탐지기가 측정하는 것
AI 탐지기는 문장의 예측 가능성(Perplexity)과 문장 간 변동성(Burstiness), 그리고 문체 통계를 측정합니다. 생성형 AI는 가장 그럴듯한 단어를 이어붙이기 때문에 예측이 지나치게 잘 되고, 문장 길이와 리듬이 균질합니다. 점수는 바로 이 통계에서 나옵니다.
실제로 점수가 내려가는 문장의 3가지 조건
- 구체 정보 — 시점, 수치, 고유명사, 현장의 디테일이 들어가면 예측 난이도가 올라갑니다
- 리듬 — 긴 문장과 짧은 문장이 섞이며 변동성이 회복됩니다
- 상투 표현 제거 — "혁신적인", "시사점을 제공한다" 같은 고빈도 패턴을 걷어냅니다
동의어 치환이 통하지 않는 이유
단어만 기계적으로 바꾸거나 어순만 뒤집는 방식은 점수가 거의 내려가지 않습니다. 통계 패턴은 개별 단어가 아니라 문장 구조 전체에 남기 때문입니다. AI 유사도를 실제로 낮추는 유일한 방법은 문장을 내 정보와 내 문체로 다시 쓰는 것 — 결국 글을 사람의 글로 되돌리는 일입니다.
분량이 많다면
논문·자기소개서·보고서처럼 분량이 많거나 혼자 고치기 어렵다면, 카피체크 AI 휴머나이징이 문장 단위 분석으로 위험 구간을 특정하고 의미를 유지한 채 다시 쓴 뒤, 전후 비교 내역과 재검사 결과까지 제공합니다.