GPT 킬러 안걸리는 법｜무료 검사 사이트 3종 비교 (GPTZero·지피티킬러·Monica)

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2025.08.25 (Mon)

GPT 킬러 안걸리는 법｜무료 검사 사이트 3종 비교 (GPTZero·지피티킬러·Monica)

자기소개서를 쓸 때 GPT의 도움을 받은 적 있으신가요?

혹시 채용담당자가 지피티 자소서를 검사하고 불이익을 주지는 않을까? 불안하신 적도 있으실 텐데요.

오늘은 이런 걱정을 줄일 수 있도록 GPT 킬러 안걸리는 법과 GPT 킬러 무료 사이트에 대해 알아보겠습니다.

이번 글을 참고해서 취업 준비에 AI를 슬기롭게 활용해 보세요.

※ 무분별한 AI 사용은 지양하셔야 합니다. 아래 내용을 참고해서 합격에 도움이 되는 방향으로 AI를 사용해 보세요. ※

GPT 킬러 안걸리는 법

🤖 잠깐, GPT킬러란?

GPT 킬러는 표절 검사 서비스인 카피킬러에서 새롭게 추가한 AI 텍스트 탐지 기능을 말합니다. 사람이 아닌 인공지능이 작성한 글을 찾아내는 AI로, 대량의 생성형 AI 문서를 학습해 “사람이 잘 쓰지 않는 단어 선택과 어순” 같은 특징을 통계적으로 분석합니다. 작성한 글을 입력하면 이 글을 AI가 작성했을 확률을 수치로 보여줘요.

여기 생성형 AI가 작성한 자소서가 있습니다.

AI가 작성한 샘플 자소서

[소제목] 한국어 특성을 고려한 감성 분석 모델로 정확도 5.7%p를 향상시킨 경험

[본문] 석사 과정 중 수행한 '한국어 특화 감성 분석 모델 연구'는 저의 연구 역량을 한 단계 성장시킨 가장 의미 있는 성과입니다. (...중략...) 이 과정을 통해 저는 명확한 문제 정의부터 끈기 있는 실험을 통한 가설 검증, 그리고 결과의 객관적 정리까지 연구의 전 과정을 주도적으로 수행하는 역량을 길렀습니다.

이 서류를 GPT ZERO(생성형 AI 탐지 사이트)에 돌려본 결과, AI가 작성했을 확률이 무려 83%가 나왔습니다.
하지만 몇 가지 간단한 수정을 통해, 의심률을 27%p나 낮출 수 있었는데요. 어떤 방식으로 수정했는지 구체적으로 살펴보겠습니다.

방법 1. 인간적인 개성과 어감 추가하기

AI가 쓴 글은 지나치게 매끄럽고, 완벽해서 오히려 부자연스러운 느낌을 주죠. 앞서 보여드린 자기소개서의 소제목이 그 예시인데요.

정보 전달에는 아주 효율적이지만, AI가 생성한 요약문처럼 느껴집니다. 깔끔한 보고서 같은 이 제목을 인간적인 어감으로 수정해 보겠습니다.

수정 전 AI 가 쓴 문장	수정 후
한국어 특성을 고려한 감성 분석 모델로 정확도 5.7%p를 향상시킨 경험	한국어 감성 분석 모델의 정확도를 5.7%p 더 끌어올리기까지

방법 2. 클리셰 표현(상투어구) 줄이기

'역량을 성장시킨', '의미 있는 성과' 등은 자기소개서의 가장 대표적인 상투어구입니다.

AI는 수많은 합격 자소서를 학습했기 때문에 이런 모범 답안 문장을 만드는 데 능숙합니다.

상투적인 어휘를 찾아서 본인의 경험이나 감정 표현으로 바꾸어 보세요.

수정 전 AI 가 쓴 문장	수정 후
석사 과정 중 수행한 '한국어 특화 감성 분석 모델 연구'는 저의 연구 역량을 한 단계 성장시킨 가장 의미 있는 성과입니다.	석사 과정 중 수행한 '한국어 특화 감성 분석 모델 연구'는 기존 연구방법의 한계를 뛰어넘고, 처음으로 '내 연구'라는 자부심을 느낀 경험이었습니다.
이 과정을 통해 저는 명확한 문제 정의부터 끈기 있는 실험을 통한 가설 검증, 그리고 결과의 객관적 정리까지 연구의 전 과정을 주도적으로 수행하는 역량을 길렀습니다.	이 경험을 통해 문제를 집요하게 해결하는 자세가 즐거움과 성과를 만든다는 것을 알게되었습니다. 또, 앞으로 어떤 연구 과제가 주어져도 헤쳐나갈 수 있다는 자신감이 생겼습니다.

