연구진은 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 텍스트(MGT)에 숨겨진 인간과 유사한 문장이 존재한다는 사실을 밝혀냈습니다. 이러한 인간과 유사한 문장은 문장 복잡성을 높여 MGT 탐지를 더욱 어렵게 만들며, 기존 탐지 방식의 한계를 드러냅니다. 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해, 숨겨진 인간과 유사한 문장의 영향을 줄이는 스태킹 향상 프레임워크를 제안하여 기존 탐지기의 성능을 향상시켰습니다.