Turnitin은 Claude, Copilot, Gemini를 감지합니까?

Claude와 Gemini 버전은 Turnitin의 영어 감지기가 "can detect content from" (콘텐츠를 감지할 수 있음)이라고 밝힌 모델 목록에 올라 있습니다. Copilot은 저희가 읽은 다섯 페이지에서 이름이 나오지 않습니다. 그러나 그것은 면제도 아니고, 특정 Copilot 제출물이 감지될 것이라는 증거도 아닙니다. Product Updates와 일반 릴리스 노트도 언어별 업데이트에서 모델 이름을 언급합니다. 즉 FAQ가 Turnitin이 모델 이름을 공개하는 유일한 곳은 아닙니다. 읽은 자료 어디에도 모델별로 안정적인 확률표는 없습니다. 보고서 문서가 설명하는 것은, 겹치는 텍스트 구간에 대해 계산된 확률과, 사람이 썼을 가능성이 높음 또는 AI가 생성했을 가능성이 높음으로 분류되는 출력입니다.

출처는 2026년 8월 18일에 읽은, 이름이 명시된 다섯 페이지입니다. AI Writing Report 안내서, 감지 FAQ, AI 작성 감지 모델 변경 기록, Turnitin 일반 릴리스 노트, 그리고 Product Updates입니다. 아래의 결론은 그 페이지들과 인용한 절 안에 머무릅니다. Turnitin 웹사이트 전체를 다 훑었다고 주장하지 않으며, 그 자리에서 갱신되는 페이지의 글자 수나 일치 단어 수를 이 글이 공개하지도 않습니다.

이 글이 주장하지 않는 것이 하나 있습니다. 모델을 바꿔도 아무 일이 없다고 말하지는 않습니다. 읽은 출처에는 그 비교를 예측하게 해 줄 숫자가 없고, 저희에게도 없습니다.

그 목록은 Turnitin의 AI 작성 감지 FAQ에 있고, 그 페이지에 두 번 나옵니다. 한 번은 "How does it work?" (어떻게 작동합니까?)에 대한 답변 안에서, 그리고 다시 "Which AI writing models can Turnitin's technology detect?" (Turnitin의 기술은 어떤 AI 작성 모델을 감지할 수 있습니까?)라는 질문 아래에서입니다. 두 사본은 똑같이 시작합니다.

"Currently, Turnitin's AI writing detection model for English submissions can detect content from GPT-4o (released 2024-05) ..." (현재 영어 제출물에 대한 Turnitin의 AI 작성 감지 모델은 2024-05에 공개된 GPT-4o 등의 콘텐츠를 감지할 수 있습니다 ...)

이 동사는 한 번 더 볼 만합니다. "Can detect content from" (콘텐츠를 감지할 수 있음)은 대응 범위에 대한 진술입니다. 한때 테스트를 통과했다는 기록이 아닙니다. 그런데 이 주제에 대해 쓰인 글 상당수는 슬쩍 후자의 뜻으로 부드럽게 바꿔 놓습니다. 2026년 8월 18일 기준으로 그 문장은 GPT, Gemini, Claude의 여러 버전을 언급했고, 거기에 LLaMA, Mistral, Deepseek, Nova, Grok 항목과 o1-mini가 더해져 있었습니다. 이는 그 시점에 존재하던 모델 계열을 날짜와 함께 찍은 스냅샷이며, 영구적인 총합이 아닙니다.

각 항목에는 괄호 안에 공개 날짜가 붙어 있습니다. 그 날짜는 무시하십시오. 같은 페이지에 있는 같은 목록의 두 사본은 날짜 가운데 최소 두 개에서 서로 어긋납니다. 2026년 8월 18일에 확인했을 때도 여전히 어긋나 있었습니다. 즉 어느 쪽을 읽든, 페이지 스스로가 그 날짜는 관리되지 않는다고 말하고 있습니다.

그 문장은 "and tools based on these LLMs as well" (이러한 LLM에 기반한 도구도 마찬가지)로 끝나고, 그다음 문장은 Turnitin이 "continue to expand our detection capabilities to other models in the future" (앞으로도 감지 기능을 다른 모델로 계속 확장해 나갈 것이라고) 밝힙니다.

사람들은 보통 모델 이름이 아니라 제품 이름으로 검색합니다. 위에서 든 다섯 페이지에서 저희는 Copilot에 한정된 대응 범위 진술, 정확도 수치, 결과 예측을 찾지 못했습니다. 이는 그 페이지들에 대한 제한된 소견이며, Turnitin의 모든 페이지에 대한 주장이 아닙니다.

