AI Humanization

대학 에세이를 AI 에세이처럼 보이지 않게 하는 방법

모든 것을 결정하는 단계는 어떤 재작성 도구를 열기 전, 곧 자신의 모듈이 실제로 무엇을 허용하는지 읽는 데서 시작하며, 이는 대학 수준에서는 거의 정해져 있지 않다. 그다음에는 에세이에 특화된 편집 방법이 이어지는데, 이는 학술지 원고와는 다른 문서이며 다른 작업 순서를 요구한다.

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How to humanize AI essay for college work, from the course policy check through to the disclosure statement

대학 과제에서 AI essay를 인간적으로 보이게 하는 방법에 대한 대부분의 조언은 잘못된 지점에서 시작한다, 이미 문단을 붙여 넣은 뒤의 재작성 도구에서 출발하기 때문이다. 모든 것을 결정하는 단계는 더 앞에 있다, 바로 자신의 모듈이 실제로 무엇을 허용하는지 읽는 일이다. 두 학생이 동일한 초안에 동일한 편집을 적용해도 전혀 다른 결과에 이를 수 있다, 한 강좌는 선언을 요구하고 다른 강좌는 총괄 평가에서 생성형 AI를 기본적으로 금지하기 때문이다.

에세이를 인간적으로 만든다는 것은 추론, 근거, 목소리가 진정으로 자신의 것이 되도록 다시 구성하는 것을 뜻하며, 자신이 큰 소리로 변호할 수 있는 형식으로 만드는 것이다. 이는 텍스트를 분류기가 점수를 매기기 더 어렵게 만드는 일과는 다른 작업이다. 아래 절차는 첫 번째 목표를 전제로 한다, 두 번째 목표는 확인할 수 있는 종점이 없기 때문이다, 그리고 TextPulse의 Turnitin이 실제로 무엇을 탐지하는지에 대한 안내가 그 이유를 설명한다.

무엇을 편집하기 전에, 자신의 강좌가 무엇을 허용하는지 확인하라

에세이를 지배하는 규정은 거의 대학 차원에 있지 않다. 이 글의 근거가 된 연구에서 주요 기관들은 모두 결정을 아래로 위임한다, 학과, 단과대학, 또는 평가 과제 설명서로, 그리고 사용이 허용되는 곳마다 그 위에 공개 의무를 덧붙인다. 중앙 AI 페이지를 읽고 거기서 멈추는 것은 눈앞의 과제에 대해 거의 아무것도 말해 주지 않는다.

Cambridge: "A student using any unacknowledged content generated by artificial intelligence within a summative assessment as though it is their own work constitutes academic misconduct, unless explicitly stated otherwise in the assessment brief." Oxford: "Students may not use artificial intelligence to complete a summative assessment, unless a department/faculty specifically allows them to do so, in which case they must declare this and follow the instructions given." Harvard Business School (MBA handbook): "The use of artificial intelligence tools for writing papers in MBA courses is up to the discretion of each instructor. In such cases, students must cite their use of these AI tools appropriately. Not doing so violates the MBA Honor Code."

따라서 확인 작업은 짧은 문서 탐색이다. 먼저 과제 안내문을 열고, 그다음 모듈 핸드북을 열고, 그다음 학과 페이지를 열고, 마지막으로 중앙 정책을 확인한 뒤, 생성형 AI를 직접 다루는 첫 번째 문서에서 멈추면 된다. 거기에 무엇이라고 적혀 있는지와 어디에서 찾았는지를 기록하라. TextPulse의 AI 사용 정책이 실제로 어디에 위치하는지에 대한 요약은 대부분의 기관이 따르는 패턴을 정리해 주며, 이를 통해 자신의 기관에서 빠진 부분을 더 빨리 찾아낼 수 있다.

어느 곳에서도 AI를 전혀 다루지 않는다면, 그 침묵을 허용으로 보지 말고 질문으로 간주한 뒤, 제출하기 전에 모듈 담당자에게 이메일을 보내라. 서면으로 받은 한 줄의 답변은 어떤 재작성보다 우선한다. 그것은 판단을 문서화된 지시로 바꾸고, 그 지시에는 다른 사람의 이름이 붙어 있기 때문이다.

에세이가 원고와 다른 문서인 이유

에세이는 평가 기준표에 따라 채점되며, 이것이 어떤 수정이 효과적인지를 바꾼다. 학술지 원고는 방법, 결과, 주장들이 타당한지에 따라 평가되므로, 그 표현은 제약을 받는다. 용어는 고정되어 있고, 수치는 바뀔 수 없으며, 방법 절의 리듬을 개선하는 재작성은 대개 그것을 손상시킨다. 에세이는 논증, 근거, 그리고 지정된 읽기 자료와의 연계성에 따라 평가되는데, 이 세 층위는 언어 모델이 가장 잘 만들어 내지 못하는 것들이다.

