클로드가 쓴 글에는 눈에 보이지 않는 표식이 붙습니다. 그런데 모든 글에 같은 정도로 붙는 것은 아닙니다.
어디에 붙고 어디에 안 붙는지를 알면, 내가 쓴 글에 표식이 남았을지 스스로 판단할 수 있습니다.
핵심은 하나입니다. 표식은 클로드가 고른 단어에만 붙습니다.
■ 무엇이 심기는가 — 글자가 아니다
먼저 오해를 걷어내야 합니다. 숨은 문자나 별도의 기호를 문장에 끼워 넣는 방식이 아닙니다.
대규모언어모델은 앞선 문맥을 보고 다음에 올 단어의 확률을 계산해 하나를 고릅니다. 워터마크는 의미나 정확도에 영향을 주지 않는 선택지들 사이에서 특정 키에 따른 규칙으로 단어를 고르게 하고, 그 선택이 반복되면서 긴 글 전체에 통계적 패턴을 남깁니다.
그래서 사람이 읽으면 알아볼 수 없고, 키를 가진 탐지기만 확인할 수 있습니다. 구글 딥마인드가 2024년 네이처에 발표한 신스아이디 텍스트 방식을 변형한 것입니다.
비용 걱정은 하지 않아도 됩니다. 추가 토큰이 필요하지 않아 속도나 비용에 사실상 영향을 주지 않고, 이용자나 기업, 대화 내용을 식별할 정보도 담기지 않는다는 것이 앤트로픽 설명입니다.
■ 붙는 자리와 안 붙는 자리
그러면 내 작업물은 어느 쪽일까요? 고를 여지가 얼마나 있었느냐로 갈립니다.
- 번역 — 많이 붙습니다. 모든 단어를 모델이 골랐기 때문입니다
- 긴 서술문 — 표현을 고를 수 있어 상대적으로 많이 남습니다
- 문법·구두점 교정 — 거의 안 붙습니다. 바뀐 단어가 몇 개뿐이라 감지되기에 너무 적을 수 있습니다
- 프로그래밍 코드 — 제한적입니다. 명령어나 문법을 바꾸면 프로그램이 작동하지 않아 고를 여지가 없습니다
- 정답이 정해진 문장 — 거의 안 붙습니다. '2+2=' 다음에는 '4' 말고 똑같이 좋은 답이 없습니다
길이도 영향을 줍니다. 긴 글은 분석할 단어 선택이 많지만, 짧은 글은 판단할 정보 자체가 부족합니다.
사람이 쓴 글을 맡겨 맞춤법만 고치게 했다면 붙을 것이 거의 없습니다. 반대로 통째로 번역시켰다면 많이 남습니다.
■ 탐지 결과를 어디까지 믿을 것인가
표식이 나왔다고 글 전체를 AI가 썼다고 단정할 수는 없습니다. 사람이 쓴 글을 클로드가 크게 수정한 경우도 표식이 남습니다.
반대 방향의 구멍도 있습니다. 클로드가 만든 글이라도 사람이 대폭 다시 쓰면 탐지가 어려워집니다.
다른 AI가 쓴 글은 어떨까요? 확인할 수 없습니다. AI 기업마다 쓰는 기술과 비밀키가 달라, 클로드의 워터마크로는 다른 모델의 생성물을 판별하지 못합니다.
정리하면 이 표식이 답해주는 질문은 하나뿐입니다. 이 글에 클로드가 관여했을 가능성이 있는가. 저작자나 소유권, 이용 목적을 판단하거나 부정행위의 증거로 삼을 수는 없다는 것이 회사의 설명입니다.
■ 확인 도구와 이미지·파일
직접 확인하고 싶다면 아직 기다려야 합니다. 앤트로픽은 클로드 워터마크를 확인할 수 있는 탐지 API 를 제공할 계획이라고 밝혔습니다.
이미지와 파일은 방식이 다릅니다. 클로드가 생성하거나 처리한 png·jpg·svg 같은 파일에는 텍스트 워터마크 대신 C2PA 기반의 암호학적 출처 정보가 붙습니다. 파일 내용 자체는 바뀌지 않고 메타데이터에 서명이 들어가는 방식입니다.