수정 전 AI 가 쓴 문장

수정 후

석사 과정 중 수행한 '한국어 특화 감성 분석 모델 연구'는 저의 연구 역량을 한 단계 성장시킨 가장 의미 있는 성과입니다.

석사 과정 중 수행한 '한국어 특화 감성 분석 모델 연구'는 기존 연구방법의 한계를 뛰어넘고, 처음으로 '내 연구'라는 자부심을 느낀 경험이었습니다.

이 과정을 통해 저는 명확한 문제 정의부터 끈기 있는 실험을 통한 가설 검증,

그리고 결과의 객관적 정리까지 연구의 전 과정을 주도적으로 수행하는 역량을 길렀습니다.

이 경험을 통해 문제를 집요하게 해결하는 자세가 즐거움과 성과를 만든다는 것을 알게되었습니다. 또, 앞으로 어떤 연구 과제가 주어져도 헤쳐나갈 수 있다는 자신감이 생겼습니다.

방법 3. 수동적인 표현을 능동적으로 전환하기

AI는 흔히 번역체라고도 불리는 수동 표현을 사용합니다.

자기소개서에서는 주도적이고 적극적인 톤을 사용하는 것이 좋습니다.

수정 전 AI 가 쓴 문장	수정 후
정확도가 70%대에 머무는 한계가 있었습니다.	정확도가 70%대에 머물러, 실제 서비스에 적용하기에 부족했습니다.

방법 4. 전형적인 논리 공식 깨기

‘문제를 해결하기 위해 A를 했다.’ ‘~할 수 있도록 가설B를 세웠다' 등의 교과서적인 구조는 AI가 자주쓰는 논리 패턴입니다.

사람도 쓸 수 있는 문장이지만, AI로 작성한 글에서 자주 반복되어 글이 기계적으로 느껴집니다.

이 전형적인 논리 공식이 계속 반복되고 있는지 점검하고, 문장에 맥락을 더해보세요.

수정 전 AI 가 쓴 문장	수정 후
저는 문제 해결을 위해 먼저 관련 선행 연구 논문 50여 편을 분석하여	가장 먼저, 선행 연구 논문 50여 편을 분석하여 기존 모델들의 장단점을 파악했습니다.
문맥의 핵심 의미를 더 효과적으로 학습할 수 있도록 어텐션 메커니즘을 새롭게 설계하고 적용하는 가설을 세웠습니다.	문맥의 핵심 의미를 더 잘 학습하기 위해서는 어텐션 메커니즘을 새롭게 설계해야 한다는 생각이 들었습니다.
가설 검증을 위해 약 10만 개의 온라인 뉴스 댓글 데이터를 직접 수집하고 정제하여	세운 가설을 증명하고자, 약 10만 개의 온라인 뉴스 댓글 데이터를 직접 수집하여 모델을 학습시켰습니다.

방법 5. 문장 재조립하기

마지막으로, AI가 작성한 긴 문장을 짧게 나누고, 다른 문장과 이어 쓰면

가독성이 높아지고 더 자연스러운 문장이 됩니다. A + B. C. 형태의 문장 연결을 A. B+C. 형식으로 바꾸어 보겠습니다.

수정 전 AI 가 쓴 문장	수정 후
하지만 기존의 영어 기반 번역 모델들은 한국어의 고유한 특성을 제대로 처리하지 못해 정확도가 70%대에 머물러, 실제 서비스에 적용하기에 부족한 수준이었습니다.	하지만 기존의 영어 기반 번역 모델들은 한국어의 고유한 특성을 제대로 처리하지 못했습니다. 이에 분석 정확도가 70%대에 머물러, 실제 서비스에 적용하기에 부족하다고 판단했습니다.
그 결과, 기존 모델 대비 감성 분류 정확도를 5.7%p 높여, 기존 모델의 기술적 한계를 뛰어 넘었습니다. 이 연구 결과는 OO정보과학 학회에 ...	그 결과, 기존 모델 대비 감성 분류 정확도가 5.7%p 높아졌습니다. 기존 방식의 한계를극복한 이 연구 결과는 OO정보과학 학회에 석사생 제1저자로 논문을 게재하는 기회로 이어졌습니다.

이 다섯가지 방법을 적용하니, GPT 의심률이 83% → 56%로 27%p 낮아졌습니다.

