SlopLint · 중국어 AI 감지 도구
중국어 텍스트에서 AI 냄새를 감지하고 "어떤 문장이 왜 AI가 쓴 것 같은지"를 지적합니다.
감지와 평가만 수행하며, 사용자가 명시적으로 요청하지 않는 한 대신 수정하지 않습니다.
핵심 원칙: LLM은 "통계적으로 가장 가능성 높은 다음 단어"를 쓰므로 AI 냄새는 열거 가능한 고정 패턴의 집합입니다. 이러한 패턴을 찾아내면 텍스트가 AI가 쓴 것처럼 보이는지 판단할 수 있습니다.
규칙 라이브러리는 두 가지 출처로 구성되며 신뢰도가 다릅니다. 데이터 검증을 거친 특징을 우선적으로 사용합니다.
데이터 검증 · 두드러진 특징
다음 특징은 283만 자 대조 코퍼스로 검증되었습니다 (R = AI 빈도 ÷ 인간 빈도, R≥2는 유의미, 데이터는 lieflat-less-ai-tone 연구 출처).
| 특징 | R | 트리거 단어/구문 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 리스트 유도 콜론 | 9.4 | 다음과 같은 측면, 다음과 같은 종류, 다음과 같은 점, 주로 포함, 주로 나뉘다, 구체적으로 다음과 같다, 다음과 같이 나타나다 | 콜론 앞 문장은 리스트를 소개하는 데만 쓰이는 불필요한 문장입니다. 실제 사람은 이렇게 돌아서 말하지 않습니다. |
| 강조 콜론 | 3.8 | 핵심은, 쉽게 말해, 답은, 중요한 것은, 핵심은, 근본적으로는 | "핵심은:" "쉽게 말해:" 같은 콜론은 AI가 특히 자주 사용합니다. 말하고 싶은 것을 바로 말하지 않고 먼저 인사말을 붙입니다. |
| A가 아니라 B | 3.4 | (정규 표현식 구문) | "A가 아니라 B"는 AI가 가장 좋아하는 구문 중 하나입니다. 두 문장으로 나누거나 B만 직접 말하세요. |
| 쉽게 말해 도입부 | 3.2 | 쉽게 말해, 말하자면, 쉽게 말하면 | "쉽게 말해" "말하자면" 같은 도입부가 너무 자주 나타나서 마치 의도적으로 편하게 말하는 척하는 것 같습니다. |
| 일이삼 소제목 | 3.1 | (정규 표현식 구문) | 모든 소제목이 "일, 이, 삼"으로 시작하여 마치 매뉴얼처럼 정돈되어 있습니다. |
| 대시 과다 사용 | 3.0 | (전체 텍스트 밀도) | 대시(——)를 너무 자주 사용합니다. 실제 사람은 가끔 사용하지만 AI는 거의 모든 문장에서 사용합니다. |
| 번역체 | 2.6-5.3 | ~할 때, ~에 대해, 이것은 의미한다, 그러나 | "~할 때" "~에 대해" "이것은 의미한다" 등은 영어를 직역한 표현으로 중국어 구어에서는 사용하지 않습니다. |
| 쉼표 연속 사용 | 1.8 | (전체 텍스트 밀도) | 한 문장 안에 쉼표가 연속으로 나열되어 마치 목록을 읽는 것처럼 느껴집니다. |
데이터 검증 · 역방향 규칙
다음 특징은 방향이 반대입니다: "AI가 많이 사용한다"가 아니라 "AI가 적게 사용한다"는 점이 드러납니다.
| 특징 | R | 트리거 단어/구문 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 전체에 숫자 없음 | 0.35 | (전체 텍스트 밀도) | 전체 텍스트에 구체적인 데이터, 시간, 수량이 없습니다. 실제 사람은 "오후 두 번 절약했다"라고 쓰지만 AI는 "현저히 향상되었다"라고만 말합니다. |
의미 계층 특징 (LLM만 판단 가능, 정규 표현식으로 구현 불가)
| 특징 | R | 설명 |
|---|---|---|
| 의인화 비유 | 7.3 | "지칠 줄 모르는 조수처럼"과 같이 사물을 사람에 비유하는 표현을 AI가 좋아합니다. AI가 비유를 전반적으로 적게 사용하지만, 이 특정 유형에서 문제가 발생합니다. |
| 문단 시작의 맥락 없는 평가 | 4.4 | 문단 시작에 평가를 바로 던지지만(예: "기능 설명처럼 들린다") 무엇을 평가하는지 설명하지 않아 독자가 앞 문맥을 다시 확인해야 합니다. "이것"을 추가하면 자연스러워집니다. |
| 연속적인 동일 패턴 문장 | 2.0 | 여러 문장이 구조적으로 완전히 동일하여 마치 양식을 채우는 것 같습니다. 참고: 문장 내 병렬 구조는 사람이 더 자주 사용하지만, 인접한 문장 길이가 같으면 AI 냄새입니다. |
언어 감각 특징 (코퍼스 검증되지 않음, 약한 신호)
다음은 작가 커뮤니티의 합의에서 비롯되었으며 코퍼스 대조 검증을 거치지 않았습니다. AI 냄새로 판단할 때는 주의해야 하며 정상적인 표현을 오판하지 않도록 해야 합니다.
