GPTZero의 Mixed와 AI Polished: 이 두 라벨은 무엇을 뜻합니까?

GPTZero는 세 개의 백분율을 출력하며, 그 위에 붙은 제목은 "Chance this entire text is..." (이 전체 텍스트가 …일 확률)입니다. 세 항목은 AI, Mixed, Human입니다. 그 숫자는 이 분류가 맞다는 모델의 확신도이며, 여러분의 에세이에서 그 분류에 해당하는 비율이 아닙니다. GPTZero는 결과 화면에서 직접, 칩 아래 한 줄로 이 점을 밝힙니다. 칩을 하나 클릭하면 이름이 붙은 하위 판독값이 펼쳐지고, 세 칩을 합쳐 모두 다섯 개이며, "AI polished"는 Mixed 아래의 두 개 중 하나입니다. GPTZero는 이를 "Human-written text that was refined or edited by an AI tool" (AI 도구로 다듬거나 편집한, 사람이 쓴 텍스트)로 정의하고, 이 라벨이 붙은 경우에는 "the core ideas and structure are the student's own work, but AI was used as an editing assistant" (핵심 아이디어와 구조는 학생 본인의 것이고, AI는 편집 보조로만 쓰였다)라고 덧붙입니다. 따라서 "100% mixed"는 모델이 이 문서가 mixed 분류에 속한다고 매우 확신한다는 뜻입니다. Mixed 아래 두 판독값 중 어느 쪽에 더 기댔는지는 별개의 숫자이며, 한 번 더 클릭하면 볼 수 있습니다.

지금 보고 계신 화면에서 시작하십시오. GPTZero가 그 화면에서 답을 주기 때문입니다. Mixed 칩을 펼치면 판독값 바로 아래에 이 문장이 나타납니다:

This result isn't the percentage of mixed text, it's the model's confidence in the classification of the entire text as mixed. (이 결과는 mixed 텍스트의 비율이 아닙니다. 전체 텍스트를 mixed로 분류한 데 대한 모델의 확신도입니다.)

같은 문장이 나머지 두 칩 아래에도 있습니다. 분류 이름만 바뀝니다. AI 아래에는 "isn't the percentage of AI text" (AI 텍스트의 비율이 아닙니다), Human 아래에는 "isn't the percentage of human text" (사람이 쓴 텍스트의 비율이 아닙니다)가 놓입니다.

이 구분이 왜 중요한지는 GPTZero 머신러닝 팀을 이끄는 Alex Adam이 2024년 1월 12일 자 글에서 풀어 설명합니다:

categorizing predictions this way enables the confidence of the detector to be disentangled from the percentage of sentences that are AI-generated. Without this distinction, an AI probability of 50% could mean that the detector is 50% confident in its prediction (essentially a coin flip), or that 50% of the text is AI-generated. (이 방식으로 예측을 분류하면 탐지기의 확신도와 AI가 생성한 문장의 비율을 서로 떼어 놓을 수 있습니다. 이 구분이 없으면 AI 확률 50%는 탐지기가 자신의 예측을 50%만 확신한다는 뜻, 다시 말해 사실상 동전 던지기일 수도 있고, 텍스트의 50%가 AI로 생성되었다는 뜻일 수도 있습니다.)

같은 50%를 두 가지로 읽을 수 있고, 여러분에게는 정반대의 뜻이 됩니다. 세 분류 출력은 이 둘을 갈라 놓기 위해 존재합니다.

문서는 다른 세 방향에서도 같은 이야기를 합니다. GPTZero의 릴리스 노트의 2024년 1월 9일 자 항목은 예측값이 "tuned to better represent the probability that the model is correct" (모델이 옳을 확률을 더 잘 나타내도록 조정됨)되었다고 말하며, AI 점수 90%가 뜻하는 바를 "there is a 90% chance that the text is entirely written by an AI" (이 텍스트 전체가 AI에 의해 쓰였을 확률이 90%입니다)라는 계산 예로 보여 줍니다. API 도움말 페이지는 분류 확률을 "the chance that the detector is correct in its classification" (탐지기가 자신의 분류에서 옳을 확률)로 설명하고, 90%는 "90% of the time on similar documents" (비슷한 문서들에서 90%의 경우 옳습니다)를 뜻한다고 덧붙입니다. 여기서 비슷한 문서들은 복수이며, 여러분의 문서가 아닙니다. 그리고 기술 소개 페이지는 이 점을 GPTZero의 연구 성과 목록에, 더 건조해질 수 없는 표현으로 올려 놓았습니다. 탐지기는 "a trinary classification problem, separating prediction confidence from the proportion of LLM text." (예측의 확신도와 LLM 텍스트의 비율을 분리하는 삼진 분류 문제)로 규정되어 있습니다.

