tae898/academic-de-llm

Academic de-LLM: 표지는 제거하고, 논지는 유지하라

생성된 산문은 거의 틀리지 않습니다. 하지만 티가 납니다. 이 패스는 논증이 정리되고 제출 직전에 마지막으로 실행하는 작업입니다.

의도적으로 학술 작문에 범위를 한정했습니다. 이 기술의 측정 기준은 130만 단어의 저널 초록, 오픈 액세스 전문, arXiv 사전 인쇄본에서 비롯되었습니다. 모든 주장은 측정되거나 인용되었으며, references/sources.md에는 각 주장이 무엇을 입증하지 않는지와 전혀 출처가 없는 주장이 무엇인지도 명시되어 있습니다.

두 가지는 변하고, 하나는 거의 변하지 않음

구조와 어휘가 모든 곳에서 증가합니다. ChatGPT 이전 기준선 대비 2~4배 증가했으며, 초록과 전문 모두에서 동일합니다. 학술 문서에서 실제 작업은 Tier 2와 Tier 3에 있습니다.

서식은 대부분 저널 템플릿이지 저자의 것이 아닙니다. 전문에서 섹션 제목은 2021년부터 2026년까지 거의 변화가 없습니다. "2. Materials and Methods"는 형식이 요구하는 것입니다. Em 대시 사용은 양쪽 다 낮습니다.

따라서:

문서	시작 지점	이유
LaTeX 또는 저널 템플릿 논문	Tier 2	제목과 번호는 학술지의 것이므로. 파일에 마크업이 있어도 Tier 1은 건너뜁니다
초록 또는 제출 필드	Tier 2	확인할 마크업이 없습니다
Markdown 또는 HTML로 된 학술 블로그 게시물	Tier 1, 간략히	서식을 선택했으므로 em 대시와 인라인 헤더 굵은 글씨 목록은 여러분이 책임질 문제입니다. 그런 다음 Tier 2

이에 대한 그림과 말뭉치는 references/sources.md에 있습니다.

관련은 있지만 별개이며, 다른 저자가 만든 것: SimpleEnglish (ASD-STE100). 독자가 텍스트를 오독할 수 있는 경우 그것을 사용하십시오. 독자가 기계가 썼다고 생각할 수 있는 경우 이것을 사용하십시오. 논문에서는 이것만 실행하십시오. STE는 여러분의 확신을 전달하는 조동사를 금지하기 때문입니다.

두 가지 지침, 동등하게 구속력 있음

표지는 지우고, 주장은 유지하라. 문장이 증거가 뒷받침하는 것보다 더 많은 것을 주장하게 만드는 다시 쓰기는 스타일 검사를 통과하기 위해 텍스트를 망가뜨린 것입니다. 그것은 표지보다 더 나쁩니다.

표지는 지우고, 리듬은 유지하라. 아래 계층을 철저히 적용하면 공통 주제를 공유하는 짧은 평서문이 생성됩니다. 모든 표지가 사라지고 운율도 함께 사라집니다. 이것은 가설이 아니라 측정된 사실이며, 따라서 이 네 가지 규칙은 충돌할 때마다 계층 지침보다 우선합니다.

접속사가 분사였기 때문에 긴 문장을 세 개의 짧은 문장으로 나누지 마십시오. 분사는 그 자리에서 다시 쓰거나, 절을 종속절로 만드십시오. 짧은 문장들 사이에 하나의 긴 문장이 있는 것이 인간 문단의 모습입니다.

연속된 문장을 같은 주어로 시작하지 마십시오. 수정 결과 "우리는 X를 합니다. 우리는 Y를 합니다. 우리는 Z를 합니다"가 나온다면, 패턴 수가 무엇을 말하든 그 수정은 대체된 것보다 더 나쁩니다.

연결 조직은 유지하십시오. 문장이 무엇을 하는지(대조, 양보, 진행) 신호를 보내는 구문은 독자가 논증을 따라가는 방법입니다. 여러 구문이 트리거 목록에 있습니다. 이를 제거하면 점수는 좋아지지만 읽기는 더 나빠집니다.

점수가 높은 트리거가 자동으로 제거할 가치가 있는 것은 아닙니다. 정밀도는 패턴이 기계 저자를 얼마나 신뢰성 있게 나타내는지 측정합니다. 구문이 독자에게 그 자리를 정당화하는지에 대해서는 아무 말도 하지 않습니다. 오직 당신만이 두 번째 질문에 답할 수 있습니다.

어떤 패스를 실행한 후에는 결과를 소리 내어 읽어보십시오. 모든 문장의 길이가 같다면, 하나를 되돌리십시오.

