AI 생성 텍스트가 광범위한 사회적 위험을 초래한다는 점에는 일반적으로 동의가 이루어지고 있지만, AI 생성 텍스트 탐지 (AI-generated text detection) 문헌에서는 무엇이 유해한 사용을 구성하는지에 대한 공통된 이해가 부족합니다. 오히려 기존의 데이터셋과 접근 방식들은 종종 자신들만의 기준을 정의하고 스스로의 가정을 세우며, 이는 때때로 암묵적으로 이루어지고 실제 세계의 필요 및 응용 분야와는 느슨하게만 연결되어 있는 경우가 많습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해, 본 연구에서는 AI 생성 텍스트의 다양한 개념과 그 특성을 체계적으로 정의합니다. 이를 연구하기 위해, 우리는 전체 편집 및 AI 상호작용 이력과 같은 상세한 생성 정보 (genesis information)가 주석 처리된 인간-기계 공동 구성 텍스트의 새로운 벤치마크인 AITDNA를 수집합니다. 우리는 다양한 기계 생성 텍스트 탐지기 (machine-generated text detectors)를 벤치마킹하였으며, 이들이 특정 개념에 대해서는 성능이 좋을 수 있으나 광범위한 탐지기로서의 성능은 그렇지 않다는 것을 발견했습니다. 우리는 코드와 데이터를 공개적으로 배포합니다.