AI 수정, voice 드리프트 측정

Berkeley 연구자 Tom van Nuenen이 300개 personal narratives를 Claude 계열, ChatGPT 계열, Gemini 계열 3개 frontier model에 넣고, improve this, rewrite this, preserve the original voice 3가지 조건으로 비교했다.

13개 stylometric 지표를 측정한 결과, 모든 모델과 모든 조건에서 같은 방향의 드리프트가 나타났다.

• contractions와 1인칭 대명사가 줄었다.
• 더 긴 단어와 더 높은 vocabulary diversity가 나타났다.
• 문장 길이 변동과 문장부호 패턴이 더 복잡해졌다.
• 전체적으로 글은 화자에 밀착된 서술에서 거리감 있는 서술로 이동했다.

preserve voice 프롬프트는 드리프트의 강도만 낮췄고, 방향은 바꾸지 못했다.