Slop or Not 도움말 및 FAQ

Slop or Not은 텍스트와 이미지를 위한 AI 콘텐츠 감지기입니다. iPhone 및 Mac 앱은 기기 내에서 콘텐츠를 검사하므로 텍스트와 사진이 기기를 벗어나지 않습니다. 웹사이트에는 모든 브라우저에서 빠르게 이미지를 검사할 수 있는 무료 온라인 사진 검사기도 있습니다. 온라인 제출물은 Numen의 비공개 Mac 서버에서 처리되며 제3자 AI API나 감지기 제공업체와 공유되지 않습니다.

앱이나 웹에서 콘텐츠를 검사할 수 있습니다:

• 앱에서 텍스트 검사하기: 분석하려는 텍스트를 복사하고 Slop or Not을 연 다음 텍스트 입력란에 붙여넣으세요. 앱이 기기 내에서 검사합니다.
• 앱에서 이미지 검사하기: 라이브러리에서 이미지나 사진을 선택하거나, 다른 앱의 이미지를 Slop or Not으로 공유하세요. 앱이 기기 내에서 검사합니다.
• 온라인에서 사진 검사하기: 모든 브라우저에서 웹 검사기로 영어 텍스트나 의심스러운 사진을 확인하세요. 온라인 검사는 Numen의 비공개 Mac 서버에서 진행되며 제3자 AI 서비스와 공유되지 않습니다. 사진 검사기를 여세요.

iPhone 및 Mac 앱은 AI 감지를 기기에서 직접 수행합니다. AI 모델을 다운로드하는 최초 설정에는 인터넷 연결이 필요합니다. 그 후에는 앱에서 텍스트와 이미지를 오프라인으로 검사할 수 있습니다. 당사는 Apple의 CoreML 모델 암호화를 사용해 기기 내 transformer 모델을 보호하므로, 기기가 App Store에서 모델 암호화 키를 새로 고치기 위해 가끔 인터넷 연결이 필요할 수 있습니다. 온라인 사진 검사기는 분석을 위해 각 제출물을 Numen의 비공개 Mac 서버로 보내므로 인터넷 연결이 필요합니다. 당사는 온라인 제출물을 타사 AI 서비스로 전달하지 않습니다.

네, 하지만 개인정보 보호 방식은 검사 위치에 따라 다릅니다. iPhone 및 Mac 앱에서 Slop or Not은 텍스트와 이미지를 로컬에서 처리하므로 콘텐츠가 기기를 벗어나지 않습니다. 많은 온라인 콘텐츠 감지기와 달리, 웹 검사기는 사진을 제3자 AI 서비스나 감지기 제공업체에 전달하지 않습니다. Numen이 소유하고 운영하는 하드웨어의 비공개 Mac 서버에서 분석합니다. Numen은 EU에 기반을 두고 GDPR 및 CCPA를 준수합니다.

확인해야 할 콘텐츠를 클라우드 탐지기에 넣기 꺼려질 때 Slop or Not을 사용하세요. 특히 다음에 유용합니다.

• 학생 및 교사 는 학업의 독창성을 확인합니다.
• 언론인 및 팩트체커 는 출처와 이미지의 진위를 검증합니다.
• 온라인 데이트 사용자 는 가짜 “캣피싱” 프로필을 식별합니다.
• 쇼핑객 은 제품 리뷰가 진짜인지 AI 생성인지 확인합니다.
• 누구나 는 소셜 미디어의 허위 정보와 딥페이크를 식별하고자 합니다.

콘텐츠 유형별 정확도:

• 콘텐츠 자격 증명 또는 SynthID 워터마크가 있는 이미지: 이 판독 결과는 모델에서 나온 것이 아닙니다. C2PA 및 IPTC 자격 증명은 파일 안에 있거나 없거나 둘 중 하나이며, OpenAI, Microsoft 또는 Adobe의 서명된 C2PA 자격 증명은 앱에 포함된 신뢰 목록과 대조해 검사하므로 위조된 자격 증명은 증거로 통과하지 못하고 실패합니다. SynthID 워터마크 판독은 보정된 신뢰도 점수이므로, 예 또는 아니오가 아니라 가능성으로 보고됩니다.
• 기타 모든 AI 생성 이미지: 90% 정확도.
• AI 생성 텍스트: 저희가 운영하지 않는 공개 AI 텍스트 탐지 벤치마크인 RAID에서 독립적으로 평가됨: 적대적 공격을 포함해 오탐률 5%에서 AI 텍스트의 99.5%를 잡아냄(2026년 8월 기준 39개 탐지기 중 상위 10위).

*참고: 이미지 정확도는 내부 테스트를 기준으로 합니다. 텍스트 감지는 공개 RAID 벤치마크에서 평가됩니다. 이미지 수치는 AI 생성 이미지를 대상으로 측정하므로, 그런 이미지를 얼마나 자주 잡아내는지를 나타냅니다. 이는 오탐률이 아니며 실제 사진이 얼마나 자주 표시되는지는 알려주지 않습니다. 새로운 AI 모델과 탐지기를 속이도록 설계된 고도화된 방법에 따라 결과는 달라질 수 있습니다.*

