본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 텍스트와 인간이 작성한 텍스트를 형태론, 구문론, 의미론 등 다양한 언어 수준의 특징을 사용하여 특징짓는 연구이다. 8개 도메인에 걸쳐 11개의 LLM이 생성한 텍스트와 인간이 작성한 텍스트 데이터셋을 사용하여 의존 길이, 감정 등의 다양한 언어적 특징을 계산하였다. 통계 분석 결과, 인간이 작성한 텍스트는 더 단순한 구문 구조와 더 다양한 의미 내용을 보이는 경향이 있음을 밝혔다. 또한, 모델과 도메인에 따른 특징의 변동성을 계산하였으며, 인간과 기계 텍스트 모두 도메인에 따라 스타일의 다양성을 보였지만, 인간이 더 큰 변동성을 보였다. 스타일 임베딩을 적용하여 인간이 작성한 텍스트와 기계가 생성한 텍스트의 변동성을 추가적으로 검증하였고, 최신 모델은 유사한 변동성을 보이는 텍스트를 출력하여 기계 생성 텍스트의 동질화를 시사하였다.
