연구에 따르면 Pangram은 AI 텍스트 탐지 테스트에서 거의 완벽한 결과를 달성합니다.
- 시카고 대학의 새로운 연구는 상업용 AI 텍스트 탐지기 사이에 큰 차이가 있음을 발견했습니다.
- 연구팀은 1,992개의 인간이 작성한 문단으로 구성된 데이터셋을 만들고, 여러 AI 모델(GPT-4 1, Claude Opus 4 등)을 사용해 AI 작성 샘플을 생성하여 비교 테스트를 진행했습니다.
- Pangram은 AI 텍스트 탐지 분야에서 거의 완벽한 성능을 보이며, 중간 및 긴 문단의 경우 오류율이 거의 0에 가까웠습니다.
- OriginalityAI와 GPTZero는 긴 문장의 경우 성능이 좋았으나, 짧은 텍스트에서는 어려움을 겪었습니다.
- 오픈 소스 RoBERTa 기반 탐지기는 최대 69%의 인간 텍스트를 AI로 잘못 분류하며 성능이 가장 저조했습니다.
- Pangram은 모든 AI 모델로부터 생성된 텍스트를 정확히 식별했으며, StealthGPT 등 탐지 회피 도구에도 견고한 성능을 보였습니다.
- Pangram은 각 텍스트 탐지에서 평균 $0.0228의 비용으로 가장 경제적이었습니다.
- 연구는 "정책 캡" 개념을 도입하여 사용자가 허용 가능한 최대 오탐률을 설정하고 이를 만족하는 탐지기를 조정할 수 있는 방식도 제안했습니다.
- 연구진은 AI 탐지기와 새로운 AI 모델, 회피 도구 사이의 끊임없는 경쟁을 예상하며, 정기적이고 투명한 감사를 권장합니다.
- 이전 연구는 AI 탐지기를 비판했지만, 이 연구는 Pangram이 신뢰할 수 있는 도구임을 강조합니다.
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