자주 묻는 질문

먼저 즉시 초안 히스토리를 보존하세요 — Google Docs 의 버전 히스토리, Word 의 변경 내용 추적, 타임스탬프가 보이는 화면 캡처. 그리고 교수님께 어떤 감지기를 어떤 임계값으로 썼는지 서면으로 물어보세요. GPTZero 자체 발표 false positive 율 약 0.24%, Originality.ai 독립 벤치마크 12~18% 같은 수치를 함께 인용하세요. 차분하게 1대1 검토를 요청하고, 거의 모든 학교에 공식 이의 절차가 있으니 활용하세요.

함정 없습니다. 본 도구는 전부 브라우저에서 동작하므로 서버 비용도, 감지기 API 비용도, 가입도, 이메일 수집도 없습니다. 가이드 페이지에 광고 한 영역이 있고 그게 유일한 수익원입니다 — 검사 화면 자체에는 광고가 없습니다. 유료 humanize 도구를 의도적으로 만들지 않는 이유는 자동 AI 우회가 본 사이트가 넘지 않을 윤리적 선이기 때문입니다. 운영비는 사실상 도메인 갱신비 연 1만원 정도입니다.

방향성 추정치로만 쓰세요. 실제 감지기는 본 사이트가 접근할 수 없는 자체 언어 모델을 돌립니다. 본 점수가 실제 점수와 상관 관계가 있는 이유는 기반 시그널(burstiness, perplexity proxy, 반복률)이 업계 표준 입력이기 때문이지만, 정확한 수치 출력은 다를 수 있습니다. 본 점수는 "유료 감지기에 한 번 더 돌려볼 가치가 있는 글인가" 를 판단하는 용도이며, 중요한 제출의 최종 판정 근거로 쓰면 안 됩니다.

아니요. 모든 계산 — 바이그램 엔트로피, 단어 희소성 점수, 문장 분리, 감지기 시뮬레이션 — 은 정적 JavaScript 로 브라우저 탭 안에서만 일어납니다. 입력을 받는 백엔드 API 자체가 없습니다. 본 사이트는 입력 글을 로깅하지도, 저장하지도, 어떤 서버로도 전송하지 않습니다. 브라우저 개발자 도구의 Network 탭으로 직접 확인하면 페이지 로드 이후 outbound 요청이 0건임을 볼 수 있습니다. 개인 에세이·PII 가 포함된 실제 글도 안전하게 붙여넣을 수 있습니다.

4개 상용 감지기 모두 영어 중심으로 학습됐습니다. 한국어 false positive 율은 독립 측정 기준 8~30% 사이로, 영어보다 훨씬 변동성이 큽니다. 본 도구는 한국어 입력에 대해 의도적으로 점수를 15% 깎아 표시합니다 — 감지기 학습 말뭉치에 한글이 거의 없었기 때문에 시그널 자체의 신뢰도가 떨어지기 때문입니다. 한국어 점수는 조기 경보 정도로만 해석하시고, 중요한 한국어 학술 제출의 근거로는 절대 쓰지 마세요.

절대 안 됩니다. 첫째, 대부분 학교 학칙은 자동 AI 우회를 AI 사용과 동일 위반으로 다룹니다 — 회피하려던 그 범주에 정확히 들어갑니다. 둘째, Originality 와 Winston 은 이미 humanizer 출력으로 학습돼 그 패턴을 인식하기 때문에, humanize 가 오히려 점수를 더 올리는 사례가 많습니다. 셋째, 책임 있는 대응은 humanize 가 아니라 본인의 초안 히스토리·버전 관리를 증거로 제시하는 것입니다. 본 사이트는 humanizer 를 절대 추가하지 않습니다.

감지기 점수는 대화의 시작점이지 판정 근거가 아닙니다. 공개된 false positive 율을 고려하면 200명 강의에서는 매 학기 산술적으로 잘못된 의심이 여러 건 발생합니다. 점수가 잡히면 학생에게 직접 초안을 설명하게 하고, 작업 도구 히스토리를 보여주게 하고, 핵심 결정 몇 가지를 설명해 달라고 하세요. 실제로 본인이 쓴 학생은 2분이면 답합니다. 아닌 학생은 못 합니다. 그 대화가 실제 증거이고, 점수는 그 대화를 시작할 트리거일 뿐입니다.