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**AI 환경에 갇힌 졸업생들: 누군가는 780위안을 지불해 AI 점수를 낮추고, 논문을 ‘사람이 쓴 것 같지 않게’ 수정했다**

原文:困在AI率里的毕业生:有人花780元降AI率,把论文改到“不像人写的”

핵심 내용 요약

이 기사는 대학 졸업 논문에서의 AI 사용 비율 검출에 관한 논란을 다룹니다. 학생들은 20%~40%(대학원생의 경우 더 낮음)라는 AI 사용 비율 기준을 통과하기 위해 밤새도록 논문을 수정하고, 반복적으로 검출 서비스를 이용하며, 때로는 원본 내용을 왜곡하기까지 합니다. 검출 플랫폼마다 결과가 일관되지 않아 원본 논문이 오류로 판단되는 경우가 많으며, 이를 통해 플랫폼들은 수익을 얻고 있습니다. 전문가들과 공식 지침서에서는 기술 검출에 의존하는 것에서 벗어나 학생들이 AI 도구를 올바르게 사용하도록 교육하는 것이 중요하다고 조언합니다.

1. 학생들의 “AI 비율 낮추기” 고군분투

많은 학생들이 기준을 충족시키기 위해 애쓰고 있습니다. 중경의 한 학생인 주샤오윤은 밤새도록 논문을 수정하여 AI 사용 비율을 70%에서 20%로 낮추어야만 방어 심사 자격을 얻었습니다. 중부의 한 일류 대학원생 아추는 자신의 논문 원본 실험 부분이 AI로 생성된 것으로 오해받아 7번의 검출에 780위안을 지불했습니다. 더 심각한 것은 원본 내용이 자주 오류로 판단되는 경우가 많다는 점입니다. 요약문, 영어 번역문, 감사의 글조차도 AI가 생성한 것으로 분류될 수 있습니다. 학생들은 전문 용어를 평범한 언어로 바꾸거나 문장 구조를 바꿔야만 통과할 수 있으며, 논문의 질을 희생해야 합니다. 대학에서는 무료 검출 서비스를 2회만 제공하므로 학생들은 여러 플랫폼에서 반복적으로 검출을 받으며, 비용은 보통 100~300위안이지만 일부는 그 이상입니다.

2. 검출 결과의 불확실성

검출 결과의 무작위성은 학생들을 혼란스럽게 합니다. 기자가 AI로 생성한 글을 사용해 보니, 지넷(Zhixin)에서는 AI 사용 비율이 0%로 나왔지만 웹푸(Wepu)에서는 55.71%로 나왔습니다. 같은 논문이 PaperPass와 PaperYY에서는 결과가 50% 이상 차이났습니다. 이는 플랫폼마다 사용하는 알고리즘이 다르기 때문입니다. 일부 플랫폼은 요약문에 중점을 두고, 일부는 전체 내용을 고려하며, 사전 학습된 자료와 모델의 차이가 큽니다. 더욱 이해하기 어려운 것은 문장이 유창하고 논리적인 경우에는 AI로 생성된 것으로 오해되지만, 논리가 혼란스러운 경우에는 원본으로 인정받는다는 점입니다. 학생들은 “마치 운에 달려 있는 것 같아요. 언제 통과할지 모르겠어요”라고 불평합니다.

3. 플랫폼의 수익 모델

AI 검출은 플랫폼들에게 큰 수익원이 되었습니다. 지넷의 모회사인 통방주식(Tongfang Co., Ltd.)의 2025년 재무 보고서에 따르면, AIGC(인공지능 기반 콘텐츠 생성) 검출 사업의 수익이 1억 위안을 넘었으며, 검출 건수가 200% 이상 증가했습니다. 웹푸와 만방(Wanfang)은 검출 서비스에 대한 비용(지넷은 1천 자당 2위안, 웹푸는 38위안)뿐만 아니라 논문의 양을 줄이는 서비스(1천 자당 10위안)도 판매하며, “수정 비법”까지 제공합니다. 전자상거래 플랫폼에서는 비공식적인 논문 양 줄이기 서비스가 넘쳐나고 있지만, 그 품질은 보장되지 않습니다. 소비자들의 불만도 많으며(예: “검출 결과의 오차가 크다”, “허위 광고” 등), 업계 관계자들은 플랫폼이 검출과 양 줄이기 서비스를 동시에 제공하는 것을 비판합니다.

4. 해결책: AI 사용 비율에만 집중하지 말고, 학생들의 AI 활용 방식을 살펴보자

학생들이 검출 자체를 완전히 거부하는 것은 아니지만, 더 합리적인 방법을 원합니다. 올해 5월에 발표된 지침서에서는 기술 검출에 의존하는 것에서 벗어나 “투명한 정보 공개와 기록 보관”(예: AI와의 대화 내용 제공)으로 전환할 것을 권장합니다. 복단대학교의 조빈(Zhao Bin) 교수는 학생들이 AI와 어떻게 상호작용하는지를 관찰함으로써 AI 사용을 평가할 것을 제안합니다. 그는 AI가 교육에 변화를 가져올 수 있으므로, 학생들이 AI를 잘 활용하도록 가르치고, 기계가 생성한 숫자보다는 학생들의 사고 능력에 주목해야 한다고 생각합니다.

이 기사는 AI 시대의 학술 평가에서 발생하는 새로운 갈등, 즉 기술 검출의 한계와 교육 목표의 충돌을 보여줍니다. 해결책은 AI를 막는 것이 아니라, 학생들이 AI를 도구로 활용할 수 있도록 하는 것일 것입니다.