0단계: 건너뛰기 패스

어떤 것도 매칭하기 전에 이것을 하십시오. 이들은 절대 편집되지 않으며, 이것들을 건드리는 패스는 실제 피해를 줍니다:

• 펜스드 코드 블록과 인라인 코드 범위.
• YAML, TOML, JSON 프론트매터 또는 설정.
• Markdown 표. "해당 없음" 자리 표시자로 대시를 사용하는 셀을 포함합니다.
• 작업 목록.
• 각주 및 인용 블록.
• 다른 사람의 직접 인용문.
• 오류 메시지 및 로그 줄.
• 식별자, CLI 플래그, 파일 경로.
• 0.88–0.98과 같은 숫자 범위의 En 대시.
• 2022년 11월 이전에 작성된 모든 것.

보고할 때 무엇을 건너뛰었는지 말하십시오("건너뜀: 코드 블록 3개, 표 1개, 프론트매터"). 이렇게 하면 패스를 감사 가능하게 만들고 아래 문서화된 위양성률에 대한 주요 방어책이 됩니다.

Tier 1: 서식

마크업이 있는 문서에서 가장 높은 수확량을 보이며, 오래된 가이드에서는 묻혀 있습니다.

일반 산문에서는 아래의 em 대시만 적용됩니다. 이 계층의 다른 모든 것은 마크업이 있어야 존재할 수 있으므로 발생할 수 없습니다.

Em 대시

마크업 없이 산문에서 발생하는 유일한 Tier 1 패턴입니다. arXiv 사전 인쇄본에서 2020년과 2026년 사이에 약 두 배 증가했습니다(10,000단어당 3.7에서 7.8). 전문에서는 양쪽 다 낮으므로 블로그 게시물에서는 한 번 살펴볼 가치가 있고 논문에서는 거의 살펴볼 가치가 없습니다.

Wikipedia는 "em 대시 남용"을 나열하지, em 대시 사용을 나열하지 않습니다. 대체하지 말고 다시 쓰십시오:

이전	이후
The build failed — the cache was stale.	The build failed. The cache was stale.
Latency rose 3x — well outside run-to-run spread.	Latency rose 3x, well outside run-to-run spread.
Two engines — Chroma and Qdrant — gained nothing.	Neither Chroma nor Qdrant gained anything.

꼬리가 수식어이면 쉼표, 독립된 주장이면 마침표, 여담이면 괄호를 사용하십시오. 세미콜론은 절대 사용하지 마십시오.

인라인 헤더 굵은 글씨 목록

파일의 49%, 10,000단어당 46개. 형태는 - **용어**: 설명이며, 산문이 있어야 할 곳에 목록이 반복됩니다.

이전:

• 빠름: 1초 미만으로 실행됩니다.
• 휴대성: 종속성이 없습니다.

이후: 1초 미만으로 실행되며 종속성이 없습니다.

항목이 진정으로 병렬적이고 독자가 읽기보다는 훑어볼 경우(예: 플래그 참조) 목록을 유지하십시오. "목록"이 복장을 입은 세 문장일 때는 변환하십시오.

제목 케이스 제목

파일의 83%, 10,000단어당 22개. ## Getting Started With The Config는 ## Getting started with the config가 됩니다. 고유 명사를 제외하고 문장 케이스를 일관되게 사용하십시오.

낮은 빈도의 서식

• 과도한 굵은 글씨, 특히 문단 중간에 용어를 "핵심 요점"으로 굵게 표시하는 것.
• 글머리 기호, 구분선 또는 제목 장식으로서의 이모지 (파일의 11%).
• 건너뛰는 제목 수준, H2에서 바로 H4로.
• 제목 앞의 주제 구분선.
• Markdown이 아닌 형식으로 새는 Markdown.
• 곧은 따옴표가 있어야 할 곳에 있는 둥근 따옴표. 여기서는 0%로 측정되었지만 워드 프로세서에서 붙여넣은 텍스트에는 여전히 나타납니다.

Tier 2: 구조

인터페이스 아티팩트보다는 모델 수준의 생성 습관이므로 공급업체와 모델 세대를 넘어 생존합니다. Wikipedia의 범주와 용어를 따르지만, 거짓 범위(false ranges)는 아래에 별도로 명시됩니다.

계사(Copula) 회피

ChatGPT 이후 저널 초록에서 2.6배 과잉, 전문에서 2.6배. 단순한 is나 are를 serves as, serve as, stands as, functions as, boasts, offers, remains, positions X as, presents a, provides a ... solution으로 치장합니다.

serves as는 나타날 때마다 실제 사례입니다. 순수한 provides는 6개 중 1개만 실제였습니다. "the tool provides X"는 일반 동사이기 때문에 계사 형태로 좁혀집니다: "provides an effective solution"은 "is an effective solution"을 의미합니다. maintains는 11개 일치 항목 중 실제 사례가 없었습니다. 동사를 읽으십시오: is로 대체할 수 없으면 그대로 두십시오.