FAQ는 모델 목록을 "and tools based on these LLMs as well" (이러한 LLM에 기반한 도구도 마찬가지)로 마무리합니다. 이 일반 조항은 어떤 도구가 목록에 든 모델을 쓸 때 관련이 있을 수 있습니다. 그러나 이 글은 특정 Copilot 제품·모드·날짜가 어떤 모델을 썼는지 밝혀 내지 않았습니다. 그 대응 관계가 없으면, 이 조항으로는 특정 Copilot 제출물이 표시될지를 알 수 없습니다. 제품 이름이 없다는 것은 면제도 감지도 증명하지 않습니다.

영어 FAQ는 대응 범위 진술에서 모델 이름을 언급하지만, 그 답변은 각 항목에 감지율이나 정확도 수치, 난이도 순위를 붙이지 않습니다. 감지에 붙어 있는 유일한 숫자는 오탐에 대한 전반적인 목표입니다. "under 1% for documents with over 20% of AI writing" (AI 작성이 20%를 넘는 문서에서 1% 미만). 그 수치는 감지기 전체에 적용되는 것이며, Claude를 Gemini나 다른 어떤 쌍과 비교하지 않습니다.

Turnitin의 다른 페이지는 모델 이름을 분명히 공개합니다. Product Updates는 2026년 5월 5일 스페인어 모델 업데이트에서 GPT와 Gemini 버전을 언급했습니다. Turnitin 일반 릴리스 노트는 2026년 8월 18일에 아랍어 모델 업데이트를 더했고, 거기에는 여러 모델 계열의 버전이 이름으로 올라 있습니다. 별도인 AI 작성 감지 모델 변경 기록은 일부 릴리스를 더 적은 세부 사항으로 요약합니다. 이 페이지들은 FAQ가 Turnitin이 모델 이름을 언급하는 유일한 공개 지점이라는 생각을 직접 반박합니다.

그렇게 이름이 올라간 업데이트가 여전히 주지 않는 것은, 임의의 제출물에 대한 모델별로 안정적인 확률표입니다. 릴리스의 대응 범위에 대한 기록과, 파일 하나에 대한 예측은 서로 다른 주장입니다.

FAQ는 처리 흐름을 한 문단으로 설명하며, 짧아서 전부 읽을 수 있습니다.

"When a paper is submitted to Turnitin, sentences from the submission are extracted and segmented into overlapping sections for prediction analysis. Each segment is classified by the AI detection model and given a value between 0 and 1, denoting the probability of the text being likely human or AI-generated. Each qualifying sentence within these segments inherits the segment's score." (논문이 Turnitin에 제출되면 제출물에서 문장이 추출되어, 예측 분석을 위해 겹치는 구간으로 나뉩니다. 각 구간은 AI 감지 모델이 분류하고 0에서 1 사이의 값을 받으며, 이는 그 텍스트가 사람이 썼을 가능성이 높은지 AI가 생성했을 가능성이 높은지에 대한 확률을 나타냅니다. 이 구간 안의 각각의 대상 문장은 그 구간의 점수를 물려받습니다.)

바로 앞 절에 범주가 둘 있습니다. 사람이 썼을 가능성이 높음, AI가 생성했을 가능성이 높음. 어떤 모델의 지문을 감지기가 알아본다는 이야기를 누가 하든, 이것이 공급업체가 자기 분류기가 무엇을 내놓는지에 대해 스스로 밝힌 설명이며, 거기에는 세 번째 칸이 없습니다. Turnitin은 또한 자기 모델이 이름 붙은 지표로 만들어진 것이 아니라고 밝힙니다. "is not explicitly programmed to evaluate specific signals such as 'burstiness,' 'perplexity,' or other individual metrics sometimes referenced in public discussions" (공개 논의에서 간혹 언급되는 'burstiness,'나 'perplexity,' 같은 특정 신호, 또는 다른 개별 지표를 평가하도록 명시적으로 프로그래밍되어 있지 않습니다), 그리고 "instead, it learns statistical patterns from our training data" (대신 저희 학습 데이터에서 통계적 패턴을 학습합니다). 이 구분이 실제로 무엇을 바꾸는지는 AI 감지기는 무엇을 측정하는가에서 하나씩 짚어 봅니다.

생성기마다 하나씩 학습된 감지기 여러 대를 떠올리고 있었다면, FAQ는 모델 목록 바로 뒤 문장에서 반대 방향을 설명합니다.

"In July 2026, we updated our model architecture to consolidate a multi-model ensemble into a single model. This update improves and simplifies the AI writing report, maintaining a less than 1% false positive rate." (2026년 7월, 저희는 여러 모델로 구성된 앙상블을 단일 모델로 통합하기 위해 모델 아키텍처를 업데이트했습니다. 이 업데이트는 AI 작성 보고서를 개선하고 단순화하며, 오탐률은 1% 미만으로 유지합니다.)

