Is Human-Like Text Liked by Humans? Multilingual Human Detection and Preference Against AI

Thu, 30 Apr 2026 07:23:30 GMT

### 저자

Yuxia Wang, Rui Xing, Jonibek Mansurov, Giovanni Puccetti, Zhuohan Xie, Minh Ngoc Ta, Jiahui Geng, Jinyan Su, Mervat Abassy, Saad El Dine Ahmed, Kareem Elozeiri, Nurkhan Laiyk, Maiya Goloburda, Tarek Mahmoud, Raj Vardhan Tomar, Alexander Aziz, Ryuto Koike, Masahiro Kaneko, Artem Shelmanov, Ekaterina Artemova, Vladislav Mikhailov, Akim Tsvigun, Alham Fikri Aji, Nizar Habash, Iryna Gurevych, Preslav Nakov

### 💡 개요

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)로 생성된 텍스트와 사람이 작성한 텍스트를 인간이 구별하는 능력의 한계를 다룹니다. 16개의 데이터셋과 9개 언어에 걸친 광범위한 실험을 통해 인간의 평균 탐지 정확도가 87.6%에 달함을 보여주며, 이전 연구 결과에 도전합니다. 인간과 기계 텍스트의 주요 차이점은 구체성, 문화적 뉘앙스, 다양성에서 발견되었습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 인간은 명확한 단서가 주어질 때 AI 생성 텍스트를 상당한 정확도로 탐지할 수 있습니다.

- AI 텍스트와 인간 텍스트의 차이점은 주로 구체성, 문화적 뉘앙스, 다양성과 같은 측면에서 나타납니다.

- 인간은 텍스트의 출처를 명확히 인지하지 못할 경우 항상 인간이 작성한 텍스트를 선호하지는 않습니다.

- 연구 결과는 다양한 언어 및 도메인에 걸쳐 인간의 AI 텍스트 탐지 능력이 상당함을 시사하지만, 여전히 AI 기술의 발전 속도를 고려할 때 지속적인 연구가 필요합니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2502.11614)