-ing를 통한 피상적 분석

학술 산문에서 가장 강력한 어떤 종류의 표지. 한 저널에서 ChatGPT 이전 기준선 10,000단어당 1.0에서 2024년에 8.7, 2025년에 12.2로 정점을 찍고 2026년에는 6.9에 머물렀습니다. 전문도 같은 형태를 보이며 1.9에서 8.2로 증가했습니다. 2년 후에도 여전히 기준선의 거의 7배이며, 그동안 어휘 표지는 감소했습니다.

사실에 모호한 해석을 부착하는 분사절: highlighting, underscoring, emphasizing, ensuring, reflecting, contributing to, providing, enhancing, allowing, helping, supporting, maintaining, thereby ...ing.

쉼표가 필요하지 않습니다. "sensor signals enabling precise and robust detection"은 구두점 없이도 같은 패턴이며, 쉼표 뒤만 보면 대부분을 놓칩니다. enabling은 완전히 삭제되었습니다. 16번 일치했지만 실제 사례는 하나도 없었으며, 이 패턴이 찾은 모든 것의 3분의 1을 차지했습니다.

이전: The cache is checked first, reducing round trips and improving latency. 이후: The cache is checked first. That removes one round trip.

부정적 평행 구조(Negative parallelism)

네 가지 변형: not just X, but Y, not X, but Y, X rather than Y, unlike X, this work Y.

마지막 것이 실제로 발생하는 유일한 것입니다. not just 형태만 검색하면 60개 초록에서 14개의 일치 항목을 찾았고 단 하나도 실제가 아니었지만, 모든 실제 사례는 unlike traditional studies that optimise accuracy, this work emphasises... 형태를 취했습니다.

이전: This is not about speed. It is about correctness. 이후: The change corrects the result. It does not make it faster.

삼인조의 법칙(Rule of three)

세 개의 형용사 또는 구. 모든 삼인조가 표지는 아닙니다. 세 가지 실제 사항은 세 가지 실제 사항입니다. 테스트는 세 번째 것을 삭제했을 때 정보가 손실되는지 여부입니다.

중요성에 대한 부당한 강조(Undue emphasis on significance)

pivotal, is crucial, is essential, is vital, plays a crucial role, is a testament to, significant potential, highlighting the importance of. 구체적인 사실을 대체하는 일반적인 중요성.

구조적 패턴 중 가장 신뢰할 수 있는 것: 약 4개 중 3개가 실제 사례입니다. 순수한 pivotal은 5개 중 2개로 약하며, "are pivotal to classification performance"를 잡아내기 때문에 유지됩니다. 히트 항목을 읽는 찾기 도구에서는 오탐이 더 많은 비용을 발생시키기 때문입니다.

모호한 귀인(Vague attribution)

Observers have cited, Experts argue, Industry reports suggest, several sources. 누구인지 밝히거나 주장을 버리십시오.

거짓 범위(False ranges)

from X to Y에서 X와 Y가 공통 척도에 있지 않은 경우. "from the birth of stars to the enigmatic dance of dark matter"는 범위가 아니라 형태입니다.

출처 없음. 이 계층의 나머지와 달리 Wikipedia 페이지에 없습니다. references/sources.md를 참조하십시오.

도전 과제 공식(The challenges formula)

"Despite its X, it faces several challenges" 다음에 모호한 긍정이 이어집니다.

우아한 변이(Elegant variation)

단어 반복을 피하기 위해 동의어를 순환시키는 것, 반복 패널티의 아티팩트입니다. 기술 텍스트에서는 적극적으로 해롭습니다: 하나의 사물, 하나의 이름.

Tier 3: 과잉 어휘

파일의 26%, 10,000단어당 2.4개. 서식보다 빈도는 낮지만, 측정 결과가 발표된 유일한 계층입니다.

Kobak et al.은 2024년의 과잉 어휘가 압도적으로 문체적이며 주제적이지 않다는 것을 발견했습니다: 379개의 과잉 문체 단어 중 66%가 동사이고 14%가 형용사였습니다. 이것은 내용 명사가 과잉 단어의 79.2%를 차지한 코로나19와 같은 실제 사건과 반대입니다.

가장 높은 빈도 비율(r = 2024년 빈도 ÷ 반사실적 빈도): delves 28.0, underscores 13.8, showcasing 10.7. 가장 높은 절대 차이: potential 0.052, findings 0.041, crucial 0.037.

