오픈소스 AI 탐지기

이 페이지의 대상: 탐지기를 믿기 전에 코드부터 읽고 싶은 개발자. SlopTotal은 같은 글에 독립된 탐지기 23개를 돌리고 모든 점수를 무료로, 계정 없이 보여 줍니다.

SlopTotal 안의 공개 모델

모든 엔진은 직접 내려받아 실행할 수 있는 공개 모델이거나 공개된 테스트입니다. 신경망 엔진 대부분은 Hugging Face에 있으며, 각각 이 사이트의 페이지와 SlopBench 결과로 연결됩니다.

엔진 아키텍처 파라미터 수 AUC
SuperAnnotate huggingface.co/SuperAnnotate/ai-detector RoBERTa-large 355M 0.939
Desklib DeBERTa huggingface.co/desklib/ai-text-detector-v1.01 DeBERTa-v3-large 435M 0.936
Fakespot huggingface.co/fakespot-ai/roberta-base-ai-text-detection-v1 RoBERTa-base 125M 0.917
ReMoDetect huggingface.co/hyunseoki/ReMoDetect-deberta DeBERTa 184M 0.866
Structural Analysis linguistic heuristic – 0.756
TMR Detector huggingface.co/Oxidane/tmr-ai-text-detector RoBERTa-base 125M 0.749
E5-Small huggingface.co/MayZhou/e5-small-lora-ai-generated-detector E5-small + LoRA 33M 0.720
ChatGPT Detector huggingface.co/Hello-SimpleAI/chatgpt-detector-roberta RoBERTa-base 125M 0.688
Binoculars arxiv.org/abs/2401.12070 GPT-2 Medium + DistilGPT-2 355M + 82M 0.680
BERT-tiny RAID huggingface.co/ShantanuT01/BERT-tiny-RAID BERT-tiny 4.4M 0.654
Log-Rank huggingface.co/openai-community/gpt2-medium GPT-2 Medium 355M 0.644
Perplexity huggingface.co/openai-community/gpt2-medium GPT-2 Medium 355M 0.644
Fast-DetectGPT arxiv.org/abs/2310.05130 GPT-2 Medium 355M 0.632
GLTR arxiv.org/abs/1906.04043 GPT-2 Medium 355M 0.622
Cross-Perplexity huggingface.co/distilbert/distilgpt2 GPT-2 Medium + DistilGPT-2 355M + 82M 0.618
Burstiness GPT-2 Medium 355M 0.589
Linguistic Markers linguistic heuristic – 0.574
Formulaic Patterns linguistic heuristic – 0.557
DivEye GPT-2 Medium 355M 0.548
Readability Uniformity linguistic heuristic – 0.539
OpenAI Detector huggingface.co/roberta-base-openai-detector RoBERTa-base 125M 0.521
Sentiment & Hedging linguistic heuristic – 0.491
Vocabulary Richness linguistic heuristic – 0.362

엔진이 살펴보는 것

모든 LLM의 글로 학습한 분류기, 각 단어가 얼마나 예측하기 쉬운지 재는 통계 검사, 그리고 AI 모델이 자주 반복하는 구조와 표현 검사입니다. 모델마다 글쓰기 버릇이 달라서, 한 엔진이 놓친 글을 다른 종류의 엔진이 잡아내는 경우가 많습니다.

짧은 글은 신호가 약합니다. 최소 80단어, 가능하면 200단어 이상을 쓰세요.

결과 읽는 법

점수는 0에서 100까지입니다. 55점 이상을 받는 사람의 글은 100개 중 2개 미만이고, 80점 이상은 200개 중 1개 미만입니다. 점수 옆에 표시되는 단계 이름(깨끗함, 낮은 위험, 의심, AI 생성 가능성 높음, 슬롭 탐지)도 같은 기준을 따르므로, 보고서를 다른 사람에게 보여 줄 때는 숫자와 단계 이름을 함께 전하는 것이 좋습니다.

엔진 표도 확인하세요. 거의 모든 엔진이 일치하면 점수는 강한 증거입니다. 의견이 갈리면 AI의 도움을 받아 썼거나 많이 고친 글인 경우가 많으니, 사람이 더 꼼꼼히 읽어 볼 만합니다.

배경

백엔드, 23개 엔진 전부, 평가 도구, 원본 측정 파일이 모두 공개되어 있습니다. 실패도 포함입니다. 점수를 거꾸로 매기던 엔진 3개, 그리고 전체에서 실제 가중치를 가진 채 무작위로 초기화된 신경망을 불러오던 엔진 2개가 있었습니다. 들여다볼 수 없는 탐지기는 정확도를 그냥 믿어 달라고 요구하는 셈이고, 이 분야에서 아무도 근거를 공개하지 않는 부분이 바로 그 정확도입니다.