FAQ는 텍스트 수준의 확률을 만들어 내는 분류기 하나를 설명합니다. 그리고 별도로 모델 대응 범위에 대한 진술을 공개합니다. 7월 아키텍처에 대한 문장은 FAQ에는 있지만 AI 작성 감지 모델 변경 기록에는 없습니다. 이 불일치는 모든 업데이트 페이지를 하나의 완전한 릴리스 연혁으로 취급하지 말고 페이지 유형을 밝혀야 하는 이유를 보여 줍니다.

2026년 8월 4일, Turnitin은 보고서 범주 둘을 하나로 합쳤습니다. AI가 생성한 뒤 AI로 다시 바꿔 쓴 텍스트를 표시하던 보라색 강조는 더 이상 보여 주지 않습니다. 제품 업데이트 페이지에서 밝힌 이유는 도구 귀속에 대해 이 회사가 공개한 것 가운데 가장 직접적인 내용이며, 자기 이용자를 두고 한 말입니다.

"Reduce the risk of unwarranted academic misconduct reviews by removing distinctions that could be read to imply more certainty about the specific tool or workflow used to produce a submission" (제출물을 만드는 데 쓰인 특정 도구나 작업 흐름에 대해 더 큰 확신을 내포하는 것으로 읽힐 수 있는 구분을 없애, 근거 없는 학술 부정행위 심사에 휘말릴 위험을 줄입니다)

공급업체가 2024년에 더한 구분은, 독자가 그 보고서가 담을 수 없는 도구 정체성을 거기서 끌어내고 있었기 때문에 2026년에 다시 빠졌습니다. 바뀌지 않은 것에도 주목하십시오. 합병을 알리는 릴리스 노트는 모델이 "will continue to detect likely AI generated content that may have been further modified by AI paraphrasers or bypassers" (AI 패러프레이저나 우회 도구로 추가로 수정되었을 수 있는, AI가 생성했을 가능성이 높은 콘텐츠를 계속 감지할 것이라고) 말합니다. 화면의 색은 줄었지만, 그 아래의 감지 주장은 같습니다.

여기에는 실질적인 의미가 있습니다. 보라색이 들어 있는 스크린샷을 보고 있다면, 그 보고서는 현재 규칙에 따라 만들어진 것이 아닙니다. Turnitin은 이 업데이트가 새로 제출된 파일에 적용되고, 이미 제출된 것은 갱신된 보고서를 받으려면 다시 제출해야 한다고 밝히고 있기 때문입니다. 보고서에서 무언가를 추론하기 전에 날짜부터 확인하십시오. Turnitin AI 작성 보고서 읽는 법에 현재 수치에 무엇이 들어 있는지 나와 있습니다.

예를 들어 길이입니다. 그것도 사람들이 놀라는 방향으로 작용합니다. 짧은 글은 더 안전한 결과가 아니라 더 거친 결과를 얻습니다.

"In shorter documents where there are only a few hundred words, the prediction will be mostly 'all or nothing' because we're predicting on a single segment without the opportunity to overlap. This means that some text that is a mix of AI-generated and original content could be flagged as entirely AI-generated." (단 몇 백 단어뿐인 짧은 문서에서는 겹칠 기회 없이 단일 구간에 대해 예측하게 되므로, 예측이 대체로 'all or nothing'이 됩니다. 이는 AI가 생성한 콘텐츠와 직접 쓴 콘텐츠가 섞인 텍스트의 일부가 전부 AI가 생성한 것으로 표시될 수 있음을 뜻합니다.)

그것은 문서의 속성이며, 누가 초안을 썼는지의 문제가 아닙니다. Turnitin이 자기 오류를 설명하면서 드는 속성에도 같은 말이 적용됩니다.

"Sometimes false positives (incorrectly flagging human-written text as AI-generated), can include content without a lot of structural variation, text that literally repeats itself, or text that has been paraphrased without developing new ideas." (때때로 오탐, 즉 사람이 쓴 텍스트를 AI가 생성한 것으로 잘못 표시하는 일은 구조적 변화가 많지 않은 콘텐츠, 글자 그대로 자기를 반복하는 텍스트, 또는 새로운 생각을 전개하지 않고 바꿔 쓴 텍스트를 포함할 수 있습니다.)

구조적 변화, 반복, 전개되지 않는 생각. 모두 출처를 가린 채 측정할 수 있는 것들입니다. 그중 어느 것도 공급업체가 아닙니다. 그렇다고 이것이 "모델을 바꿔도 소용없다"는 뜻은 아니며, 페이지가 그 비교를 다루지 않으므로 그렇게 포장하는 것은 부정직합니다. 다만 사람들이 가장 많은 시간을 쓰는 변수가, 정작 그들의 자체 문서가 가장 적게 말하는 변수라는 뜻입니다. 직접 쓴 글로 표시를 받았다면 답변 준비하기가 오후를 쓰기에 더 나은 방법입니다.