그리고 이것이 우리의 작업 순서에서 차이를 만든다. 원고에서는 가장 가치 있는 수정이 용어를 보호하고 구조를 그대로 두는 것이다. 에세이에서는 가장 가치 있는 수정이 구조적 수정이다. 즉, 일반적인 주장을 세미나 텍스트, 강의, 또는 자신의 목록에 있는 읽기 자료에 근거한 구체적인 주장으로 바꾸는 것이다. 이러한 대체는 어떤 재작성 도구의 범위 밖에 있다. 그 도구는 세미나에 가지 않았기 때문이다.

에세이에만 특유한 추가 제약이 세 가지 있다. 단어 수 제한은 추가하는 모든 문장이 기존 문장 하나를 밀어내야 함을 뜻하며, 제한에 맞춰 설정된 word counter는 새로운 증거가 실제로 얼마나 들어갈 여지가 있는지를 보여 준다. 정해진 읽기 목록은 채점자가 이미 어떤 출처가 포함되어야 하는지 알고 있으며, 무엇이 빠졌는지도 알아차린다는 뜻이다. 그리고 같은 질문에 대한 답안 40개를 검토하는 채점자는, 제시된 질문에 답하기보다 주제를 요약하는 답안을 구별해 낸다.

자신의 논문을 인간적으로 다듬기

중요한 단어나 인용은 건드리지 않고, AI 보조로 작성한 텍스트를 자연스럽고 사람처럼 들리게 바꾸세요.

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대학 과제를 위한 AI 에세이를 인간화하는 방법, 단계별로

논증에서 바깥으로 작업하라, 왜냐하면 이후의 모든 수정은 그 논증이 자신의 것이라는 점에 달려 있기 때문이다. 아래의 순서는 재작성 도구가 닿을 수 없는 층에서 닿을 수 있는 층으로 진행되며, 이는 또한 각 단계가 성적에 기여하는 정도의 순서이기도 하다.

  1. 초안을 닫고, 보지 않은 채 질문에 대한 답을 세 문장으로 써라. 스스로 재구성할 수 없는 부분은 아직 자신의 것이 아닌 구절이며, 그런 구절에서 이후의 모든 문제가 시작된다.
  2. 그 세 문장으로부터 구조를 다시 세워라. 논증에 필요한 순서를 정한 뒤, 그에 맞게 섹션을 이동, 병합 또는 삭제하라. 생성된 에세이는 대체로 하위 주제마다 한 단락씩 있는 균형 잡힌 개관의 형태로 도착하는 경향이 있으며, 대부분의 평가 기준은 이런 형태에 거의 보상을 주지 않는다.
  3. 모든 일반적 주장을 출처를 제시할 수 있는 구체적 주장으로 바꿔라. 저자, 연구, 연도, 사례, 페이지를 명시하라. 이 주제에 관한 어떤 에세이에도 들어갈 수 있는 문장은 당신의 에세이에서는 아무 일도 하지 않는다.
  4. 모든 인용을 그것이 가리키는 출처와 대조하여 확인하라. 각 참고문헌을 열어 저자, 연도, 제목이 적힌 그대로 존재하는지 확인한 다음, 그 출처가 실제로 당신의 문장이 주장하는 바를 말하는지 확인하라.
  5. 마지막으로 문장을 소리 내어 다시 써라. 각 단락을 읽고, 절대로 자신이 말하지 않을 표현은 고쳐라, 겹겹이 쌓인 세 개의 항목, 모두 같은 방식으로 시작하는 도입부, 일정하게 도착하는 연결 구문을 포함해서.
  6. 완성된 초안과 평가 기준을 하나씩 대조하며 평가표를 마지막으로 한 번 더 읽고, 각 기준에 대한 증거가 어디에 있는지 표시하라.

재작성 도구는 다섯 번째 단계에 두어야 하며, 그보다 앞서는 안 됩니다. 그 단계에서, 논지와 출처가 이미 자신의 것인 산문에 사용하면, 자신이 책임질 수 있는 작업에 대해 문체적 수정을 수행합니다. 첫 번째 단계에서, 아무도 검증하지 않은 생성된 텍스트에 사용하면, 10분 동안도 논의하기 어려운 유창한 에세이를 만들어 내며, 그러한 대화는 대부분의 학문적 진실성 절차에서 일상적인 부분입니다.

완료했다고 말하기 전에 실행할 만한 점검은 두 가지입니다. essay checker는 평가자가 별도 언급 없이 감점하는 기계적 결함을 드러내며, 참고문헌 목록을 본문 내 인용과 대조해 읽으면 생성된 초안이 남기는 고아 참고문헌을 작성된 초안보다 훨씬 더 자주 찾아낼 수 있습니다.

가장 크게 바꾸는 수정, 순서대로

모든 수정이 그에 드는 시간을 정당화하는 것은 아니며, 이 순위는 에세이 채점 루브릭 전반에서 상당히 안정적으로 유지됩니다.