GPTZero 페이지 하나는 반대로 표현합니다. 홈페이지의 FAQ 블록은 GPTZero가 "will suggest what percentage of your text is likely to be AI-generated" (여러분의 텍스트에서 AI가 생성했을 비율을 얼마로 제시해 줄지)라고 말합니다. 이 문장은 이름이 붙은 결과 필드를 설명하는 것이 아니라 세 단계 사용법 답변 안에 들어 있으므로, 모순이라기보다는 대충 쓴 마케팅 문구일 가능성이 큽니다. 어느 쪽이든 실제로 써먹을 규칙은 같습니다. GPTZero가 30%라고 했다는 말만으로는 누가 어떤 값을 이야기하는지 알 수 없으니, 그 값이 어떤 화면의 어떤 필드에서 나왔는지 밝혀 말하십시오. 같은 글이 검사기마다 왜 다른 점수를 받는지는 이 값을 Turnitin, Originality.ai, Winston AI의 단위와 나란히 놓고 비교하며, 이 문제의 업체 간 버전은 그 글에 있습니다.

사람들이 가장 많이 걸리는 지점이며, "written by a human and polished with AI" (사람이 쓰고 AI로 다듬은 글)이라는 표현이 갑자기 튀어나온 것처럼 느껴지는 이유이기도 합니다. 맨 위 줄은 칩 세 개입니다. 각각 열립니다.

이름이 붙은 판독값은 모두 다섯 개입니다. "AI polished"는 Mixed 옆의 네 번째 분류가 아닙니다. 그것은 Mixed가 뜻할 수 있는 두 가지 중 하나입니다. 이 사실 하나로 혼란의 대부분이 풀립니다. 그 아래의 다른 판독값이 AI-Human Mix라는 이름이라는 것을 알고 나면, mixed 결과는 전혀 다르게 읽히기 때문입니다.

그 판독값 옆의 작은 정보 아이콘을 클릭하면 패널이 열립니다. 제목은 "Understanding AI Classifications" (AI 분류 이해하기)이며, 다섯 개에 각각 탭이 하나씩 있습니다. GPTZero의 정의를 그대로 옮깁니다:

AI Generated — Text written directly by an AI language model with no meaningful human editing. AI Paraphrased — AI-generated text that was rewritten — either by a tool or by hand — to disguise its origin. AI-Human Mix — Human-written text combined with AI-generated text in the same document. AI Polished — Human-written text that was refined or edited by an AI tool. Human — Text written entirely by a human with no AI involvement. (AI Generated — AI 언어 모델이 직접 쓴, 사람의 의미 있는 편집이 없는 텍스트. AI Paraphrased — 출처를 감추려고 도구나 손으로 다시 쓴 AI 생성 텍스트. AI-Human Mix — 같은 문서 안에서 사람이 쓴 텍스트와 AI가 생성한 텍스트가 섞인 것. AI Polished — AI 도구로 다듬거나 편집한, 사람이 쓴 텍스트. Human — AI 개입 없이 전적으로 사람이 쓴 텍스트.)

AI Polished 탭에는 두 번째 단락이 하나 더 있고, 여러분이 앞에 두고 볼 만한 것은 바로 그것입니다:

The text was originally written by a human, then run through an AI tool to improve grammar, rephrase sentences, or enhance clarity. The core ideas and structure are the student's own work, but AI was used as an editing assistant. (이 텍스트는 원래 사람이 썼고, 그다음 문법을 다듬거나 문장을 바꿔 쓰거나 표현을 또렷하게 하려고 AI 도구를 거쳤습니다. 핵심 아이디어와 구조는 학생 본인의 것이며, AI는 편집 보조로 쓰였습니다.)

각 정의가 어디에서 출발하는지 보십시오. Polished는 사람이 쓴 글에서 출발합니다. Paraphrased는 AI 출력물에서 출발합니다. 둘은 같은 것의 두 단계가 아니라 정반대의 유래이며, 서로 다른 칩에 매달려 있습니다.

