대구경북과학기술원(이하 DGIST) 연구진이 AI가 작성한 글을 높은 정확도로 판별하는 텍스트 워터마킹 기술을 개발했다.DGIST는 김영식 전기전자컴퓨터공학과·인공지능전공 교수 연구팀이 텍스트가 수정되거나 훼손된 뒤에도 AI 생성 여부와 출처를 확인할 수 있는 블록 기반 텍스트 워터마킹 기술 'BREW'를 개발했다고 2일 밝혔다.생성형 AI 확산으로 뉴스와 문서, 과제, 창작물 등의 출처를 확인하는 기술 수요가 커지고 있지만 기존 멀티비트 텍스트 워터마킹 기술은 사람이 작성한 글까지 AI 생성물로 잘못 판별하는 오탐률이 높아 실용성에 한계가 있었다.연구팀은 문서를 여러 개의 블록으로 나눠 각각 독립적으로 검증하는 방식을 적용했다. 여기에 문장 순서가 달라져도 원래 위치를 찾아내는 '윈도우 시프팅' 기법을 접목해 단어를 바꾸거나 문장 구조를 수정한 경우에도 워터마크를 안정적으로 검출할 수 있도록 했다.실험에서는 AI 생성 글의 10%를 동의어로 바꾼 환경에서도 96.5%의 탐지율을 기록했다. 약 200단어 분량의 짧은 글에서도 성능을 유지했으며, 사람이 작성한 글을 AI 생성물로 잘못 판별하는 오탐률은 2% 수준까지 낮췄다.이번 기술은 AI 생성 콘텐츠의 진위 확인은 물론 가짜뉴스 대응과 디지털 저작권 보호 등 AI 포렌식 분야에서 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.김영식 DGIST 교수는 "기존 기술의 가장 큰 문제였던 사람 글 오인 판정을 크게 줄였고, 악의적인 텍스트 변조에도 대응할 수 있도록 했다"며 "AI 포렌식과 디지털 저작권 보호 분야의 핵심 기술로 활용될 것으로 기대한다"고 말했다.이번 연구는 DGIST 김조은·김호은 대학원생과 울산대학교 진동섭 교수 등이 공동 수행했으며 연구 결과는 인공지능 분야 최고 권위 학회인 'ICML 2026'에 채택됐다. 연구팀은 이달 서울 코엑스에서 열리는 ICML 2026에서 연구 성과를 발표할 예정이다.
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