GPT-4, Claude 3.5, Llama 등 AI 모델이 생성한 텍스트와 인간이 작성한 텍스트를 구별하기 어려워 디지털 콘텐츠의 진실성 유지가 어려워지고 있어요.
카운터 튜링 테스트(CT2)를 통해 AI 생성 텍스트 탐지 기술을 분석한 결과, 이진 분류(인간 vs AI)에서는 높은 정확도를 보였지만, 모델 출처 식별은 어려움이 있었어요.
DeBERTa, BART 기반 모델과 앙상블 학습, 하이브리드 탐지 방식이 효과적이었지만, LLM 출처 식별의 어려움은 추가 연구가 필요함을 보여줬어요.