 달린 인쇄물, 여백에 개요를 적어 둔 노트, 도서관 책에 붙인 메모지 등은 모두 어떤 컴퓨터와도 독립적으로 존재하며, Word 파일의 메타데이터를 편집한 뒤에 사후적으로 생성할 수 없습니다. 글을 제출한 뒤에는 재활용하지 말고 보관하십시오. 적어도 성적이 최종 확정될 때까지는 그렇게 해야 합니다.

그리고 가장 강력한 증거는 대개 문서가 아닙니다. 자신의 에세이를 직접 설명할 수 있는가 하는 점입니다. 왜 이 출처를 저 출처보다 선택했는지, 세 번째 문단이 실제로 무엇을 주장하는지, 어떤 주장을 거의 삭제할 뻔했는지, 그리고 왜 결국 그것을 남겼는지 말할 수 있어야 합니다. 충분한 노력을 들이면 완성된 문서는 위조할 수 있습니다.

이것이 왜 증명이 아니라 보강 증거인지, 그리고 지금 무엇을 시작해야 하는지

이 중 어느 것도 엄밀한 의미에서 증거는 아니다. 이것은 상호 보강의 집합이며, 그 힘은 사후에 이를 조작하는 일이 처음부터 에세이를 쓰는 것보다 더 어렵다는 데 있다. 다섯 개의 독립적이고 서로 일치하는 신호를 하나의 다투어지는 비율과 비교하여 검토하는 심사자는, 그 비율만을 볼 때보다 훨씬 더 많은 것을 검토하는 셈이다. 이것이 실제로 대부분의 이의 제기와 심리에서 적용되는 기준이며, 누구도 그것을 그런 용어로 말하지 않더라도 마찬가지다.

아직 어떤 혐의도 받지 않았다면, 지금이 이러한 습관을 들이기에 더 쉬운 시점이다. 이미 자동화되어 있지 않다면 버전 기록을 켜고, 하나의 파일을 덮어쓰는 대신 점진적 초안을 저장하며, 원래는 삭제했을 검색 기록과 메모를 보관하라. 또한 TextPulse의 무료 도구를 통해 다른 사람이 점수를 매기기 전에 자신의 글이 현재 어떻게 읽히는지도 확인할 수 있는데, 이는 탐지기가 실행하는 동일한 기저 측정값을 다른 방식으로 활용하는 것이다.

그 증거를 문서로 바꾸는 일은 별개의 기술이며, 바로 이를 위해 이의 제기서 작성에 관한 페이지가 있다. 또한 여러 대학이 Turnitin의 AI 탐지기를 아예 사용 중단했다는 점을 알아두면 도움이 된다.

이러한 습관들은 시작하는 데 오래 걸리지 않는다. 그러나 이를 위조하는 데는 매우 오랜 시간이 걸리며, 바로 그것이 핵심이고, 또한 실제로 필요해지기 전에 미리 갖추어 둘 가치가 있는 이유이기도 하다.

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자주 묻는 질문

AI를 사용하지 않았음을 입증하는 방법은 단 하나의 증거가 아니라 상호 보강에 달려 있다. Google Docs나 Word의 버전 기록, 파일과 클라우드의 타임스탬프, 검색 및 라이브러리 기록, 그리고 종이 메모나 초안이 모두 해당된다. 이들 중 어느 하나도 단독으로는 निर्ण정적이지 않다. 그러나 실제 시간에 걸쳐, 사후에 만들어진 것이 아니라는 점에서, 에세이 자체를 쓰는 것보다 훨씬 더 조작하기 어렵다.

Moe

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.

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