AI가 쓴 글을 다른 AI로 다시 썼는데도 Turnitin은 여전히 표시했습니다

서로 다른 일이 두 가지 동시에 일어나고 있는데, 보통은 하나로 뭉뚱그려집니다. 첫째, 백분율은 바뀐 단어를 대상으로 계산되지 않습니다. Turnitin은 문장을 추출해 겹치는 구간으로 묶고, 각 구간에 0에서 1 사이의 값을 매기며, 조건에 해당하는 각 문장은 자신이 속한 구간들의 점수를 합산해 물려받습니다. 같은 문장을 같은 순서와 같은 문단 나눔으로 되돌려주는 작업은 같은 묶음을 되돌려줍니다. 둘째, 바로 이 작업 방식은 Turnitin이 자사 문서에서 설명하고 2023년 12월 이후로 업데이트를 내놓으며 대응해 온 대상입니다.

여러분의 경우에 둘 중 어느 쪽이 작동하고 있는지는 백분율만으로는 읽을 수 없습니다. 보고서의 범주는 예전에는 부분적인 답이 되었지만, 2026년 8월 4일 Turnitin이 두 범주를 하나로 합치면서 새로 생성된 보고서에서는 그것조차 되지 않습니다. 남은 것은 탐지기 없이 여러분의 파일 두 개만으로 해 볼 수 있는 비교 하나입니다. 둘 다 아래에 있습니다.

이 글은 텍스트가 AI 출력으로 시작해 그 위에 패러프레이저를 돌린 상황을 전제로 합니다. 직접 썼는데도 표시를 받았다면 상황도 대응도 다릅니다. 그 경우는 직접 썼는데 표시된 경우에 정리했습니다.

Turnitin의 기능 FAQ는 이 처리 과정을 한 문단으로 설명합니다.

"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. Since segments overlap, some sentences may have multiple scores, which are then pooled into a single score. These sentence scores are further aggregated and used to compute the overall document AI writing score." (논문이 Turnitin에 제출되면 제출물에서 문장이 추출되어 예측 분석을 위해 겹치는 구간으로 나뉩니다. 각 구간은 AI 탐지 모델이 분류하고 그 텍스트가 사람이 썼을지 AI가 생성했을지를 나타내는 0에서 1 사이의 값을 받습니다. 이 구간에 포함된 각 문장은 구간의 점수를 물려받습니다. 구간이 겹치기 때문에 어떤 문장은 여러 점수를 가질 수 있고, 이것들은 하나로 합산됩니다. 이 문장 점수들은 다시 집계되어 문서 전체의 AI 작성 점수를 계산하는 데 쓰입니다.)

점수를 들고 있는 단위는 구간이고, 구간은 문장의 묶음입니다. 이것은 범위에 대한 서술이지, 특정한 편집 작업에 대한 판결이 아닙니다. 문장 안의 단어 치환은 다시 쓰기가 할 수 있는 여러 작업 중 하나일 뿐이며, 그것이 구간 점수에 어떤 영향을 주는지는 구간 중 얼마가 함께 움직이느냐에 달려 있습니다. Turnitin은 합산 방식도 집계 방식도 공개하지 않았으므로 근거로 삼을 수 있는 공개된 수치는 없습니다. 이 공백은 외부의 어떤 업체도 메울 수 없는 종류이며, 저희도 마찬가지입니다.

추측하지 않고 말할 수 있는 것은 더 좁지만 여전히 쓸모가 있습니다. 패러프레이즈한 파일의 문장 수, 문장 순서, 문단 나눔이 같다면, 이전에 한 구간을 공유했던 문장들은 지금도 같은 구간을 공유합니다. 두 문장을 합치거나 하나를 나누거나, 중복된 절을 잘라내거나, 주장을 다른 문단으로 옮기면 어떤 문장들이 함께 놓이는지가 바뀝니다. 이 차이는 여러분의 파일 두 개에서 바로 보입니다. 이 보고서들에 대해 흔히 주장되는 것들 중 상당수는 그렇지 못합니다.