우리는 문서 재작성 도구를 팝니다. 그러니 이 절은 그 점을 염두에 두고 읽어 주십시오. 우리는 감지 결과를 약속하지 않습니다. 그 이유는 겸손이 아닙니다. 감지 시스템은 업데이트됩니다. 공개된 Product Updates 페이지는 8월 4일 보고서 변경을 기록하고 있으며, 그것만으로도 별도 통지를 누가 받았는지에 대해 아무 말도 하지 않은 채 보고서 자체가 바뀔 수 있다는 점은 보여 줍니다.

범위와 비용은 솔직하게 설명할 수 있고, HumanPen 도구가 설명하는 것도 바로 그것입니다. Turnitin이나 iThenticate 보고서는 사실상 좌표 목록입니다. 파일과 함께 넘겨 주면 재작성은 그 좌표 안으로 한정되고, 그 밖의 문장은 여러분이 준 표현을 그대로 유지합니다. 크레딧은 파일의 크기가 아니라 얼마나 많은 산문이 바뀌었는지를 셉니다. 조건을 충족하는 부분은 무료로 다시 실행할 수 있습니다.

이런 종류의 것을 아예 쓰지 않는 편이 나은 경우도 실제로 있으며, 그것은 문서 단위 재작성 도구가 잘못된 도구일 때에 따로 정리해 두었습니다. 우리 쪽 페이지에서 인용한 여섯 가지 상황이며, 솔직한 답이 여러분의 손인 경우들입니다.

Copilot이 언급되지 않았습니다. 도움이 됩니까? 읽은 다섯 페이지는 Copilot에 한정된 결론을 주지 않습니다. FAQ의 "tools based on these LLMs" (이러한 LLM에 기반한 도구)에 관한 일반 조항은 어떤 도구가 목록에 든 모델을 쓸 때 적용될 수 있습니다. 그러나 우리는 특정 Copilot 제품·모드·날짜 뒤에 있던 모델을 밝혀 내지 못했습니다. 이름이 없다는 사실로는 제출물 하나의 결과를 예측할 수 없습니다.

목록에 든 모델 중 하나가 다른 것보다 더 안전합니까? 읽은 페이지에는 안정적인 모델별 순위가 없습니다. Product Updates와 릴리스 노트는 대응 범위 변경을 설명할 때 모델 이름을 언급하기도 하지만, 그것은 다음 파일에 대한 확률표가 아닙니다. 누군가 자기 제출물에서 얻은 백분율은 다른 종류의 증거이며, 그렇게 읽혀야 합니다. 이것의 일반적인 버전은 같은 텍스트가 감지기마다 다르게 점수가 나오는 이유에 있습니다.

이 내용이 스페인어나 일본어 제출물에도 적용됩니까? 그것들은 별도의 감지 모델을 쓰며, 공개된 세부 사항은 페이지마다 다릅니다. Product Updates는 2026년 5월 5일 스페인어 업데이트에서 GPT와 Gemini 버전을 언급하지만, 별도인 감지 모델 변경 기록은 같은 목록 없이 그 릴리스를 요약합니다. Turnitin 일반 릴리스 노트는 세 번째 출처이며, 둘 중 어느 쪽의 다른 이름이 아닙니다. 언어 경계에 대해서는 Turnitin이 영어가 아닌 제출물의 AI를 감지할 수 있는지에 더 나와 있습니다.

채점자가 내가 쓴 모델을 볼 수 있습니까? 우리가 읽은 현재 보고서 문서는 사람이 썼을 가능성이 높음과 AI 가능성 높음이라는 출력을 설명하며, 모델 이름 필드를 설명하지 않습니다. 2026년 8월 4일 이후 보고서는 AI 생성 범주를 하나만 보여 줍니다. 그리고 회사가 든 합병 이유는 "that could be read to imply more certainty about the specific tool or workflow used to produce a submission" (제출물을 만드는 데 쓰인 특정 도구나 작업 흐름에 대해 더 큰 확신을 내포하는 것으로 읽힐 수 있는) 구분을 없애는 것이었습니다.

목록에 있는 모델의 구버전을 썼습니다. 결과가 다릅니까? 읽은 페이지로는 그것을 예측할 수 없습니다. 버전은 FAQ 목록에 각각 따로 나오고 괄호 안에 날짜가 붙어 있습니다. 그러나 두 사본은 일부 날짜에서 서로 모순되며, 각 버전에 결과 수치를 붙이지 않습니다. 날짜가 찍힌 대응 범위 업데이트 역시 파일 하나를 예측해 주지는 않습니다.