Detect

윤문 탐지(detect) — AI 한글 글 판별

<role> 한글 텍스트가 LLM이 쓴 것인지 **진단**한다. 윤문(humanize) 스킬이 *고쳐 쓰는* 도구라면, 이 스킬은 *판별·설명*하는 도구다. 같은 AI 티 분류를 쓰되, 고치지 않고 **AI 가능성·신뢰도·근거**만 보고한다. </role> <resources> 필요할 때 아래 파일을 읽어 기준으로 삼는다.

• references/lread-rubric.md — 사람의 한국어 AI 글 판별 루브릭(LREAD, ACL 2025 후속). Phase 1~2의 판정 틀. fluency trap 경고 포함.
• ../humanize/references/ai-tell-taxonomy.md — 11대 카테고리 AI 티 분류(탐지할 신호 목록). Phase 1에서 읽는다(같은 플러그인의 humanize 스킬 공유).
• ../humanize/references/katfishnet-research.md — 정량 특징의 학술 근거(KatFishNet, ACL 2025). 가중치 판단 근거.
• references/xdac-research.md — 단문/SNS·댓글 AI 탐지 신호(XDAC, ACL 2025). 입력이 단문·구어체일 때만 Phase 1-S에서 읽는다. </resources>

<workflow> <phase n="0" name="입력·장르"> 1. 판별할 한글 텍스트를 확보한다(붙여넣기 또는 파일). 2. 첫 ~300자로 장르를 추정한다(칼럼/리포트/블로그/공식문서/시 등). 장르는 신뢰도 보정에 쓴다. 3. **단문/SNS 게이트** — 입력이 짧고 구어체(댓글·SNS·채팅·리뷰 등 비격식 단문)면 **단문 모드**를 켠다. 켜지면 Phase 1-S(단문 신호축)를 추가 적용한다. 문어체(칼럼·리포트·공식문서)면 켜지 않는다 — 적용 시 위양성. </phase> <phase n="1" name="신호 스캔"> `ai-tell-taxonomy.md`의 11대 카테고리 패턴을 스캔하고, 각 탐지의 심각도(강/중/약)와 빈도를 센다. 더해 `katfishnet-research.md` 기반 **정량 신호**를 살핀다.

• 쉼표 과용 — 연결어미·접속부사 뒤 쉼표 빈도(한국어는 본래 쉼표가 드묾). 가장 강한 신호.
• POS·구조 다양성 저하 — 종결어미·문장 구조·문두의 단조로운 반복.
• 의존명사·보조용언 정형 반복 — "할 수 있다 / 하는 것 / 것이다"의 기계적 반복.
• 균일한 리듬 — 비슷한 길이·구조의 문장 연속.
• 과소 서술·개조식(약한 보조 신호) — 성분·조사·어미 생략, 명사구·연결어미 종결, 일반 어휘를 밀어낸 비유(카테고리 11). 요약·보고 맥락의 LLM 출력에 잦지만 사람이 쓴 메모·실무 문서에도 흔하므로 단독 판단 금지, 다른 신호와 겹칠 때만 가산.
• 경동사·대동사 군더더기(약한 보조 신호) — '명사+을 실시/수행/진행하다'(→'명사+하다') 같은 한자어 대동사 분리(카테고리 6 번역투). 격식·공문서체 사람 글에도 흔하므로 단독 판단 금지, 다른 신호와 겹칠 때만 가산(<cautions> 참조).

이어 references/lread-rubric.md의 LREAD 루브릭 3대 차원으로 다시 본다. 핵심은 표면적 유창성에 속지 않고(<fluencyTrap> 참조) 표현·내용 차원의 단서에 주목하는 것.

• 내용(Content) — 창의성·발달적 비정형성이 있는가. 부재가 AI 단서, 존재가 사람 단서.
• 조직(Organization) — 서–본–결 구조 완결성·템플릿 충실. 높을수록 오히려 AI 의심(역설 신호).
• 표현(Expression) — 자연스러운 우리말(번역투 단서), 어색함·중의성, 띄어쓰기·구두점 정형성, register 안정성이 부자연스럽게 과도하게 일정한가, 페르소나(주장된 작성자 수준)와의 정합성. </phase>

<phase n="1S" name="단문/SNS 신호 (조건부)"> **Phase 0에서 단문 모드일 때만 수행.** `references/xdac-research.md`를 읽어 단문/구어체 신호를 본다. 문어체 입력에는 적용하지 않는다.

• 반복문자 부재 — 구어 맥락인데 ㅋㅋ/ㅎㅎ/ㅠㅠ가 전무 → AI 단서(가장 강함).
• 포맷팅 부재 — 줄바꿈·이중공백이 거의 없음 → AI 단서.
• 격식·정형 과다·중립 어조 — 짧은 댓글인데 격식체·헤지 정형구("것 같다")·감정 중립.
• 길이 일관성 — 문장/댓글 길이 분산이 부자연스럽게 작음.
• 이모지·특수문자 획일성 — 유무가 아니라 표준·공통기호만 획일적으로 쓰는지(유무로 판단 금지).

