AI가 쓴 글을 가려내는 일은 한동안 단어 사냥에 가까웠습니다. 특정 어휘, 줄표(—)의 남용, 세 개씩 묶어 나열하는 가지런한 문장 리듬. 이런 표면적 단서들은 실제로 꽤 잘 작동했습니다. 문제는 그 유효기간이 짧다는 데 있습니다. 최신 GPT는 줄표 사용을 조용히 줄였고, 실제 작가의 문체로 모델을 미세조정하면 창작물 판별률이 97퍼센트에서 3퍼센트로 무너진다는 연구도 있습니다. 문체는 표면이고, 표면은 언제든 다시 칠할 수 있습니다. 그렇다면 문체를 아예 버리고 보면 어떻게 될까요. 메릴랜드대학교와 구글 딥마인드 연구진이 발표한 StoryScope 연구는 바로 이 질문에서 출발합니다. 연구진은 인간이 쓴 단편소설 10,272편을 모아 각 작품에서 창작 프롬프트를 역으로 추출한 뒤, 그 프롬프트를 다섯 개의 AI 모델—클로드, GPT, 제미나이, [...]