작은 것 두 가지가 더 있습니다. 첫째, GPTZero는 이 라벨을 세 군데에서 세 가지로 씁니다. 칩에는 "AI polished", 패널에는 "AI Polished", 홈페이지의 예시 버튼에는 "Polished by AI"입니다. 둘째, 무료 검사에는 최소 길이가 있습니다. 0자일 때 입력창에는 "Enter at least 250 characters to scan" (검사하려면 최소 250자를 입력하십시오)라고 적혀 있고, 그보다 길어지면 "Great! You've entered enough text to scan" (좋습니다! 검사하기에 충분한 분량을 입력하셨습니다)로 바뀝니다.

이 분류는 나머지 넷보다 역사가 짧습니다. 2025년 6월 3일 자 릴리스 노트에 "Added" 항목 아래 한 줄로 등장합니다:

Ability to detect "polished" texts that are lightly edited by AI (AI로 가볍게 편집한 "polished" 텍스트를 탐지하는 기능)

아홉 달 뒤인 2026년 3월 11일에 한 줄이 더 나옵니다. "Improved performance on the AI polished class." (AI polished 분류에 대한 성능 개선.) 릴리스 노트에 이 분류가 등장하는 것은 이 두 항목이 전부입니다.

더 긴 설명은 첫 항목이 올라온 지 이틀 뒤에 나왔습니다. Emily Napier가 2025년 6월 5일 자로 쓴 AI Polished 분류를 소개하는 GPTZero의 글입니다. 그 글은 라벨이 어디에 붙는지 분명하게 적고 있습니다:

To improve transparency, we've decided to distinguish between documents that combine "chunks" of AI and human text and documents rewritten or polished by AI. We now identify these documents under the "Mixed" class with an accompanying tag of "AI Polished". (투명성을 높이기 위해, AI 텍스트와 사람이 쓴 텍스트를 "chunks"로 섞은 문서와 AI가 다시 쓰거나 다듬은 문서를 구분하기로 했습니다. 이제 이런 문서는 "Mixed" 분류 아래에 "AI Polished" 태그를 붙여 표시합니다.)

위의 표를 GPTZero의 말로, 날짜까지 붙여 옮긴 것입니다. mixed 문서에는 두 종류가 있고, 그중 하나에 AI Polished 태그가 붙습니다.

그 글을 찾아보실 때는 두 가지 표현으로 검색하십시오. 제목과 본문은 패널 표현인 "AI Polished"를 씁니다. 반면 그림 설명 두 개는 "Lightly edited by AI"를 쓰는데, 이는 위의 세 가지 중 하나가 아니라 릴리스 노트의 표현이며, 페이지 주소도 그것으로 만들어져 있습니다.

그 글은 GPTZero 도움말 센터에 속하지 않고, 도움말 문서 가운데 이 라벨을 언급한 것은 하나도 없습니다. 2026년 9월 15일에 저희는 지원 센터를 빠짐없이 확인했습니다. 홈페이지에는 최상위 컬렉션 다섯 개가 나열되어 있고 각각 문서 수를 표시합니다. General 36, API 17, Origin Extension 8, Account Management 11, Microsoft Word Add-In 5로, 합계 77입니다. 하나씩 들어가 보면 하위 컬렉션 여덟 개와 컬렉션 페이지에 직접 붙은 문서 세 개가 나오고, 모두 세면 서로 다른 문서가 정확히 77개입니다. 저희는 77개를 모두 가져와 각 페이지의 `innerText`를 검색했습니다. 브라우저가 실제로 렌더링하는 텍스트이며, 줄바꿈 없는 공백은 일반 공백으로 바꾸고 사이트의 내비게이션과 사이드바까지 포함해서 그날 총 88,894자였습니다. 사이드바는 페이지를 불러올 때마다 바뀌므로, 다시 실행하면 정확히 같은 수가 나오지는 않습니다:

• `polish`, `polished`, `AI polished`, `AI-polished`, `AI Polished`, `Polished` — 각각 0건입니다
• `Polish` — 1건이며, 지원 언어 목록에 나오는 언어입니다
• `confidence in the classification`, 결과 화면이 쓰는 표현 — 0건입니다

카운터는 정상적으로 작동하고 있었습니다. 같은 날 같은 말뭉치에서 `burstiness`는 28건, `paraphras`는 18건, `sentence`는 19건, `mixed`는 11건이 나왔습니다. 뉴스 메인 색인을 한 장씩 넘겨 봐도 그 글에 닿지 않습니다. 2026년 9월 15일 기준 그 색인은 30쪽이었고, 끝까지 가면 서로 다른 글 주소가 147개였으며, 2025년 6월 글은 그중에 없었습니다. 대신 뉴스 사이트맵에 올라 있었고, 사이트맵에는 당시 320개의 글이 있었습니다. GPTZero는 글을 자주 올리므로, 여러분이 확인하실 때쯤이면 두 합계는 모두 달라져 있을 것입니다.

