안녕하세요, 저는 이 건물의 주인인 Mr. Park입니다.
요즘 AI로 글을 쓰는 것은 정말 큰 문제입니다.
대학에서는 논문 등을 chatGPT와 Notion Ai로 작성하고 있는데, 실제로 0점 처리되는 경우가 많이 있었습니다.
주의사항이 있으면 알려드리겠습니다.
네이버 블로그나 티스토리 같은 글쓰기 편집자 수준에서 붙여넣기에 대해 방지하거나 판단/평가할 수 있는 것이 있습니까?
작성자가 텍스트를 붙여넣었는지 여부를 서버에서 감지할 수 있는 기술이 있지만 이러한 감지 기술은 일반적으로 사용되지 않습니다.
대부분의 쓰기 편집기는 웹 브라우저에서 작동하지만 이러한 편집기는 클라이언트에서 실행됩니다. 즉, 서버는 클라이언트로부터 전송된 데이터를 수신하여 처리할 뿐 클라이언트가 사용하는 편집기의 동작 정보를 직접 파악할 수 없다.
따라서 글쓰기 편집기에서 붙여넣기를 감지하기 위해서는 클라이언트 측에서 JavaScript와 같은 스크립트를 사용하여 붙여넣기 이벤트를 감지하여 서버로 전송합니다. 그러나 이 탐지 방법은 클라이언트 측에서 처리해야 하므로 탐지가 어렵습니다.
따라서 붙여넣기가 불법이 아닌 이상 감지되지 않는 경우가 많으며 사용자가 자유롭게 글을 쓸 수 있도록 하는 것이 일반적입니다.
요즘 AI로 작성하고 붙여넣는 것이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 큰 사회적 문제가 되고 있습니다. 대학에 비상이 걸렸다.
이를 방지할 수 있는 방법이 있습니까? 나는 그것에 대해 생각하지 않을 수 없었다.
AI를 활용해 쓰고 붙여넣기를 하는 일이 많아지면서 이런 일이 발생하지 않도록 기술적 대책을 강구할 필요가 있다.
현재까지 이러한 일이 발생하지 않도록 다양한 기술이 개발되었습니다.
웹 문서의 기사 표절에 대한 판단력
1. 자연어 처리(NLP) 기법을 활용한 분석: chatGPT와 Notion Ai를 활용한 글쓰기는 기존 글쓰기와 스타일, 맥락, 어휘 등에서 차이가 있을 수 있습니다. 이를 분석하여 유사한 패턴의 게시물을 감지하여 대응할 수 있습니다.
2. 스마트 캡차: 자동 프로그램 작성이 어렵고 사람의 판단이 필요한 이미지나 오디오 형태의 캡차를 사용합니다.
3. 특수글꼴 사용시 주의사항 : 사람이 읽을 수 있는 글꼴로 작성된 글은 보안문구나 숨은 마크업 정보를 포함할 수 있습니다. 자동화 프로그램이 인식하기 어렵게 만드는 데 사용할 수 있습니다.
4. 사용자 패턴 분석 : 이상 행위를 탐지하기 위해 게시하는 동안 사용자 패턴을 분석하여 대응할 수 있습니다.
5. 수동 검증: 가장 신뢰할 수 있는 대책은 수동 검증입니다. 인간 검증은 자동화된 프로그램 작성을 방지합니다.
이러한 방법을 조합하여 사용하면 쓰기 보안을 강화할 수 있습니다. 그러나 기술적 대응만으로는 완전히 근절하기 어려울 수 있으며, 사회적 문제 해결을 위해 법적 제재나 교육 등 다양한 대응이 필요할 수 있다.
스마트캡차란?
자동화된 프로그램이 아닌 사람만이 풀 수 있는 질문을 하여 인증하는 방식입니다. 이것은 자동화 프로그램이 기사를 작성하는 것을 방지하는 데 효과적입니다.
예를 들어 스마트 CAPTCHA를 사용한 인증은 이미지 또는 오디오 형식의 문제를 나타냅니다. 예를 들어 “아래 사진에서 사과 사진을 선택하세요.”와 같은 질문을 할 수 있습니다. 이 문제는 사람이 해결하기 쉽지만 자동화 프로그램이 사과 그림을 선택하기 어려워 자동화 프로그램 작성에 방해가 됩니다.
고급 형태에서는 스마트 캡차를 사용하여 인간 지능을 평가하는 데에도 사용됩니다. 예를 들어 “다음 수식에 대한 답을 입력하세요”와 같은 질문을 통해 인간의 컴퓨팅 파워를 측정할 수 있습니다.
Smart Captcha는 매우 효과적이지만 질문이 너무 복잡하거나 어려운 경우 사용자는 기분이 상할 수 있습니다. 또한 문제를 이미지나 오디오 형태로 해결하는 데 시간이 오래 걸리는 경우 사용자에게 불편을 줄 수 있으므로 적절하게 문제를 제시하는 것이 중요합니다.
특수글꼴 사용금지
문자를 작성할 때 사람이 쉽게 읽을 수 있는 글꼴을 사용하여 작성된 텍스트에 보안 문자를 추가하거나 태깅 정보를 숨겨 자동화 프로그램이 텍스트를 인식하기 어렵게 만드는 방법입니다.
특수글꼴 사용 방지의 예로는 특수글꼴로 글을 작성한 후 보안문구나 히든 마크업 정보를 추가하는 방법이 있다. 이렇게 작성된 텍스트는 사람이 읽기에는 쉽지만 자동화된 프로그램에서는 텍스트를 인식하기 어렵습니다.