23개 엔진이 점수를 내는 방법

SlopTotal은 모델 하나의 의견만 묻지 않습니다. 독립된 탐지기 23개를 돌리고 23개 점수를 모두 보여 줍니다. 쓸모 있는 정보는 의견이 갈리는 곳에 있는 경우가 많기 때문입니다. 9개는 사람의 글과 기계의 글을 구분하도록 학습한 신경망 분류기로, DeBERTa-v3-large, RoBERTa-large, 파라미터 440만 개짜리 BERT-tiny 등이 있습니다. 7개는 학습이 필요 없는 통계 검사로, 퍼플렉서티, 토큰 순위, log-rank, 두 모델 사이의 교차 엔트로피를 이용해 글이 GPT-2 모델에게 얼마나 예측하기 쉬운지 잽니다. 나머지 7개는 글 자체를 읽으며 문장 길이의 변화, 어휘, 구조, 얼버무리는 표현, AI 모델이 자주 쓰는 상투적인 문구를 봅니다.

전체 점수는 평균이 아닙니다. SlopBench로 맞춘 로지스틱 모델이 다른 엔진의 결과를 이미 아는 상태에서 각 엔진이 더해 주는 정보만큼 가중치를 주기 때문에, 같은 식으로 틀리는 엔진이 두 번 세어지지 않습니다. 아주 짧은 글은 가운데 쪽으로 당겨집니다. 단어 몇 개로는 증거가 많지 않기 때문입니다.

판정 구간은 사람의 글을 기준으로 정합니다. 45점은 점수가 가장 높은 상위 5%의 사람 글이 시작되는 지점이고, 55점은 상위 2%, 80점은 상위 0.5%입니다. 따라서 55점 이상이라면 사람의 글 100개 중 그만큼 높은 점수를 받는 글이 2개 미만이라는 뜻입니다. 다른 언어에는 각자의 모델이 있으며, 언어마다 지원, 실험적, 아직 신뢰하기 어려움 중 하나로 표시됩니다.

글 3,252개로 측정

정확도 수치는 무엇으로 측정했는지 밝히지 않으면 의미가 거의 없습니다. SlopTotal은 SlopBench로 측정합니다. SlopBench는 모두 ChatGPT가 나오기 전에 쓰인 사람의 글 1,626개와, 같은 주제와 같은 길이로 최신 모델 14개(GPT-6, DeepSeek, Qwen, Llama, Mistral, Gemma, GLM 등)가 쓴 AI 글 1,626개로 이루어진 공개 벤치마크입니다. 뉴스, 백과사전, 과학 논문 초록, 질의응답 답변, Reddit 게시물, 리뷰, 학생 에세이, 비원어민의 영어, 소설을 아우릅니다. 한 종류의 글로만 시험한 탐지기의 수치는 실제 환경에서 무너지기 때문입니다.

불공정을 잡아내기 위한 부분이 둘 있습니다. 1532년부터 1915년 사이에 출간된 문학 87단락으로, 높은 점수는 정의상 모두 오류입니다. 그리고 영어를 제2언어로 쓰는 사람들의 에세이로, 탐지기가 가장 자주 잘못 의심하는 사람들입니다. 주요 수치는 모두 모델 조정에 쓰지 않은 유형의 글로 측정했으며, 결과는 실패까지 포함해 저장소에 공개되어 있습니다.

탐지가 통하지 않는 지점

짧은 글은 어떤 탐지기에서도 믿기 어렵습니다. 약 80단어 미만에서는 단어 선택만으로 점수가 크게 흔들리고, 약 200단어부터 안정됩니다. 트윗 하나에 확신에 찬 답이 나오면 그 답을 의심하세요.

살짝 고친 AI 글이 가장 어려운 경우입니다. 사람이 고쳐 쓸 때마다 기계의 흔적이 지워지고, 어디서부터는 고쳐 써도 상관없다는 경계는 없습니다. 소스 코드는 대상이 아닙니다. 엔진은 자연어로 학습했기 때문에 AI가 쓴 코드를 확실히 탐지하지 못하며, SlopTotal도 그렇게 주장하지 않습니다.

점수는 증거이지 판결이 아닙니다. 23개 점수로 어디를 보고 무엇을 물을지 정한 다음, 실제로 물어보세요. 탐지기 결과 하나만으로 성적, 채용, 게재를 결정해서는 안 됩니다.

자주 받는 질문

SlopTotal은 모든 LLM의 글을 탐지할 수 있나요?

네. 점수는 최신 모델 14개의 글로 보정되어 있고, 분류기는 모든 LLM 같은 출력으로 학습했습니다. 많이 고친 글은 중간 구간에 들어가기 쉬우니 엔진 표를 확인하세요.

무료인가요?

네. 계정도, 크레딧도, 유료 요금제도 없습니다.