아래 수정본을 비교해 보세요. 기계적인 느낌이 완화되었다는 게 느껴지지 않나요?
다만 사람이 쓴 글조차 AI로 분류되는 경우가 있는 만큼 탐지 결과만 맹신하기보다는, 본인의 경험과 개성을 적극적으로 담아내는 것이 가장 확실한 방법이라는 점을 꼭 기억하세요!

AI 작성 원본	수정본
한국어 특성을 고려한 감성 분석 모델로 정확도 5.7%p를 향상시킨 경험 석사 과정 중 수행한 '한국어 특화 감성 분석 모델 연구'는 저의 연구 역량을 한 단계 성장시킨 가장 의미 있는 성과입니다. 당시 연구실에서는 소셜 미디어 데이터의 긍·부정 분석 프로젝트를 진행 중이었습니다. 하지만 기존의 영어 기반 번역 모델들은 한국어의 교착어적 특성(조사, 어미의 변화)과 반어법 같은 중의적 표현을 제대로 처리하지 못해 정확도가 70%대에 머무는 한계가 있었습니다. 저의 목표는 한국어의 고유한 특성을 모델이 학습하게 하여 감성 분석의 정확도를 끌어올리는 것이었습니다. 저는 문제 해결을 위해 먼저 관련 선행 연구 논문 50여 편을 분석하여 기존 모델들의 장단점을 파악했습니다. 이를 바탕으로, 최신 언어 모델인 KoBERT를 기반으로 하되, 문맥의 핵심 의미를 더 효과적으로 학습할 수 있도록 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 새롭게 설계하고 적용하는 가설을 세웠습니다. 가설 검증을 위해 약 10만 개의 온라인 뉴스 댓글 데이터를 직접 수집하고 정제하여 모델을 훈련시켰습니다. 특히, 긍·부정의 의미를 결정하는 핵심 단어에 더 높은 가중치를 부여하는 방식으로 알고리즘을 개선했으며, 수백 번의 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적의 성능을 찾아냈습니다. 그 결과, 기존 모델 대비 감성 분류 정확도를 5.7%p 향상시킨 78.5%의 정확도를 달성하는 유의미한 성과를 거두었습니다. 이 연구 결과는 OO정보과학 학회에 석사생 제1저자로 논문을 게재하는 성과로 이어졌습니다. 이 과정을 통해 저는 명확한 문제 정의부터 끈기 있는 실험을 통한 가설 검증, 그리고 결과의 객관적 정리까지 연구의 전 과정을 주도적으로 수행하는 역량을 길렀습니다.	70%의 벽을 넘지 못했던 한국어 감성 분석, 5.7%p의 정확도를 끌어올리기까지 석사 과정 중 수행한 '한국어 특화 감성 분석 모델 연구'는 기존 연구방법의 한계를 뛰어넘고, 처음으로 '내 연구'라는 자부심을 느낀 경험이었습니다. 당시 연구실에서는 소셜 미디어 데이터의 긍·부정 분석 프로젝트를 진행 중이었습니다. 하지만 기존의 영어 기반 번역 모델들은 한국어의 고유한 특성을 제대로 처리하지 못했습니다. 이에 분석 정확도가 70%대에 머물러, 실제 서비스에 적용하기에 부족했습니다. 저의 목표는 한국어의 고유한 특성을 모델이 학습하게 하여 감성 분석의 정확도를 끌어올리는 것이었습니다. 가장 먼저, 선행 연구 논문 50여 편을 분석하여 기존 모델들의 장단점을 파악했습니다. 최신 언어 모델인 KoBERT를 기반으로 하되, 문맥의 핵심 의미를 더 잘 학습하기 위해서는 어텐션 메커니즘을 새롭게 설계해야 한다는 판단이 들었습니다. 세운 가설을 증명하고자, 약 10만 개의 온라인 뉴스 댓글 데이터를 직접 수집하여 모델을 학습시켰습니다. 특히, 긍·부정의 의미를 결정하는 핵심 단어에 더 높은 가중치를 부여하는 방식으로 알고리즘을 개선했으며, 수백 번의 하이퍼파라미터 튜닝을 진행했습니다. 그 결과, 기존 모델 대비 감성 분류 정확도가 5.7%p 높아졌습니다. 기존 방식의 한계를 극복한 이 연구 결과는 OO정보과학 학회에 석사생 제1저자로 논문을 게재하는 기회로 이어졌습니다. 이 경험을 통해 문제를 집요하게 해결하는 자세가 즐거움과 성과를 만든다는 것을 알게되었고, 앞으로 어떤 연구 과제가 주어져도 헤쳐나갈 수 있다는 자신감이 생겼습니다.