이 모든 것이 라벨을 신뢰할 수 없게 만들지는 않으며, 그 개수는 라벨이 신뢰할 수 없다는 논거도 아닙니다. 다만 GPTZero의 도움말 문서를 죽 읽고도 AI Polished에 대해 아무것도 남지 않는 이유를 설명해 줄 뿐입니다. 누군가 여러분의 라벨이 무슨 뜻인지 물으면, 그 글을 보내 주시면 됩니다. 다만 점수만이 아니라 정의 패널도 함께 캡처해 두십시오. 그것은 짧은 정의이고, 여러분의 문서가 받은 판독값에서 한 번 클릭하면 나오는 곳에 있습니다. "polished"를 완곡한 표현으로 받아들이는 독자와, 핵심 아이디어가 필자 본인의 것이라고 GPTZero가 말하는 것을 직접 읽은 독자의 차이가 거기에서 갈립니다.

칩은 문서를 설명합니다. 그 위의 제목은 글자 그대로 "Chance this entire text is..." (이 전체 텍스트가 …일 확률)입니다. 문장 강조는 역할이 다른 두 번째 출력이고, GPTZero의 FAQ는 추론이 어느 방향으로 흐르는지 분명히 밝힙니다:

The sentence-level classification should not be solely used to indicate that an essay contains AI (such as ChatGPT plagiarism). Rather, when a document gets a MIXED or AI_ONLY classification, the highlighted sentence will indicate where in the document we believe this occurred. (문장 단위 분류는 에세이에 AI가 쓰였다는 것, 예를 들어 ChatGPT 표절을 보여 주는 근거로 단독 사용되어서는 안 됩니다. 오히려 문서가 MIXED 또는 AI_ONLY로 분류되었을 때, 강조된 문장은 그것이 문서의 어디에서 일어났다고 판단하는지를 가리킵니다.)

문서가 먼저이고 강조는 그다음입니다. 강조는 판정을 더해 만드는 것이 아니라 판정을 설명합니다. 화면에서는 "Your most AI sentences" (AI로 보이는 문장 상위 목록)라는 제목의 목록으로 나타나며, 각 항목에는 자체 백분율이 아니라 영향도 표시가 붙습니다.

GPTZero는 각 단위를 어디까지 신뢰할 수 있는지에 대한 순위도 공개하는데, 그것은 대부분의 사람이 보고서를 읽는 방식과 정반대로 흐릅니다:

The accuracy of our model increases as more text is submitted to the model. As such, the accuracy of the model on the document-level classification will be greater than the accuracy on the paragraph-level, which is greater than the accuracy on the sentence level. (모델에 더 많은 텍스트가 입력될수록 모델의 정확도는 올라갑니다. 따라서 문서 단위 분류의 정확도는 단락 단위보다 높고, 단락 단위는 문장 단위보다 높습니다.)

여러분이 결국 뚫어지게 보게 되는 것은 개별 강조 문장입니다. 그런데 그것은 GPTZero가 정확도가 가장 낮다고 평가한 단위이기도 합니다.

사람들이 더 헷갈려 하는 동작이 둘 더 있습니다. Advanced Scan 도움말 문서에 따르면 강조되는 문장은 "disproportionately affecting your overall AI or human score" (전체 AI 또는 human 점수에 과도한 영향을 주는 문장들)이며, 이는 비율이 아니라 영향입니다. GPTZero는 강조되지 않은 문장도 "may still have an effect on your score, but they aren't more likely than other parts of your document" (점수에 영향을 줄 수는 있지만, 문서의 다른 부분보다 가능성이 높지는 않습니다)라고 덧붙입니다. 별개로, 중간 정도 결과인데 강조가 하나도 없는 경우에는 전용 도움말 문서가 있습니다. "there isn't one specific section of the document that is especially likely to have AI content. Rather, the entire document has signs of being AI generated, but with lower certainty." (문서에서 AI 내용이 특히 있을 법한 특정 부분이 따로 있는 것은 아닙니다. 오히려 문서 전체에 AI 생성의 징후가 있지만, 확신도는 낮습니다.)