저자들의 가장 강력한 10가지 결합 표지: across, additionally, comprehensive, crucial, enhancing, exhibited, insights, notably, particularly, within.

Wikipedia의 독립적으로 편집된 목록은 크게 중복되며, 이것이 유용한 부분입니다(두 방법이 수렴): delve, underscore, showcase, crucial, pivotal, intricate, meticulous, robust, testament, tapestry, landscape, realm, align with, foster, garner, enhance, interplay, vibrant, enduring, commendable.

이것들을 무차별적으로 대체하지 마십시오. 이것들 각각은 합법적인 영어 단어이며, 금지 단어 목록은 이 분야의 다른 모든 도구의 실패 모드입니다. Crucial이 왜 중요한지 설명하는 문장에서는 괜찮습니다. 신호는 밀도와 동시 발생입니다: 한 단락에 여러 개가 아무 역할도 하지 않고 나타나는 것입니다.

이 목록은 시간이 지나면서 쇠퇴하며, 그 쇠퇴는 측정되었습니다. 한 저널에서 crucial은 2024년 10,000단어당 5.9에서 2026년 0.9로 떨어져 ChatGPT 이전 수준으로 돌아갔고, delve는 사실상 사라졌습니다. 둘 다 가장 널리 알려진 표지였으며, 홍보가 단어 수준의 표지를 죽이는 것입니다. robust는 반대 방향으로 가서 여전히 증가하고 있습니다. 과잉 어휘는 사라지기보다는 이동하므로, 고정된 목록은 양방향으로 빠르게 노후화됩니다.

Kobak의 방법을 내구성 있는 부분으로, 이 목록을 스냅샷으로 취급하십시오. 같은 기간 동안 Tier 2의 구조적 표지는 유지되었습니다. 산문에 대해 오직 하나의 계층에만 주의를 기울일 수 있다면 Tier 2를 사용하십시오. 수치는 references/sources.md에 있습니다.

Tier 4: 붙여넣기 시대의 아티팩트(Paste-era artifacts)

모델이 생성했지만 인간은 절대 입력하지 않을 문자열입니다. 존재할 때 거의 결정적이며, 매칭하기 쉽습니다.

여기서는 두 말뭉치 모두에서 0%로 측정되었습니다. 웹 인터페이스 인용 렌더링이기 때문입니다. 누군가 채팅 창에서 붙여넣을 때만 나타나며, 에이전트가 작성한 텍스트는 절대 그렇지 않습니다. 검사 자체는 한 번의 패스만으로 비용이 들기 때문에 유지하지만, 이것으로 시작하지 마십시오.

모델	아티팩트 문자열
ChatGPT	contentReference, oaicite, turn0search0
Gemini	[cite: 1], [span_1](start_span)
Grok	grok_card, grok_render_citation_card_json
DeepSeek	렌티큘러 괄호 【 】, 표시 없는 단검 †
Perplexity	attached_file, ppl-ai-file-upload

또한 인용된 URL에 남아 있는 utm_source=, 관련 없는 논문으로 연결되는 DOI, 유효하지 않은 ISBN, 선언되었지만 사용되지 않은 명명된 참조도 확인하십시오.

패턴은 후보를 찾을 뿐, 위반을 찾지 않음

여기의 모든 패턴은 찾기 도구입니다. 각 히트 항목을 읽으십시오.

실제 논문 하나에서 측정: em 대시 패턴은 8개의 히트를 반환했으며, 그중 2개는 수정할 가치가 있는 산문이었습니다. 나머지는 코드 주석 3개, 표 자리 표시자 1개, 숫자 en 대시 2개였습니다. 8개 모두를 변경한 패스는 표와 세 개의 코드 샘플을 손상시켰을 것입니다.

판사 패널이 모든 히트 항목에 레이블을 지정한 30개 초록에서 측정: 찾기 도구가 일치시키는 모든 것 중 약 절반이 실제 사례입니다. 나머지 절반은 우연히 일치한 단어일 뿐입니다.

0단계의 건너뛰기 패스가 이 비율을 견딜 수 있게 만드는 것입니다.

증거가 아닌 것

Wikipedia는 이것을 명시적으로 언급하며, 이것은 표지보다 더 중요합니다.

ChatGPT 이전(2022년 11월)의 텍스트는 어떻게 보이든 AI가 생성한 것일 수 없습니다. 자신의 선택을 일관되게 설명할 수 있는 저자는 저자입니다. 불규칙한 구문은 기계 패턴이 아니라 인간 패턴입니다. 이러한 표지 중 어느 것도 증거가 아닙니다: Kobak et al.은 모집단 비율을 추정하며, 모집단 통계는 개인을 분류하지 않습니다.

이것을 증거로 사용하지 마십시오.