워터마크가 검출되면 ‘AI가 썼다’는 증거가 될까? — 교정·요약만 시켜도 찍힌다
워터마크가 검출되면 “AI가 썼다”는 증거가 될까요? Anthropic 공식 설명은 “관여했을 가능성”까지만 말합니다. 교정·번역·전면 생성이 검출기에 어떻게 다르게 보이는지, 기존 AI 탐지기와 뭐가 다른지 제출물 걱정 전에 확인하세요.
AI 이해하기
AI가 무엇을 알고 무엇을 못 하는지, 왜 그렇게 답하는지를 원리부터 풀어봅니다.
클로드가 쓴 글에 워터마크가 있다는데, 눈에 안 보이는 표시는 어떻게 남길까?
클로드가 만든 글에 눈에 안 보이는 워터마크가 들어갑니다. 글자를 넣는 게 아니라 단어를 고르는 난수를 바꾸는 방식이라 복붙해도 남고, 교정만 한 글에는 거의 없습니다. 어떤 글에 진하게 남는지 표로 확인하세요.
AI가 어떻게 돌아가는지, 어디서부터 알아야 할까?
지식 컷오프, 컨텍스트 윈도우, 모델 티어까지 — AI가 왜 그렇게 답하는지 모르고 쓰면 매번 같은 곳에서 막힙니다. AI 이해하기의 글을 원리·한계·용어·모델 네 갈래로 정리하고 읽는 순서까지 안내합니다.
AI가 아는 가장 최근이 컷오프라면, 가장 오래된 지식은 어디까지 올라갈까?
AI 지식 컷오프는 ‘최신’ 경계일 뿐, 아래쪽 한계는 존재하지 않습니다. AI가 아는 가장 오래된 지식이 어디까지인지, 그리고 왜 컷오프 직전 몇 달이 가장 위험한지 모르셨다면 지금 확인하세요.
이미지 AI는 JPG·PNG·WEBP 확장자를 가리지 않고 알아서 인식할까?
이미지 AI는 파일 확장자를 아예 전달받지 않습니다. JPG·PNG·WEBP는 공통 지원, HEIC는 제미나이만, SVG·AVIF는 전부 거부. API에서 확장자로 MIME 타입을 만들고 계신다면 지금 확인해 보셔야 합니다.
시리·빅스비와 챗GPT·제미나이·클로드는 같은 AI일까? 뭐가 어떻게 다를까
“시리야 알람 맞춰줘”는 되는데 “요약해줘”는 안 되는 이유가 있습니다. 음성 비서와 생성형 AI는 태생이 다른 기술이었고, 2026년 빅스비·시리의 LLM 전환으로 그 경계가 무너지는 중입니다. 뭘 언제 써야 하는지 헷갈리셨다면 이 기준만 잡으세요.
생성형 AI, AI 에이전트, 피지컬 AI는 뭐가 어떻게 다를까? — 생성 AI·대화형 AI까지 용어 한 장 정리
생성형 AI, AI 에이전트, 피지컬 AI는 경쟁하는 기술이 아니라 ‘만든다 → 스스로 한다 → 현실에서 움직인다’로 쌓이는 계층이고, 생성 AI·대화형 AI는 다른 축의 이름입니다. Claude in Chrome·GPT-6 아스트라·정부 피지컬 AI 전략까지 2026년 사례로 네 편을 한 장에 정리했습니다.
내 질문에 칭찬부터 하고보는 AI, 아첨일까? 정말일까?
AI가 어떤 질문에도 “정말 좋은 질문이에요!”라고 칭찬부터 하는 이유, 알고 보면 진심이 아니라 학습된 아첨(사이코펀시)입니다. 기분 좋은 그 한마디에 넘어가기 전에 반드시 알아야 할 원리와, 아첨을 걸러내는 프롬프트 팁까지 정리했습니다.
작업이 안 끝났는데 서둘러 마무리하는 AI, 정말 농땡이를 피우는 걸까?
AI가 절반만 하고 “완료했습니다”라고 말하는 이유, 게을러서가 아닙니다. 정지 압력·긴 컨텍스트 열화·보상 해킹이라는 진짜 메커니즘과, AI를 끝까지 일하게 만드는 프롬프트 요령까지 한 번에 정리했습니다.
로컬 LLM은 직접 학습을 못 시키면, 시간이 지나면 결국 쓸모없어지는걸까?
“다시 학습시킬 수 없으니 출시일이 지식의 정점 아닐까?” 이 걱정, 알고 보면 절반은 오해입니다. 로컬 LLM을 쓴다면 버리기 전에 꼭 읽어야 할, 재학습 없이 낡은 지식을 메우는 방법과 진짜로 낡는 것의 정체.