수정성적에 미치는 변화재작성 도구가 할 수 있는가?
자신의 세 문장 답변에서 논지를 다시 구성하기대부분의 에세이 평가 기준에서 가장 큰 비중을 차지하는 논제와 구조 기준을 바꾼다아니오. 도구는 사용자의 읽기 내용이나 부여된 질문에 접근할 수 없다.
일반적인 주장 대신 이름이 명시되고 출처가 있는 구체적 내용을 사용하기증거와 참여 기준을 바꾸며, 이는 평가자가 읽기와 요약을 구별할 때 사용하는 층위이다아니오. 구체적 내용은 사용자의 출처에서 나오며, 도구는 그것을 읽지 않았다.
모든 참고문헌을 그 출처와 대조하여 확인하기허위 인용 위험을 제거하며, 이는 글쓰기상의 결함이 아니라 부정행위로 다루어진다아니오. 검증이란 각 출처를 열어 그것이 사용자의 주장대로 말하는지 확인하는 것을 뜻한다.
문장 길이와 문단 시작을 다양하게 하기가독성과 명료성 점수를 높이고, 생성된 산문에서 가장 눈에 띄는 패턴을 제거한다예. 이것이야말로 재작성 과정이 실제로 작동하는 층위이다.
개별 단어를 동의어로 바꾸기평가 기준이 측정하는 것은 거의 바꾸지 않으며, 정확성을 자주 떨어뜨린다예, 그렇기 때문에 한 번의 작업에 가장 쓸모가 적은 일이다.

마지막 열이야말로 이 순서로 작업해야 하는 이유 전체를 보여 준다. 도구가 할 수 없는 모든 것은 평가 기준이 가장 높게 보상하는 항목의 맨 위에 있고, 도구가 할 수 있는 모든 것은 맨 아래에 있다. 처음 세 행이 끝나기 전에 실행한 재작성 과정은 가장 약한 층위가 전혀 손대지 않은 에세이를 다듬는 데 그친다.

방어할 수 있는 공개를 작성하기

공개 진술은 도구의 이름을 밝히고, 무엇에 사용했는지 말하며, 출력물을 확인했음을 확인합니다. 강좌에서 이를 요구하는 경우, 보통 이것이 전부이며 문구도 짧게 유지됩니다. 학술 출판사들도 여러 해 전부터 같은 3부분 구조를 채택했습니다. Elsevier의 권장 템플릿은 다음과 같습니다: "During the preparation of this work the author(s) used [NAME OF TOOL/SERVICE] in order to [REASON]. After using this tool/service, the author(s) reviewed and edited the content as needed and take(s) full responsibility for the content of the publication."

에세이의 경우에도 같은 3부분을 유지하고, 강좌에서 정한 형식이 있다면 그것에 맞추어야 합니다. 도구와 그 버전을 명시하십시오. 개요를 생성했는지, 이후에 다시 구성한 단락의 초안을 작성했는지, 아니면 문법을 점검했는지 등, 어느 단계에서 사용했는지 밝히십시오. 인용한 모든 출처를 검증했음을 확인하십시오. 강좌에서 이를 위한 표지나 입력란을 제공한다면, 직접 문단을 쓰기보다 그곳을 채우십시오.

공개 진술을 방어 가능하게 만드는 것은 그 뒤에 놓인 기록입니다. 버전 기록을 켠 문서에서 초안을 작성하고, 작업에 사용한 메모와 읽은 자료를 보관하며, 생성한 모든 내용의 대화 기록도 보관하십시오. 이 3가지는 어떤 탐지기 점수로도 답할 수 없는 질문에 답해 주며, 더 긴 글에는 진술을 어디에 둘지에 관한 고유한 관례가 있습니다. 이에 대해서는 how to disclose AI use in a paper에서 자세히 다룹니다.

입학 사무국은 자체적인 검사를 수행하며, whether they screen for AI는 별도로 다루어집니다. 전문 교육과정은 이보다 더 엄격하며, AI detection in nursing school에는 별도의 페이지가 있습니다.

이 모든 것을 통과하는 에세이는 직접 앉아서 설명할 수 있는 글입니다. 완성한 초안에서 아무 단락이나 하나 골라 가리고, 그것이 무엇을 주장하며 어떤 출처에 근거하는지 큰소리로 말해 보십시오. 그 어느 부분에서라도 그것이 되지 않는다면, 페이지 위의 산문이 어떻게 들리든 그 작업은 아직 끝나지 않은 것입니다.

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자주 묻는 질문

허용 여부부터 시작해야 한다. 규칙 안에서 대학 제출용 AI 에세이를 사람처럼 보이게 하려면, 무엇을 편집하기 전에 과제 안내문과 모듈 핸드북을 읽어야 한다. 대부분의 대학은 이 판단을 그 수준에 위임하기 때문이다. 그런 다음 논증과 근거를 직접 다시 구성하고, 모든 인용을 원문과 대조해 확인하며, 강의에서 요구하는 모든 공개를 추가해야 한다.

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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