예를 들어 글을 쓸 때 글자 대신 그림이나 기호를 사용하여 글을 쓸 수 있습니다. 이때 사람은 글을 쓰면서 이러한 그림이나 기호를 인식하지만 자동화 프로그램에서는 인식하기 어렵다. 또한 보안 문자 또는 숨겨진 태그 정보가 이러한 이미지나 기호에 추가될 수 있습니다.
이런 식으로 자동화 프로그램을 작성하기 어렵게 만들 수 있습니다. 하지만 이 역시 사용자에게 불편을 줄 수 있으므로 적절한 수준의 보안을 유지하면서 사용자의 편의성을 고려하는 것이 중요합니다.
웹페이지 에디터(에디터)가 붙여넣기를 판단할 수 있나요?
웹에서 텍스트를 입력하고 편집하는 편집기에서는 붙여넣기에 대한 데이터를 서버로 전송할 수 있습니다.
웹 편집기는 일반적으로 HTML, CSS 및 JavaScript와 같은 웹 기술을 사용하여 생성됩니다. 붙여넣기의 경우 웹 브라우저는 클립보드에 저장된 데이터를 읽어서 편집기의 텍스트 영역에 데이터를 붙여넣습니다. 이때 붙여넣은 데이터는 보통 텍스트 형태로 전송됩니다.
따라서 편집기에 붙여넣은 데이터는 일반적으로 HTTP POST 요청을 통해 서버로 전송됩니다. HTTP POST 요청은 사용자가 제출한 데이터를 서버로 보내는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다. 이것을 사용하고 사용자가 입력한 데이터와 붙여넣은 데이터 모두 서버로 보낼 수 있습니다.
다만, 붙여넣은 데이터는 보안상의 문제가 발생할 수 있으므로 보안상의 문제를 고려한 적절한 조치가 필요합니다. 예를 들어 붙여넣기 이벤트를 감지하고 서버로 보내기 전에 보안 유효성 검사를 수행하기 위해 클라이언트 측에서 JavaScript를 사용하여 응답할 수 있습니다.
사회적 합의가 필요한 부분인 것 같습니다.
붙여넣은 데이터와 최종 전송 데이터 비교
편집단말로 붙여넣은 데이터와 최종적으로 서버에 전송된 문서 내용을 비교 판단할 수 있습니다.
웹 편집기는 일반적으로 JavaScript를 사용하여 사용자가 입력한 데이터를 처리합니다. 이때 사용자가 붙여넣기를 하면 편집기는 붙여넣은 데이터를 클라이언트 측에서 처리하고 최종적으로 서버 측으로 보냅니다.
이 과정에서 편집 측에서는 붙여넣은 데이터와 최종 전송된 문서의 내용을 비교하여 불일치가 있는 경우 사용자에게 알립니다. 이에 따라 붙여넣은 데이터가 원본 데이터와 다른 경우에 대처할 수 있습니다.
그러나 붙여넣은 데이터가 원본과 다른 경우 악의적으로 수정되었을 수 있으므로 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 이 경우 보안 검증 등의 추가적인 조치가 필요합니다.
chatGPT와 Notion Ai가 작성한 내용은 명확하게 판단하기 어려울 수 있지만 붙여넣은 데이터가 완성된 문서의 내용과 동일하거나 유사한 경우 해당 글이 중복 글일 가능성이 높아지므로 서버에서 이를 판단할 수 있습니다.
서버에서 이를 결정하는 방법은 다를 수 있습니다. 예를 들어 특정 키워드나 문구가 포함된 기사가 중복 가능성이 높다면 서버에서 해당 기사를 감지해 차단할 수 있다. 또는 작성자의 IP 주소, 로그인 정보, 작성 시간 등의 정보를 기준으로 판단할 수도 있습니다.
그러나 저자가 직접 작성한 내용이라도 유사한 내용이나 문체가 나타날 수 있어 완벽한 판단을 내리기는 어렵다. 따라서 작성자가 복사되지 않은 글을 작성하더라도 이러한 조건이 충족되면 글이 차단될 수 있으므로 보완이 필요할 수 있습니다.
분석 기준 및 구현 방법에 따라 다를 수 있으나 문서 편집 시 붙여넣기 비율이 작거나 서버로 전송되는 완성된 문서의 내용이 붙여넣기된 내용과 유사하지 않은 경우 문서를 직접 입력하여 생성합니다. 예일 가능성이 높으므로 서버에서 확인할 수 있습니다.
이러한 판단을 위해 미리 수집된 데이터나 분석 패턴을 기반으로 한 기계 학습 알고리즘이나 특정 기준에 대한 일치도를 측정하는 방법을 사용할 수 있습니다.
크리에이티브 포인트도 추가할 수 있습니다. 예를 들어 문서 콘텐츠에 대한 서버 측 유사성 측정은 크리에이티브 점수를 계산하고 이를 사용하여 웹 사이트에 크리에이티브 점수를 표시합니다.
그러나 이러한 접근 방식은 창의성에 대한 만점을 제공하지 않을 수 있으며 창의성과 관련된 논란이 있을 수 있습니다. 따라서 방법을 구현할 때 크리에이티브 포인트를 표시하고 사용자 입력을 수집하는 방법을 명확하게 설명하는 것이 중요합니다.
포괄적인
chatGPT나 Notion Ai로 글을 작성할 때, 충분한 수정으로 붙여넣기한 데이터와의 유사성을 판단하여 독창성을 충분히 커버하기는 어렵지만 어느 정도의 평가점수 차이는 줄 수 있을 것 같습니다.
ChatGPT, Notion Ai에 대해 쓰세요, 어떻게 생각하세요?