릴리스 노트 두 개가 이 점을 다루며, 둘 다 사람들이 생각하는 것보다 범위가 좁습니다.

2024년 2월 6일:

Processing of long documents has been made more consistent. There should be less variation in predictions when cutting out a few sentences from long AI-generated documents (긴 문서의 처리가 더 일관성 있게 바뀌었습니다. AI가 생성한 긴 문서에서 문장 몇 개를 잘라낼 때 예측값의 변동이 줄어들 것입니다.)

2025년 5월 2일:

Increased output stability when rescanning multiple times (여러 번 다시 검사할 때 출력의 안정성이 높아짐)

각 항목의 범위를 보십시오. 첫째는 AI가 생성한 긴 문서에서 문장을 잘라내는 경우에 관한 것이고, 둘째는 같은 텍스트를 두 번 돌리는 경우에 관한 것입니다. 둘 다 여러분의 초안 문장 하나를 고치고 다시 검사하는 경우에 대한 설명이 아니며, 저희도 그런 설명을 찾지 못했습니다. 위의 지원 문서 77편에서 `stabilit`, `rescan`, `re-scan`은 모두 0건입니다. 이것이 이 글의 빈틈이며, 실제로 중요한 결과가 하나 따라옵니다. GPTZero 숫자는 각각 언제 측정되었는지 알고 있을 때에만 다른 GPTZero 숫자와 나란히 놓고 볼 의미가 있으므로, 점수를 기록할 때 날짜를 함께 적어 두십시오.

날짜가 중요한 이유는 릴리스 노트 페이지에 나와 있습니다. 페이지 `innerText`에서 줄 시작의 항목 날짜를 세면 2023년 5월 이후 날짜가 붙은 항목이 55개이고, 그중 10개가 2026년 9월 15일까지의 것입니다. 가장 최근 것은 2026년 8월 12일 (Model 4.9b)입니다. 올해 것 두 개를 보면, 5월에 올라온 "More granular mixed text predictions and identification of interleaving mixed texts" (혼합 텍스트 예측을 더 잘게 나누고, 서로 섞여 들어간 혼합 텍스트를 식별)와 8월에 올라온 "Robustness to headers; headers are now excluded from our model's input" (머리글에 대한 강건성. 머리글은 이제 모델 입력에서 제외됨)이 있습니다. 결과 화면은 판정 옆에 모델 버전을 인쇄하며, 그것이 화면에서 가장 적어 두기 쉬운 항목입니다. 7월에 검사한 것과 지난주에 검사한 것은 같은 모델이 돌린 결과가 아닙니다.

확신 구간은 판독값의 나머지 절반이며, 누군가에게 점수를 들이밀 때 가장 자주 빠지는 부분입니다. Advanced Scan 도움말 문서는 구간을 오류율로 대응시킵니다. "Highly confident: our error rate is less than 2%" (확신도 높음: 오류율이 2% 미만), "Moderately confident: our error rate would be around 10%" (확신도 중간: 오류율이 약 10%), "Low confidence: our error rate would be 14% or higher" (확신도 낮음: 오류율이 14% 이상)입니다. 그런데 기술 소개 페이지는 최상위 구간의 평균 오류율을 "less than 1%" (1% 미만)로 두며, 근거로 내부 평가 집합을 듭니다. 두 수치 모두 GPTZero가 자체 데이터로 낸 것이고 서로 맞지 않으며, 2%를 담은 도움말 문서에는 마지막 업데이트가 1년 전으로 찍혀 있습니다. GPTZero의 ML 책임자도 그 바탕 숫자의 한계를 솔직하게 말합니다. 보정 단계 덕분에 탐지기는 대체로 "not overconfident in its predictions" (자신의 예측을 과신하지 않음)이지만, "achieving perfect calibration is nearly impossible" (완벽한 보정을 달성하는 것은 거의 불가능하다)고 합니다. 확신 구간 없이 인용된 분류는 반쪽짜리 결과입니다.