Turnitin이 공개적으로 실제로 언급한 속성들도 같은 수준에 있습니다. 같은 FAQ에서 회사는 오탐이 "can include content without a lot of structural variation, text that literally repeats itself, or text that has been paraphrased without developing new ideas" (구조적 변화가 거의 없는 내용, 말 그대로 자신을 반복하는 텍스트, 또는 새로운 생각을 전개하지 않고 패러프레이즈된 텍스트를 포함할 수 있음)이라고 말합니다. 세 번째 항목은 패러프레이즈 작업이 만들어내는 것에 대한 서술인데, 표시되는 텍스트의 목록 한가운데에 업체가 직접 써 놓았습니다. 바로 다음 문장은 반대 방향을 가리키며, 여기에도 함께 넣을 만합니다: "If our indicator shows a higher amount of AI writing in such text, we advise you to take that into consideration when looking at the percentage indicated." (그러한 텍스트에서 자사 지표가 더 많은 AI 작성을 보여 준다면, 표시된 백분율을 볼 때 그 점을 고려하라고 권합니다.) 여기에서 이어지는 수동 편집은 도구 없이 AI 텍스트를 사람의 글로 다듬는 방법에 있습니다.

두 번째 문제는 여러분의 파일과는 전혀 관계가 없습니다. 탐지기가 무엇을 찾도록 만들어졌는가의 문제입니다. Turnitin의 FAQ는 이를 직접적으로 밝힙니다.

"Furthermore, it can also identify instances where AI-generated text may have been modified by AI paraphraser or bypasser (also called humanizers) tools to evade detection." (게다가, AI가 생성한 텍스트가 AI 패러프레이저나 우회 도구, 이른바 humanizer에 의해 탐지를 피하려고 수정되었을 가능성이 있는 사례도 식별할 수 있습니다.)

괄호는 Turnitin의 것이며 저희가 넣은 것이 아닙니다. 릴리스 노트 세 개가 이 기능에 시간축을 부여하며, 가장 최근의 것은 모델이 찾는 대상은 바꾸지 않은 채 보고서에 표시되는 내용만 바꿨습니다.

Turnitin은 어떤 도구를 대상으로 학습했는지 공개하지 않겠다고도 말합니다: "Our AI writing detector has been trained and tested to detect leading paraphraser and bypasser tools. However, to safeguard the integrity of our solution and its effectiveness in maintaining academic honesty, we're unable to disclose the names of these tools." (자사의 AI 작성 탐지기는 주요 패러프레이저와 우회 도구를 탐지하도록 학습되고 시험되었습니다. 다만 솔루션의 무결성과 학문적 정직성을 유지하는 데 있어 그 효과를 보호하기 위해 이 도구들의 이름은 공개할 수 없습니다.) 그래서 어느 패러프레이저가 통과하는지에 대해 검증 가능한 답을 줄 수 있는 사람은 아무도 없습니다. 그런 도구를 파는 사람에게도 마찬가지입니다. 그 목록은 공개된 적이 없고, 모델은 계속 바뀝니다.

이 모든 것에는 한 가지 한계가 있습니다. 업체 자신의 표현을 빌리면 그렇습니다. 문서화된 기능은 모델이 무엇을 하도록 학습되었는지에 대한 서술이지, 특정 구절이 그 과정을 거쳤다는 증거가 아닙니다. Turnitin의 자체 지침은 모델이 "may not always be accurate (it may misidentify human-written, AI-generated, and AI-paraphrased text), so it should not be used as the sole basis for adverse actions against a student" (항상 정확한 것은 아니며, 사람이 쓴 텍스트와 AI가 생성한 텍스트, AI가 패러프레이즈한 텍스트를 잘못 판별할 수 있으므로 학생에게 불리한 조치의 유일한 근거로 쓰여서는 안 됨)이라고 말하고, 부정행위 판정은 "takes further scrutiny and human judgment in conjunction with an organization's application of its specific academic policies" (기관이 자체 학업 정책을 적용하는 것과 함께 추가적인 검토와 사람의 판단이 필요함)이라고 합니다.

