AI가 쓴 글, 어떻게 찾아낼까 — PAN 2026 핵심 요약
- PAN 2026에서 AI 생성 텍스트 탐지 관련 5가지 과제를 발표했다
- 텍스트 워터마킹, 추론 궤적 탐지 등 신규 과제 2개가 추가됐다
- 2012년 이후 1,100건 이상 제출된 학술 벤치마크다
PAN 2026이 다루는 5가지 과제
PAN은 텍스트 포렌식을 다루는 워크숍이다. 올해는 5가지 과제를 제시했다.[arXiv]
첫 번째는 보이트-캄프 AI 탐지다. AI가 쓴 글인지 사람이 쓴 글인지 구별한다. 난독화 상황에서도 탐지해야 한다.
두 번째는 신설된 텍스트 워터마킹이다. AI 텍스트에 보이지 않는 표식을 심고, 공격에도 견디는지 검증한다.[PAN 2026]
저자 분석부터 추론 궤적까지
세 번째는 다중 저자 문체 분석이다. 문서 안에서 저자가 바뀌는 지점을 찾는다.
네 번째는 생성형 표절 탐지다. AI가 원본을 참조해 만든 텍스트에서 원본을 역추적한다.
다섯 번째는 신설된 추론 궤적 탐지다. LLM의 추론 과정 출처를 식별하고 안전성을 검출한다.[arXiv]
참가 방식과 전망
Docker 컨테이너로 모델을 제출하면 TIRA 플랫폼에서 자동 평가된다.[PAN]
AI 생성 콘텐츠가 급증하면서 탐지 기술의 중요성도 커지고 있다. 교육기관이나 미디어 업계에서도 참고가 되길 바란다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: PAN 2026은 누구나 참가할 수 있나?
A: 학술 연구자뿐 아니라 산업계 종사자도 참가할 수 있다. Docker 컨테이너로 모델을 제출하면 TIRA에서 자동 평가된다. CLEF 컨퍼런스 등록만 하면 되고 팀 참가도 가능하다.
Q: 보이트-캄프 과제에서 난독화란 무엇인가?
A: AI 생성 텍스트를 사람이 쓴 것처럼 위장하는 기법이다. 패러프레이징, 문체 변환, 단어 치환 등이 포함된다. PAN 2026에서는 이런 텍스트도 탐지하는 모델을 요구한다.
Q: 텍스트 워터마킹은 어떤 원리인가?
A: AI가 텍스트 생성 시 통계적으로 감지 가능한 패턴을 삽입하는 기술이다. 사람 눈에는 안 보이지만 알고리즘으로 검출한다. 삽입 정확도와 공격 견고성을 함께 평가한다.
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참고 자료
- Overview of PAN 2026 – arXiv (2026-02-09)
- PAN Workshop – Webis Group (2026)
- TIRA Experimentation Platform – TIRA (2026)