AI 작성 원본

수정본

한국어 특성을 고려한 감성 분석 모델로 정확도 5.7%p를 향상시킨 경험
석사 과정 중 수행한 '한국어 특화 감성 분석 모델 연구'는 저의 연구 역량을 한 단계 성장시킨 가장 의미 있는 성과입니다.
당시 연구실에서는 소셜 미디어 데이터의 긍·부정 분석 프로젝트를 진행 중이었습니다. 하지만 기존의 영어 기반 번역 모델들은 한국어의 교착어적 특성(조사, 어미의 변화)과 반어법 같은 중의적 표현을 제대로 처리하지 못해 정확도가 70%대에 머무는 한계가 있었습니다. 저의 목표는 한국어의 고유한 특성을 모델이 학습하게 하여 감성 분석의 정확도를 끌어올리는 것이었습니다.
저는 문제 해결을 위해 먼저 관련 선행 연구 논문 50여 편을 분석하여 기존 모델들의 장단점을 파악했습니다. 이를 바탕으로, 최신 언어 모델인 KoBERT를 기반으로 하되, 문맥의 핵심 의미를 더 효과적으로 학습할 수 있도록 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 새롭게 설계하고 적용하는 가설을 세웠습니다.
가설 검증을 위해 약 10만 개의 온라인 뉴스 댓글 데이터를 직접 수집하고 정제하여 모델을 훈련시켰습니다. 특히, 긍·부정의 의미를 결정하는 핵심 단어에 더 높은 가중치를 부여하는 방식으로 알고리즘을 개선했으며, 수백 번의 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적의 성능을 찾아냈습니다.
그 결과, 기존 모델 대비 감성 분류 정확도를 5.7%p 향상시킨 78.5%의 정확도를 달성하는 유의미한 성과를 거두었습니다. 이 연구 결과는 OO정보과학 학회에 석사생 제1저자로 논문을 게재하는 성과로 이어졌습니다. 이 과정을 통해 저는 명확한 문제 정의부터 끈기 있는 실험을 통한 가설 검증, 그리고 결과의 객관적 정리까지 연구의 전 과정을 주도적으로 수행하는 역량을 길렀습니다.

70%의 벽을 넘지 못했던 한국어 감성 분석, 5.7%p의 정확도를 끌어올리기까지
석사 과정 중 수행한 '한국어 특화 감성 분석 모델 연구'는 기존 연구방법의 한계를 뛰어넘고, 처음으로 '내 연구'라는 자부심을 느낀 경험이었습니다.
당시 연구실에서는 소셜 미디어 데이터의 긍·부정 분석 프로젝트를 진행 중이었습니다. 하지만 기존의 영어 기반 번역 모델들은 한국어의 고유한 특성을 제대로 처리하지 못했습니다. 이에 분석 정확도가 70%대에 머물러, 실제 서비스에 적용하기에 부족했습니다. 저의 목표는 한국어의 고유한 특성을 모델이 학습하게 하여 감성 분석의 정확도를 끌어올리는 것이었습니다.
가장 먼저, 선행 연구 논문 50여 편을 분석하여 기존 모델들의 장단점을 파악했습니다. 최신 언어 모델인 KoBERT를 기반으로 하되, 문맥의 핵심 의미를 더 잘 학습하기 위해서는 어텐션 메커니즘을 새롭게 설계해야 한다는 판단이 들었습니다.
세운 가설을 증명하고자, 약 10만 개의 온라인 뉴스 댓글 데이터를 직접 수집하여 모델을 학습시켰습니다. 특히, 긍·부정의 의미를 결정하는 핵심 단어에 더 높은 가중치를 부여하는 방식으로 알고리즘을 개선했으며, 수백 번의 하이퍼파라미터 튜닝을 진행했습니다.
그 결과, 기존 모델 대비 감성 분류 정확도가 5.7%p 높아졌습니다. 기존 방식의 한계를 극복한 이 연구 결과는 OO정보과학 학회에 석사생 제1저자로 논문을 게재하는 기회로 이어졌습니다. 이 경험을 통해 문제를 집요하게 해결하는 자세가 즐거움과 성과를 만든다는 것을 알게되었고, 앞으로 어떤 연구 과제가 주어져도 헤쳐나갈 수 있다는 자신감이 생겼습니다.

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