언어도 여기에서 중요합니다. Turnitin의 도움말 문서 하나는 "only our English AI detector includes AI paraphrasing and AI bypasser detection capabilities" (AI 패러프레이징과 AI 우회 탐지 기능이 포함된 것은 자사의 영어 AI 탐지기뿐임)이라고 밝히고, 스페인어와 일본어 탐지기에는 해당 기능이 없다고 덧붙입니다.

2026년 8월 4일까지 표준 AI Writing Report에는 눈에 보이는 범주가 둘이었습니다. `AI-generated only`가 그중 하나였고, 2025년 8월 업데이트 이후로는 모델이 우회 도구에 의해 수정되었을 수 있다고 보는 텍스트도 담을 수 있었습니다. 다른 하나는 `AI-generated text that was AI-paraphrased`로 보라색으로 표시되었으며, 이미 AI가 생성했을 가능성이 높다고 판단된 텍스트에 추가로 적용되는 추론이었습니다. 2026년 8월 4일 Turnitin은 두 번째를 첫 번째에 흡수시키고 보라색 표시는 더 이상 보여 주지 않겠다고 밝혔습니다.

그래서 그 색이 어느 정도의 의미를 갖는지는 여러분이 어떤 보고서를 들고 있느냐에 따라 달라집니다. 그 날짜 이전에 생성된 보고서라면, 보라색은 모델이 AI 생성 판정 위에 패러프레이징 분류에까지 도달했음을 뜻합니다. 반면 다른 범주는 2025년 8월 이후로 패러프레이즈 단계에 대해 어느 쪽으로도 아무것도 말해 주지 않습니다. 그 날짜 이후에 생성된 보고서에는 범주가 하나뿐이어서, 그 수준의 답은 아예 주어지지 않습니다. 바뀌지 않은 것은 탐지입니다. 같은 릴리스 노트는 모델이 패러프레이저나 우회 도구에 의해 추가로 수정되었을 가능성이 있는 AI 생성 콘텐츠를 계속 탐지할 것이라고 말합니다. 어느 쪽 상태도 도구도, 계정도, 기기도, 프롬프트도 지목하지 않습니다. 오래된 보고서를 근거로 이야기를 만들기 전에 두 옛 범주를 제대로 읽어 둘 필요가 있습니다: Turnitin의 AI-paraphrased 및 AI-bypasser 라벨이 실제로 의미하는 것에서 하나씩 뜯어봤습니다.

두 보고서 사이에서 범주가 바뀌었다고 해서 너무 많이 읽어서는 안 되는 두 번째 이유가 있습니다. 이런 변경은 소급 적용되지 않습니다. Turnitin은 2026년 8월 변경이 그 이후에 보내는 것에만 적용되고, 이미 시스템에 있는 것은 다시 보낼 때까지 기존 보고서를 유지한다고 밝힙니다. 업데이트를 전후해 생성된 두 보고서는 같은 것을 측정하고 있지 않으며, 여러분의 글이 원인이 아니어도 범주는 바뀔 수 있습니다. 두 보고서를 들고 수정이 무엇을 했는지 파악하려 하신다면, 그 비교에는 겉보기보다 움직이는 요소가 많습니다. 두 점수가 아니라 두 보고서를 비교하기에 이 논의의 긴 버전이 있습니다.

여러분은 패러프레이즈의 효과를 거의 확실히 측정할 수 없습니다. 문서화된 이유가 둘 있고, 그것이 겹치기 때문입니다. Turnitin은 0% 초과 20% 미만 점수에 대해 숫자도 표시도 보여 주지 않고 별표만 표시합니다. 그래서 19%에서 3%로의 실제 하락과 전혀 변하지 않은 것이 똑같아 보입니다. 게다가 대부분의 설정에서 그 지표는 여러분이 볼 수 있는 것이 아닙니다. Turnitin은 보고서가 학생에게 보이지 않는다고 말하며, 교수자는 PDF를 내려받아 공유할 수 있다고 합니다.

할 수 있는 일은 패러프레이즈 전과 후의 파일을 나란히 열어 네 가지 질문에 답하는 것입니다. 어느 것도 탐지기가 필요 없고, 한 장 분량이면 네 가지 모두 다섯 분 정도 걸립니다.

