본 논문은 대규모 언어 모델의 발전으로 인해 인간과 AI가 생성한 텍스트 간의 구분이 모호해지는 문제를 해결하기 위해, AI 생성 텍스트의 탐지 및 기원 추적을 위한 새로운 프레임워크인 WhosAI를 제안합니다. WhosAI는 여러 생성 모델로부터 의미적 유사성 표현을 동시에 학습하는 triplet-network contrastive learning 기반의 프레임워크로, 텍스트가 인간 또는 AI에 의해 생성되었는지 예측하고 저작자를 밝히는 두 가지 과제를 동등하게 처리합니다. 기존 방법과 달리, 새로운 AI 텍스트 생성 모델이 출시되더라도 해당 모델의 생성 인스턴스를 WhosAI의 임베딩 공간에 통합하여 확장성을 유지하며 모델 종속성이 없습니다. 20만 개의 뉴스 기사로 구성된 TuringBench 벤치마크 실험 결과, WhosAI는 Turing Test와 저작자 추정 과제 모두에서 기존 최고 성능을 뛰어넘는 결과를 보였습니다.