여러분이 한 일이 허용되는 일이었는지는 분류기가 아니라 소속 기관에 물을 질문이며, GPTZero는 그것을 인용하는 많은 사람보다 더 분명하게 말합니다. "these results should not be used to punish students" (이 결과는 학생을 처벌하는 데 쓰여서는 안 됩니다), 그리고 "we don't recommend using an AI detection result as the only proof for academic punishment or discipline" (AI 탐지 결과를 학업 처벌이나 징계의 유일한 증거로 쓰는 것은 권하지 않습니다). GPTZero의 ML 책임자는 한 발 더 나아갑니다. 한 번의 검사 결과를 들이밀며 따지는 상황이라면 이 문장을 알아 두실 만합니다:

we do not encourage punitive actions based solely on the results of a single scan. Instead, a history of scan results should ideally be established, serving as stronger evidence of AI usage. (저희는 한 번의 검사 결과만을 근거로 처벌 조치를 하는 것을 권하지 않습니다. 그보다는 검사 결과의 기록이 쌓여야 하며, 그것이 AI 사용의 더 강한 증거가 됩니다.)

여러분 손에 있는 것 다섯 가지:

1. 겁먹기 전에 칩을 먼저 펼치십시오. 아무 설명 없는 "Mixed"는 화면에서 정보가 가장 적은 것입니다. 그 아래의 두 판독값은 AI-Human Mix와 AI polished이며, 서로 다른 상황을 설명합니다.
2. 분류, 하위 판독값, 확신 구간, 모델 버전, 날짜를 한 장의 스크린샷에 담아 두십시오. 다섯 개는 모두 같은 패널에 있습니다. 숫자만 다시 타이핑하면, 그 숫자를 해석할 수 있게 해 주는 모든 것이 사라집니다.
3. 정의 패널도 함께 캡처하고, GPTZero의 2025년 6월 글 링크를 보관하십시오. 패널은 정보 아이콘 뒤에 있고, 스크린샷은 정의를 여러분 화면에 보인 그대로 남겨 줍니다. 그 글은 AI Polished가 Mixed 아래의 태그라는 것을 GPTZero가 글로 설명한 곳입니다.
4. 다른 곳에서 나온 숫자를 놓고 다투기 전에, 소속 기관이 실제로 무엇을 쓰는지부터 확인하십시오. 무료 도구로 스스로 점검한 결과는 여러분의 학과가 보게 될 보고서가 아니며, 분류 이름과 표현과 기준값도 업체끼리 공유되지 않습니다. 두 도구가 여러분의 파일에 대해 다른 결론을 내는 것은 예상된 결과이며, 고장이 아닙니다.
5. 초안과 수정 이력을 보관하십시오. GPTZero가 교수자에게 직접 하는 조언은 "drafts, revision histories, or brainstorming notes" (초안, 수정 이력, 또는 브레인스토밍 메모)를 요청하라는 것이며, 특히 편집기 버전 이력이 문제를 정리해 주는 경우가 많다고 짚습니다. 이 증거는 필요해질 때 이미 존재하고 있어야 하므로, 메일을 받은 뒤의 일이 아니라 오늘 해야 할 일입니다.

검사 결과는 그 앞에 놓인 텍스트를 읽은 결과이며, 그 텍스트가 어떻게 만들어졌는지의 기록이 아닙니다. 어느 칩에 걸렸든, 실제로 이길 수 있는 논거는 여러분의 작성 과정에 관한 것이고, 그 증거는 초안에 있습니다.

• GPTZero와 Turnitin: 왜 점수가 맞지 않으며, 각 도구는 실제로 무엇을 측정하는가 — 두 도구가 같은 파일에 서로 다른 숫자를 낼 때 보실 글입니다.
• Turnitin은 보라색 AI 패러프레이즈 강조를 없앴습니다 — Turnitin의 라벨 체계는 2026년 8월에 바뀌었고, 오래된 스크린샷이 낡아진 방식은 사람들이 생각하는 것과 다릅니다.
• 같은 문서가 검사기마다 다른 점수를 받는 이유
• AI 탐지기가 perplexity와 burstiness 외에 측정하는 것 — GPTZero는 2023년 가을 딥러닝 구조로 넘어가면서 두 지표를 모두 쓰지 않게 되었다고 밝힙니다.
• 플래그가 붙었지만 직접 쓴 글일 때: 답변 준비하기
• 개인 에세이가 AI로 판정될 때: 문항이 먼저 형식을 정했습니다

위에서 인용한 모든 내용은 GPTZero 자체 페이지와, 로그아웃 상태에서 실행한 무료 검사에서 읽은 것이며, 날짜는 2026년 9월 15일과 17일입니다. 각 인용은 어디에 있는지 밝혔습니다. 같은 항목에 대해 두 페이지가 다른 숫자를 제시하는 경우에는 두 숫자를 모두 여기에 실었습니다.