적용 범위도 알아둘 만합니다. 앞으로 출시되는 모델부터 적용되고, 기존 클로드 모델에는 수개월에 걸쳐 들어갑니다.
■ 실무에서 정할 것
이 규칙들을 업무에 옮기면 이렇게 정리됩니다.
- 초안을 직접 쓰고 교정만 맡기면 표식이 거의 남지 않는다
- 번역·전면 집필을 맡기면 남는다고 보는 편이 안전하다
- 코드는 본문보다 표식이 성기지만, 주석은 표현 여지가 있어 남을 수 있다
- 탐지 결과가 나와도 '누가 썼는가'의 답은 되지 않는다
표식을 지우는 방법은 여기서 다루지 않습니다. 이 기술은 EU AI법의 표시 의무에 따라 들어간 것이라, 우회를 안내하는 것은 이 글의 목적이 아닙니다.
번역은 남고 교정은 거의 남지 않는다. 이 한 줄이 지금 확인된 전부입니다.
Text written by Claude now carries an invisible mark. It does not attach to every piece of writing to the same degree.
Knowing where it lands and where it does not lets you judge for yourself whether your own text carries one.
One rule governs it: the mark attaches only to words Claude chose.
What gets embedded — not characters
First, clear up a misconception. It does not slip hidden characters or extra symbols into sentences.
A large language model computes probabilities for the next token from the preceding context and picks one. The watermark makes that pick follow a key-based rule among options that do not affect meaning or accuracy, and repeated choices leave a statistical pattern across a long passage.
A reader cannot see it; only a detector holding the key can. It is a variant of SynthID-Text, published by Google DeepMind in Nature in 2024.
Cost is not a concern. No extra tokens are required, so speed and cost are effectively unaffected, and Anthropic says the mark carries no information identifying a user, a company or a conversation.
Where it attaches and where it does not
So which is your work? It comes down to how much room there was to choose.
- Translation — heavily marked, because the model chose every word
- Long prose — relatively heavily marked, since wording can vary
- Grammar and punctuation fixes — barely marked; only a few words changed, possibly too few to detect
- Program code — limited; changing a command or the syntax breaks the program, so there is no room to choose
- Sentences with a fixed answer — barely marked. After '2+2=' there is no equally good answer but '4'
Length matters too. A long text offers many word choices to analyse; a short one may not carry enough information to judge.
If you wrote it and only had spelling fixed, there is almost nothing to attach to. Hand over a whole translation and a lot remains.
How far to trust a detection
A detected mark does not establish that AI wrote the whole thing. Text a person wrote and Claude heavily revised also carries one.
There is a hole in the other direction. Even text Claude produced becomes hard to detect once a person substantially rewrites it.
What about text from another AI? You cannot tell. Different companies use different techniques and secret keys, so Claude's watermark says nothing about other models' output.
The mark answers one question: whether Claude may have been involved. Anthropic says it cannot be used to determine authorship, ownership or intent, nor serve as evidence of misconduct.
The detection tool, images and files
To check for yourself, you have to wait. Anthropic says it will provide a detection API for the Claude watermark.
Images and files work differently. Files such as png, jpg and svg that Claude generates or processes carry cryptographic provenance under C2PA instead of a text watermark. The file's content is unchanged; a signature goes into the metadata.
Coverage is worth knowing too: it applies to models released from now on, and rolls into existing Claude models over several months.
What to decide in practice
Translated into working rules, it comes to this.
- Write the draft yourself and hand over only proofreading, and little remains
- Assume a mark remains for translation or full drafting
- Code is sparser than prose, but comments have room for wording and can carry one
- A detection result is not an answer to 'who wrote this'
How to remove the mark is not covered here. The technology exists to meet the EU AI Act's marking obligation, and guiding people around it is not the purpose of this piece.
Translation keeps it; proofreading barely does. That one line is what is established so far.
Sources · Daily Secu · ZDNet Korea