이 작업 방식에만 있는 함정이 하나 있습니다. 패러프레이저를 짧은 발췌문으로 시험했다면 그 결과가 알려 준 것은 매우 적습니다. Turnitin은 몇백 단어에 불과한 문서에서는 "the prediction will be mostly 'all or nothing' because we're predicting on a single segment without the opportunity to overlap" (겹칠 기회 없이 단일 구간에 대해 예측하기 때문에 예측은 대체로 'all or nothing', 즉 전부 아니면 전부가 됨)이라고 말하며, 그 결과 AI 생성 내용과 원본 내용이 섞인 텍스트가 전부 AI 생성으로 보고될 수 있다고 합니다.

네 번째 행은 백분율이 아니라 성적을 깎아 먹는 행입니다. 그리고 아무도 확인하지 않는 행이기도 합니다. 파일이 완성된 모습으로 돌아오기 때문입니다.

파일 전체에 돌린 패러프레이저에는 보고서가 없고, 따라서 범위도 없습니다. 여러분이 만족했던 서론, 일주일을 들인 방법 문단, 지도교수가 문제 삼은 수치가 들어 있는 문장까지 다시 씁니다. 그것들은 표시된 적이 없습니다. 그리고 이제 그 모두는 여러분이 현재 형태로는 한 번도 읽지 않은 문장입니다.

이것은 문서 크기만 한 교정 작업이고, 제출 주기에서 시간이 가장 없는 시점에 떨어집니다. 실제로 깨지는 것들은 지루하면서도 결과가 큽니다. 직접 인용이 슬쩍 바뀌어 있는 경우, 완곡 표현이 빠져 주장이 데이터가 뒷받침하는 것보다 강해진 경우, 전문 용어가 중간에 유의어로 바뀌어 같은 개념에 이름이 두 개 생긴 경우, 숫자가 반올림된 경우입니다. 참고문헌 목록, 표, 수식에는 각자 고장 나는 방식이 있고, 인용, 표, 수식에 무슨 일이 일어나는지에 정리했습니다.

대안은 "아무것도 하지 않는 것"이 아닙니다. 범위를 보고서가 정하게 하는 것입니다. 그러면 다시 검증할 문단이 실제로 무언가 지적된 문단이 됩니다. 보고서가 표시한 문단만 다시 쓰기가 실무에서 뜻하는 것이 이것이고, 여기서 어려움의 대부분은 절 중간에서 시작되는 표시를 원본 파일의 문단으로 맞춰 가는 데 있습니다.

여러분에게는 백분율보다 쓸모 있는 것이 있습니다. 표시된 구절들의 묶음입니다. 거기서부터 시작하십시오.

1. 모든 파일을 순서대로 보관하십시오. 원본 초안, 패러프레이즈한 버전, 그리고 보고서 두 개입니다. 이 순서만이 "이 글은 어떻게 쓰였는가"에 답해 주며, 수치가 어떻게 되든 계속 답해 줍니다.
2. 전체에 두 번째 무차별 재작성을 돌리지 마십시오. 다시 검증할 일이 두 배가 되고, 어떤 변경이 무엇을 했는지 알 수 없게 됩니다. 더는 알아볼 수 없는 문장에 두 차례의 편집이 섞이기 때문입니다.
3. 무엇보다 먼저 위 표의 네 행을 다시 읽으십시오. 인용과 출처 표기부터입니다. 그것은 탐지기 출력이 아니라 채점 기준입니다.
4. 범위는 점수가 아니라 보고서에서 정하십시오. 아무도 표시하지 않은 구절은 근거가 붙어 있지 않은 구절입니다.
5. 무엇을 다시 쓰기 전에 소속 기관의 규정을 확인하십시오. 공개된 기준값은 없고, 허용되는 도움의 범위는 업체가 아니라 각 기관이 정합니다. 널리 인용되는 20%가 왜 그 규정이 아닌지는 AI 20%는 너무 높은가에 있습니다.

