Turnitin은 Perplexity AI를 탐지할까요? 문서에 실제로 적힌 내용

Turnitin의 FAQ는 콘텐츠를 탐지할 수 있는 AI 작성 모델의 목록을 공개합니다. 여기에는 GPT, Gemini, Claude, LLaMA, Mistral, Deepseek, Nova, Grok, o1-mini가 포함됩니다. 목록은 "and tools based on these LLMs as well." (이러한 LLM을 기반으로 한 도구도 포함된다는 뜻입니다.)로 끝납니다. FAQ는 또한 이렇게 밝힙니다. "We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future." (앞으로도 다른 모델로 탐지 기능을 계속 확장하겠다는 뜻입니다.) Perplexity AI는 기반 언어 모델을 사용해 텍스트를 생성할 수 있는 검색 도구입니다. Turnitin의 탐지기가 Perplexity에서 나온 콘텐츠를 표시할지는 어떤 기반 모델이 그 텍스트를 만들었는지, 그리고 그 모델이나 모델 계열이 탐지 목록에 올라 있는지에 달려 있습니다. FAQ는 탐지 기능이 고정된 것이 아니라는 점도 인정합니다. "As we iterate and develop our model further to better detect newer LLMs, it is likely that our detection capabilities will also change, affecting the AI percentage." (더 새로운 LLM을 더 잘 탐지하도록 모델을 계속 개선하고 개발해 나감에 따라 탐지 기능도 달라질 가능성이 크며, 이는 AI 비율에도 영향을 미친다는 뜻입니다.)

FAQ는 콘텐츠를 탐지할 수 있는 모델 목록을 제공합니다. 도입 문장은 "콘텐츠를 탐지할 수 있는"이라는 서술어를 사용하고, 그다음에 쉼표로 구분된 목록이 이어집니다. 목록에는 주요 LLM 계열이 포함됩니다. GPT, Gemini, Claude, LLaMA, Mistral, Deepseek, Nova, Grok, o1-mini입니다. 목록은 이렇게 끝납니다.

"and tools based on these LLMs as well." (이러한 LLM을 기반으로 한 도구도 포함된다는 뜻입니다.)

다음 문장입니다. "We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future." (앞으로도 다른 모델로 탐지 기능을 계속 확장하겠다는 뜻입니다.)

이는 목록이 이름이 명시된 모델뿐 아니라 그 위에 구축된 도구까지 포괄한다는 뜻입니다. Perplexity AI 같은 도구가 텍스트 생성을 명시된 LLM 계열 가운데 하나로 돌린다면, 그 결과물은 "이러한 LLM을 기반으로 한 도구" 조항에 해당할 수 있습니다. Turnitin이 Claude, Copilot, Gemini를 탐지하는지에서 이름이 명시된 항목을 하나씩 살펴봅니다.

탐지 모델은 텍스트를 서로 겹치는 구간으로 나누고 확률 점수를 부여하는 방식으로 처리합니다.

"When a paper is submitted to Turnitin, sentences from the submission are extracted and segmented into overlapping sections for prediction analysis. Each segment is classified by the AI detection model and given a value between 0 and 1, denoting the probability of the text being likely human or AI-generated." (논문이 Turnitin에 제출되면 제출물에서 문장이 추출되어 예측 분석을 위해 서로 겹치는 구간으로 분할됩니다. 각 구간은 AI 탐지 모델이 분류하고 0에서 1 사이의 값을 받으며, 이 값은 해당 텍스트가 사람이 썼을 가능성 또는 AI가 생성했을 가능성을 나타냅니다.)

