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학술 분야에서 LLM을 사용한 글쓰기 검증이 증가함에 따라, 본 연구는 다양한 LLM 버전 변화가 과학 원고 탐지기에 미치는 영향을 정량적으로 분석했습니다. 특정 버전으로 훈련된 탐지기는 모델 세대 간 경계 지점에서 성능 저하가 심각하며, 모든 버전을 포괄하는 재검증의 필요성을 강조합니다.
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원문 바로가기학술지 및 학회에서는 제출된 원고를 대규모 언어 모델(LLMs)을 사용하여 작성한 텍스트인지 검사하기 시작했습니다. 이러한 검사의 신뢰성은 고정된 LLM 버전 세트를 기준으로 한 벤치마크 평가에 의존하지만, 실제 사용되는 버전들은 계속해서 변화하고 있습니다. 본 연구에서는 이러한 LLM의 변화가 과학 원고 검사에 어떻게 영향을 미치는지 정량적으로 분석합니다. 우리는 2023년 6월부터 2026년 8월 사이에 출시된 세 공급업체의 23개 LLM 버전이 작성한, 미국 국립과학원 회보(Proceedings of the National Academy of Sciences)의 ChatGPT 이전 초록 4,000개를 쌍으로 매칭했습니다. 이후 우리는 새로운 버전마다 재훈련하는 시나리오부터 단 한 번만 훈련하고 업데이트하지 않는 시나리오에 이르기까지 다양한 유지보수 시나리오 하에서 탐지기를 훈련시켰습니다. 특정 공급업체의 과거 버전에 대해서만 훈련된 탐지기는 모델 세대 간의 경계 지점에서 성능이 급격히 저하될 수 있습니다: 인간이 작성한 초록 중 무작위로 1%를 오탐지하도록 보정되었음에도 불구하고, 가장 급격한 경계 직전에서는 재작성된 내용의 99% 이상을 포착했지만, 그 직후에는 3.8%만을 포착했습니다. 또한, 후기 버전을 기반으로 훈련된 탐지기는 초기 버전의 재작성을 놓칠 수도 있습니다. 버전 간 어휘 차이는 탐지가 성공적으로 전이되는 지점과 실패하는 지점을 크게 반영합니다. 우리가 시뮬레이션한 두 가지 검사 시나리오에서, 모든 23개 버전을 포괄하는 검사는 인간이 작성한 초록 8개 중 하나를 오탐지하거나, 최신 버전의 재작성된 내용 3개 중 하나를 놓치는 결과를 보였습니다. 실제로, 상업용 탐지기는 가장 급격한 경계 직후 버전의 재작성을 대부분 놓쳤으며, 인간이 작성한 초록은 거의 오탐지하지 않았습니다. 따라서 연구 윤리 정책은 탐지기의 벤치마크 정확도를 잠정적인 것으로 간주하고, 이전 버전들을 포함하여 모든 LLM 출시 시마다 재검증해야 합니다.