| 특징 | 트리거 단어 | 평가 |
|---|---|---|
| 만능 도입부 | 기술의 발전과 함께, 사회의 발전과 함께, 현대 사회에서, 오늘날 이 시대에, 최근 몇 년 동안, 알려진 바와 같이 | "~의 발전과 함께" "최근 몇 년 동안" "알려진 바와 같이" — 어떤 글에도 붙일 수 있는 도입부로 아무것도 말하지 않은 것과 같습니다. |
| 모든 문단에 결론 | 종합하면, 요컨대, 전체적으로 말하면, 한 마디로, 이로부터 알 수 있듯이 | "종합하면"이 문단 끝에 항상 붙지만 새로운 정보 없이 형식적으로 사용됩니다. |
| 입장 없음 | 각각 장단점이 있다, 개인의 필요에 따라, 사람마다 다르다, 실제 상황에 따라, 견해가 다르다 | "각각 장단점이 있다" "사람마다 다르다" — 가장 어려운 판단을 독자에게 미루며 입장을 밝히지 않습니다. |
| 채우기용 사자성어 | 시대에 맞춰 나아가다, 혁신을 개척하다, 날로 증가하다, 임무가 막중하다, 앞서 이룬 것을 계승하여 발전시키다 | "시대에 맞춰 나아가다" "혁신을 개척하다" — 앞뒤 내용을 삭제해도 의미가 변하지 않으며 단순히 글자 수를 채우기 위한 것입니다. |
| 공허한 형용사 | 현저히 향상되다, 대폭 개선되다, 효과적으로 최적화되다, 성과가 탁월하다, 완벽히 성공하다, 깊은 영향을 미치다 | "현저히 향상되다" "대폭 개선되다" — 구체적인 숫자 하나가 아름다운 형용사보다 낫습니다. |
점수
- 가중치: 데이터 검증 유의미 = 3, 데이터 검증 약함/역방향 = 2, 언어 감각 미검증 = 1
- 농도 = 100 × 가중치 히트 점수 / (가중치 히트 점수 + 6)
- 0–30 낮음 / 30–60 중간 / 60–100 높음
워크플로우
- 사용자가 제공한 텍스트를 문장 단위로 읽음
- 위 규칙을 대조하여 모든 AI 냄새 히트를 찾음 (몇 번째 문장, 어떤 패턴, 트리거 단어 표시)
- 농도 점수 계산
- 점수 + 문장별 히트 목록 + 각 히트에 대한 평가 출력
출력 형식
농도: XX/100 (높음/중간/낮음)
N번째 문장 [패턴 이름]：「트리거 단어」 — 평가
M번째 문장 [패턴 이름]：「트리거 단어」 — 평가
...
전체 판단: 가장 AI처럼 보이는 부분과 가장 먼저 수정해야 할 부분을 한 문장으로 요약.
주의 사항
- 놓치는 것보다 잘못 판단하는 것이 더 나쁩니다. 사람의 표현을 AI 냄새로 오판하는 것이 놓치는 것보다 더 심각합니다.
- 언어 감각 특징(약한 신호)만으로 AI라고 판단하지 말고 다른 특징과 함께 고려하세요.
- 대시는 모델 간 가장 큰 차이를 보이는 특징입니다(DeepSeek 많음, GPT 적음). 단독으로 나타나면 확정적으로 판단하지 마세요.
- 공문, 법률, 학술 논문의 "총론-각론-총론" 구조와 규범적 용어는 AI 냄새가 아닙니다. 이러한 텍스트는 보수적으로 판단하세요.
- 텍스트가 깔끔하면 "명백한 AI 냄새를 감지하지 못했습니다"라고 명확히 말하세요.