저희는 네 번째 항목을 위한 도구를 만듭니다. HumanPen 도구는 AI Writing Report를 PDF로 받아, 표시된 구절을 업로드한 문서와 맞춰 보고, 무엇을 실행하기 전에 범위를 보여 줍니다. 다시 쓰기의 가장 작은 단위는 문단이므로, 문단의 절반을 덮는 표시는 문단 전체로 넓혀져 확인할 수 있게 그대로 보여 줍니다. 실제로 다시 쓴 단어 수만큼 청구되므로, 문단 네 개로 범위를 잡은 작업은 문단 네 개 가격입니다.

이 도구가 하지 않는 것은 예측 점수를 알려 주는 것입니다. 그 수치는 Turnitin 외부의 누구도 얻을 수 없기 때문입니다. 저희가 말할 수 있는 것은, 조건을 충족하는 부분은 무료로 다시 실행할 수 있다는 점입니다.

세 번째 패러프레이즈가 도움이 될까요? 그것에 답할 수 있는 공개된 수치는 없고, 작업을 한 번 더 할 때마다 나중에 다시 검증해야 할 문장에 대한 편집이 한 차례 더 늘어납니다. 업체 자체의 오탐 목록은 "text that has been paraphrased without developing new ideas" (새로운 생각을 전개하지 않고 패러프레이즈된 텍스트)를 표시되는 텍스트의 속성으로 꼽고 있습니다. 바로 그것과 똑같은 것을 세 번째로 더하기 전에 읽어 볼 만합니다.

내 보고서에 보라색이 있습니다. 패러프레이징 도구를 썼다는 증거가 될까요? 아닙니다. 그리고 먼저 보고서의 날짜를 확인하십시오. 보라색은 모델이 최종 문장에서 도달한 분류였으며, 문서가 어떻게 만들어졌는지의 기록이 아닙니다. Turnitin은 모델이 사람이 쓴 텍스트, AI가 생성한 텍스트, AI가 패러프레이즈한 텍스트를 잘못 판별할 수 있고, 점수가 학생에 대한 조치의 유일한 근거가 되어서는 안 된다고 말합니다. 2026년 8월 4일 이후로 그 범주는 별도로 표시되지 않으므로, 화면에 보라색이 있다면 여러분은 그 이전에 생성된 보고서를 보고 있거나, 그 이후로 다시 제출되지 않은 제출물을 보고 있는 것입니다.

300단어 발췌문을 패러프레이즈해서 시험했는데 발췌문 전체가 표시되었습니다. 왜 그렇습니까? Turnitin은 몇백 단어에 불과한 문서에서는 구간이 하나뿐이고 겹칠 여지가 없어 예측이 대체로 전부 아니면 전부가 되고, 따라서 섞인 내용이 전부 AI 생성으로 보고될 수 있다고 말합니다. 짧은 발췌문은 가능한 시험대 중 거의 최악에 가깝습니다.

이 내용이 스페인어나 일본어 제출물에도 적용됩니까? 패러프레이징 부분은 아닙니다. Turnitin의 도움말 문서 하나는 AI 패러프레이징과 AI 우회 탐지 기능이 포함된 것이 영어 탐지기뿐이라고 밝히고, 스페인어와 일본어 탐지기에는 해당 기능이 없다고 합니다.

작업 사이에 점수만 확인하면 안 됩니까? 대개는 안 됩니다. 0% 초과 20% 미만은 숫자도 표시도 없는 별표로만 나오고, 대부분의 환경에서 지표와 보고서는 여러분이 아니라 교수자와 관리자에게 보입니다. 이 분야 전체가 측정이 아니라 주장으로 돌아가는 주된 이유가 이것이고, 탐지기마다 답이 다른 이유이기도 합니다. 이 부분은 같은 텍스트가 탐지기마다 다르게 나오는 이유에서 다뤘습니다.

출처: Turnitin의 AI 작성 탐지 기능 FAQ, AI Writing Report 사용하기, AI 작성 탐지 모델 릴리스 노트. 인용문은 2026년 8월 14일에 해당 페이지와 대조했고, Turnitin 릴리스 노트의 2026년 8월 4일 항목은 2026년 8월 18일에 확인했습니다. 이 글은 문서 재작성 도구를 판매하는 회사의 블로그에 게시되어 있으며, 무차별 재작성의 비용을 다루는 부분을 읽을 때 알아 둘 만합니다.