학생이 AI로 과제를 썼는지 확인하기

글 기반 탐지기는 문체로 추측하고, 자주 틀리고, 학생이 문단 하나만 고쳐 써도 무력해져요. Viva는 완전히 다른 길을 택해요. 작성자만 제대로 답할 수 있는 질문을 던져요.

인터뷰와 함께, 제출물 분석은 파일 스스로 남긴 기록도 읽어요. AI 도구가 심는 Content Credentials(C2PA) 정보, 생성 프로그램이 기록된 문서 속성, 이미지 안의 생성 흔적이에요. 흔적이 실제로 있을 때만 표시돼요. 복사해 붙여 넣으면 흔적이 사라지기 때문에, 흔적이 없다는 것은 아무것도 증명하지 않으며 사람이 썼다는 근거로도 쓰지 않아요.

AI 텍스트 워터마크는 별개의 문제이고, 현재 상황은 이래요. Claude와 Gemini는 이제 단어 선택에 통계적 워터마크를 넣는데, 만든 회사만 읽을 수 있어요. Anthropic은 교육기관을 포함한 자격 있는 기관에 비공개 시험판 탐지 API를 제공하고, Google은 Gemini 텍스트를 읽는 공개 도구가 없으며, ChatGPT는 텍스트 워터마크를 넣지 않아요. 그래서 Viva는 제조사 워터마크를 확인했다고 주장하지 않아요. Viva가 확인하는 것은 워터마크 제거 도구가 지우는 층이에요. 평범한 단어 사이 여러 곳에 들어간 폭 없는 문자나 비표준 공백은 워드프로세서에서는 생기지 않고 일부 AI 도구나 복사 경로에서 생겨요. 그런 흔적이 보이면 제출물 분석에 발견된 문자와 함께 중간 신호로 올라오고, 없으면 어느 쪽으로도 단정하지 않아요. 제조사 탐지 API를 Viva가 쓸 수 있게 되는 순간 그 판정도 같은 목록에 높은 신호로 들어가요.

인터뷰에서 드러나는 것들이에요.

• 자기 제출물의 구체적인 선택을 설명할 수 있는지예요. 왜 이 방법인지, 왜 이 자료인지, 왜 이 수치인지요.
• 적힌 내용에서 한 걸음 더 나갈 수 있는지예요. 빌려 온 작업은 거기서 끝나요.
• 설명이 제출물과 어긋나는지예요.
• 답을 말하는 게 아니라 읽고 있는지예요.
• 각 답변을 시작하기까지 걸린 시간을 본인 평소와 비교해요. 오래 멈췄다가 유난히 유창하게 답하는 패턴은 인터뷰 중에 무언가를 찾아본 모양새예요.