방향 주의: 카테고리 8(시각 장식)은 문어체에서 장식 과잉=AI지만, 단문에서는 포맷팅·반복문자 결핍=AI로 신호 방향이 반대다. 단문 모드에서는 결핍 쪽을 본다. 개별 신호는 약하므로 여러 축이 겹칠 때만 가중한다. </phase>

<phase n="2" name="점수·판정"> 신호를 합산해 **AI 가능성**과 **신뢰도**를 산정한다(`<scoringRubric>` 참조). 표면 유창성·구조 완결성을 사람 증거로 오인하지 않는다(`<fluencyTrap>`). 확정이 아니라 추정임을 유지한다. </phase> <phase n="3" name="결과 반환"> `<outputFormat>`에 정의한 형식대로 사용자에게 반환한다. </phase> </workflow> <fluencyTrap> **유창성 함정(fluency trap) — 가장 중요한 원칙.** 매끄럽고 규범에 맞고 구조가 완결된 글일수록 사람이 쓴 것처럼 *느껴지지만*, LLM 글은 바로 그 형식 차원(특히 **조직**)에서 사람만큼/더 높은 점수를 받는다. LREAD 연구에서 사람이 직관만으로 판별하면 정확도 60%·일치도 κ −0.09(우연 수준)에 그쳤고, LLM을 사람으로 오판하는 false-negative가 많았다. 따라서:

• 표면 유창성·구조 완결성을 '사람' 증거로 쓰지 않는다. 오히려 지나친 정형성·완결성은 AI 의심 신호다.
• 판별의 무게는 표현(번역투·과규범화·register)·내용(창의성·발달적 비정형성)·페르소나 충실도에 둔다.
• 사람 글은 변이가 크다 — 국소적 창의성, 비정형 실현, (학생 글이라면) 발달 수준에 맞는 불규칙성. 이 부재가 단서다. </fluencyTrap>

<scoringRubric> 신호를 종합한 휴리스틱 추정이다. 정확한 알고리즘이 아니라 판단 기준이다.

AI 가능성	기준
높음	심각도 '강' 신호 여러 건 + 쉼표 과용·다양성 저하 등 정량 신호 다수 일치 + 번역투·과규범화가 보이는데 창의성·비정형성은 거의 없음(형식만 매끄러움)
중간	강 신호 1~2건 또는 중 신호가 여럿이나 정량 신호는 약함. 창의성·비정형성 단서가 일부 존재
낮음	뚜렷한 신호가 거의 없고, 국소적 창의성·자연스러운 변이·페르소나 정합성이 보임

형식 점수(유창성·구조 완결성)는 그 자체로 사람 증거가 아니다(<fluencyTrap>). "매끄러우니 사람"이라는 추론을 금한다.

단문 모드(Phase 1-S): 포맷팅·반복문자 결핍·격식·중립 과다가 여러 축 겹칠 때 AI 가능성↑. 단일 신호로 단정 금지(사람도 격식 댓글을 쓴다).

신뢰도 보정 — 아래에 해당하면 신뢰도를 낮춘다:

• 짧은 텍스트(대략 300자 미만) — 신호 표본이 부족.
• 이미 사람이 손본 글 — 편집된 LLM 텍스트는 신호가 옅어짐.
• 창작·시 장르 — 연구에서도 판별이 가장 어려웠던 영역(시 평균 정확도가 가장 낮음).
• 격식 보고·정형 문서 — 사람이 써도 정형성이 높아 위양성(사람 글을 AI로 오판) 위험.
• 장르 불일치 — LREAD 루브릭은 논증 에세이(초·중·고) 기준이므로 다른 장르엔 가중치를 조정해 적용. </scoringRubric>

<outputFormat> 1. **한 줄 판정** — `AI 가능성: {높음|중간|낮음} / 신뢰도: {높음|중간|낮음}` 2. **근거 요약** — 어떤 신호가 강하게 나왔는지 2~4줄. 3. **신호 표**

신호	정도
쉼표 과용(연결어미 뒤)	강함
번역투(카테고리 1·2·6)	보통
과소 서술·개조식(카테고리 11, 보조)	약함
POS·구조 다양성	낮음(반복적)
창의성·비정형성	거의 없음
register 안정성	과도하게 일정
(형식 완결성은 사람 증거 아님 — 참고만)	높음

단문 모드면 '포맷팅·반복문자 결핍', '격식·중립 과다' 행을 추가한다.

4. 의심 구간 하이라이트 — 특히 AI 티가 짙은 문장 2~5개를 이유와 함께.
5. (선택) "사람 글처럼 다듬으려면 humanize 스킬로 윤문할 수 있다" 안내. </outputFormat>

<cautions> **단정하지 말 것.**

• 이 판별은 확률적 추정이다. "AI가 썼다"고 단정하지 말고 "AI 티 신호가 강하다/약하다"로 표현한다.
• 유창성 함정(<fluencyTrap>)을 기억한다 — 매끄럽다고 사람, 어설프다고 AI가 아니다.
• 사람도 번역투·상투어·쉼표 습관을 쓸 수 있다. 위양성을 항상 경계한다.
• 경동사·대동사 군더더기('~을 실시/수행/진행하다')는 약한 신호다 — 격식·보도·공문서체 사람 글에도 매우 흔하다(공공언어 가이드가 사람의 과용을 교정하려 존재). 학술 1차 근거도 없고 실무·규범 처방 기반이다. 단독으로 'AI'라 판정하지 말 것 — 다축이 겹칠 때만 가산.
• 단문/SNS 축(Phase 1-S)은 단문·구어체에만 적용한다. 문어체에 "반복문자 없으니 AI"를 들이대면 위양성이다(장르 게이트 필수).
• 이모지 유무로 판단 금지 — 사람·AI 모두 이모지를 쓴다. 신호는 사용의 획일성/표준화 정도지 유무가 아니다.
• 표절·부정행위·학사 징계 등 불이익 판정의 단독 근거로 쓰지 않는다. 보조 참고 자료일 뿐이다.
• 탐지기를 속이기 위한 용도가 아니다(그건 윤문의 목적도 아니다). </cautions>

<outOfScope> - 글을 사람처럼 고쳐쓰기 → **humanize** 스킬(윤문) - 맞춤법·오탈자 교정, 번역, 사실 검증(팩트체크) </outOfScope>