모델은 버스티니스나 퍼플렉서티라는 이름의 지표를 평가하도록 프로그래밍되어 있지 않습니다. "Our model is not explicitly programmed to evaluate specific signals such as 'burstiness,' 'perplexity,' or other individual metrics sometimes referenced in public discussions." (당사 모델은 공개적인 논의에서 간혹 언급되는 'burstiness,' 'perplexity,' 또는 기타 개별 지표 같은 특정 신호를 평가하도록 명시적으로 프로그래밍되어 있지 않습니다.) 다음 문장입니다. "Instead, it learns statistical patterns from our training data." (대신, 학습 데이터에서 통계적 패턴을 학습합니다.) 같은 FAQ는 이렇게도 밝힙니다. "Our classifiers are trained to detect these differences in word probability and are adept at the particular word probability sequences of human writers." (당사 분류기는 이러한 단어 확률의 차이를 탐지하도록 학습되어 있으며, 사람이 쓴 글에 나타나는 특유의 단어 확률 순서에 능합니다.) 탐지기가 평가하는 것은 학습 데이터에서 익힌 단어 확률의 패턴이며, 표면적인 지표가 아닙니다. 이름이 겹치는 문제는 따로 정리해 둘 만합니다. Turnitin이 퍼플렉서티와 버스티니스를 사용하는지

FAQ는 탐지가 고정된 것이 아니라고 명시합니다.

"As we iterate and develop our model further to better detect newer LLMs, it is likely that our detection capabilities will also change, affecting the AI percentage." (더 새로운 LLM을 더 잘 탐지하도록 모델을 계속 개선하고 개발해 나감에 따라 탐지 기능도 달라질 가능성이 크며, 이는 AI 비율에도 영향을 미친다는 뜻입니다.)

다음 문장입니다. "However, for a submitted document, the AI percentage will change only if it's re-submitted again to be processed." (다만 이미 제출된 문서의 경우, 다시 제출되어 처리되지 않는 한 AI 비율은 바뀌지 않는다는 뜻입니다.)

이는 탐지 모델이 더 새로운 LLM을 겨냥해 갱신되고 있다는 뜻입니다. Perplexity AI나 다른 도구가 아직 목록에 오르지 않은 새 모델을 사용한다면, 다음 탐지 모델 갱신까지 공백이 생길 수 있습니다. 이미 채점된 문서는 자동으로 다시 평가되지 않습니다.

FAQ는 이러한 상충 관계를 인정합니다.

"In order to maintain this low rate of 1% for false positives, there is a chance that we might miss some AI written text in a document." (오탐률을 1%라는 이 낮은 수준으로 유지하기 위해, 문서 안의 AI 작성 텍스트 일부를 놓칠 가능성이 있다는 뜻입니다.)

탐지기는 AI 텍스트 일부를 놓치는 한이 있더라도 오탐을 피하도록 조정되어 있습니다. 단어 확률의 패턴이 사람의 글에 더 가까운 텍스트를 만드는 도구는, 적어도 탐지 모델이 갱신될 때까지는 탐지가 더 어려울 것입니다. "continue to expand our detection capabilities" (탐지 기능을 계속 확장하겠다는 뜻입니다)라는 약속이 균형을 잡아 주지만, 새 도구의 출시와 탐지 범위 사이에는 본질적인 시차가 있습니다. 같은 시차가 Turnitin이 AI 휴머나이저를 탐지하는지에도 작용합니다.

지금까지 살펴본 내용을 정리하면 다음과 같습니다.

• Turnitin은 콘텐츠를 탐지할 수 있는 모델 목록을 공개하며, 여기에는 GPT, Gemini, Claude 등이 포함됩니다.
• 목록은 "tools based on these LLMs as well," (이러한 LLM을 기반으로 한 도구도 마찬가지라는 뜻입니다)까지 포괄하므로, 명시된 모델을 거치는 도구는 탐지될 수 있습니다.
• FAQ는 앞으로 다른 모델로도 탐지를 확장하겠다고 약속합니다.
• 탐지 기능은 모델이 갱신되면서 시간이 지남에 따라 달라집니다.
• 탐지기는 오탐률을 낮게 유지하는 대신 AI 텍스트 일부를 놓치는 것을 감수합니다.
• 모델이 바뀌어도 이미 채점된 문서가 자동으로 다시 평가되지는 않습니다.

Turnitin AI 리포트를 받아 표시된 부분을 처리하고 싶다면, 리포트를 가져와 작업하십시오. 조건을 충족하는 부분은 무료로 다시 실행할 수 있습니다.