본 논문은 아랍어로 생성된 기계 번역 텍스트에 대한 포괄적인 조사를 제시합니다. 학계 및 소셜 미디어 도메인에서 다양한 모델 아키텍처(ALLaM, Jais, Llama, GPT-4)와 여러 생성 전략(제목만으로 생성, 콘텐츠 인식 생성, 텍스트 개선)을 사용하여 분석했습니다. 스타일 분석을 통해 인간이 작성한 텍스트와 기계가 생성한 아랍어 텍스트를 구별하는 독특한 언어적 패턴을 밝혀냈으며, 도메인별 특징이 모델 아키텍처에 따라 크게 달라짐을 보였습니다. 이러한 통찰력을 바탕으로 BERT 기반 탐지 모델을 개발하여 공식적인 맥락에서 99.9%의 F1 점수를 달성했습니다. 하지만 도메인 간 일반화의 어려움도 확인했습니다. 본 연구는 다양한 생성 방법, 모델 아키텍처, 텍스트 도메인을 결합하여 아랍어 기계 생성 텍스트에 대한 가장 포괄적인 조사를 제공합니다.