전체 RAID 벤치마크 결과 읽기

이미지 메타데이터는 특정 파일에 붙어 있는 정보이지, 픽셀에 영구적으로 묶여 있는 정보가 아닙니다. 스크린샷은 새 파일을 만들기 때문에 원본 이미지가 아니라 스크린샷에 대한 정보를 담습니다. 편집, 내보내기, 재인코딩, 웹사이트나 메시지 앱을 통한 재업로드 과정에서도 EXIF, IPTC, XMP, C2PA 기록이 제거되거나 다시 작성될 수 있습니다. 일부 앱은 이런 기록이 위치, 기기, 카메라 정보를 드러낼 수 있어서 의도적으로 이렇게 처리합니다. 원본 다운로드 파일이나 카메라 파일은 보통 가장 많은 정보를 보존하고, 스크린샷과 다시 저장한 복사본은 가장 적은 정보를 보존합니다. 업로드하기 전에 iPhone 또는 iPad의 Photos에서 이미지를 열고 Info를 탭하거나, Mac의 Preview에서 열고 Info를 클릭해 Inspector를 확인하세요. 이 화면들은 빠른 확인용일 뿐 전체 목록은 아닙니다. Slop or Not은 표시되지 않는 기록을 인식할 수 있으며, 픽셀도 계속 검사할 수 있습니다. Slop or Not은 Google과 OpenAI 이미지 모두에서 Google DeepMind의 SynthID 워터마크를 읽는 유일한 AI 이미지 감지기입니다. 메타데이터가 없거나 읽을 수 있는 워터마크가 없다고 해서 이미지가 사람이 만든 것이거나 AI로 생성된 것임이 증명되지는 않습니다.

AI 생성 텍스트에는 기계적 흔적처럼 작동하는 숨은 문자와 바뀐 문장부호가 들어 있는 경우가 많습니다. Text Cleanup은 한 번의 탭으로 이를 제거합니다: 제로 폭 공백과 기타 보이지 않는 Unicode, 둥근 따옴표와 em dash, 그리고 호모글리프(다른 글자처럼 생긴 글자)까지 정리합니다. 브라우저 검사기는 글을 Numen 서버로 보내고, 서버는 메모리에서 같은 검사를 실행한 뒤 한 번의 클릭으로 정리된 사본을 돌려주고 응답과 함께 텍스트를 폐기합니다. iPhone 및 Mac 앱은 브라우저에서 할 수 없는 두 가지를 더 제공합니다: 미국식 영어와 영국식 영어 간 철자 변환, 그리고 네트워크 없이 실행되는 검사입니다. Cleanup은 기계적 흔적만 제거하며 어떤 단어도 다시 쓰지 않으므로, AI 검사는 여전히 사용자의 문장을 그대로 읽습니다. 줄 바꿈 없는 공백은 삭제하지 않고 일반 공백으로 바꾸기 때문에 100 %의 간격은 유지됩니다. 정리된 사본을 원문 위에 붙여넣기 전에 간격을 확인하세요.

Slop or Not에서 텍스트를 확인하면 앱이 AI 결과 옆에 가독성 점수를 표시합니다. 공식은 언어에 따라 다릅니다. 영어는 Flesch Reading Ease와 Flesch-Kincaid Grade Level을 사용하고, 독일어는 Wiener Sachtextformel, 스페인어는 Flesch-Szigriszt, 이탈리아어는 GULPEASE, 스웨덴어, 덴마크어, 노르웨이어는 LIX를 사용합니다. 현재 7개 언어에서 작동하며, 더 많은 언어가 예정되어 있습니다. 가독성은 텍스트가 얼마나 읽기 어려운지를 알려줄 뿐, 누가 또는 무엇이 썼는지는 알려주지 않습니다. 결과는 추정치이므로 빠른 기준으로 사용하세요. 언어 감지 신뢰도가 낮아도 앱이 지원 언어를 식별하면 점수는 계속 제공됩니다.

앱에 포함된 재미있는 iMessage 스티커 팩입니다! 온라인이나 채팅에서 AI 생성 콘텐츠를 발견하면 스티커를 사용하여 가벼운 마음으로 지적할 수 있습니다.

검사가 앱 기록에 표시되지 않게 하려면 Incognito Mode를 켜세요. 콘텐츠는 계속 기기에 남아 있으며, 앱은 로컬 기록 항목만 남기지 않습니다.

App Store 다운로드를 작게 유지해 더 빠르고 공간을 덜 차지하게 했습니다. 탐지 모델은 Slop or Not을 처음 열 때 Apple의 On-Demand Resources를 통해 내려받습니다. 보통은 이 한 번의 다운로드가 전부입니다. 다만 Apple 서비스가 가끔 다운로드를 중단할 수 있습니다. 연결을 확인하고 몇 분 기다린 뒤 앱을 다시 여세요. 다운로드는 중단된 지점부터 이어져야 합니다.

네. 저해상도 썸네일이나 스크린샷을 사용하면 모델은 계속 실행되지만 정규화 단계에서 미세한 세부 정보가 손실되기 때문에 신뢰도 점수가 낮아질 수 있습니다. 항상 원본 또는 최고 품질 버전의 사진을 사용하십시오. 픽셀이 많을수록 탐지기에 더 많은 단서를 제공하므로 결과가 더 강력하고 안정적입니다.

텍스트 탐지기는 최소 두 개의 완전한 문장이 필요합니다. 매우 짧은 스니펫은 모델이 AI 지문을 발견하기에 너무 적은 컨텍스트를 제공합니다. 가능하면 전체 단락이나 전체 문서를 붙여넣으십시오. 구절이 길수록 탐지 신뢰도가 높아집니다.

새 AI 모델과 의도적인 회피 방법은 탐지가 더 어려울 수 있습니다. 저희는 그런 방법이 바뀌는 데 맞춰 모델을 업데이트합니다.

• 확인한 이미지가 저해상도 썸네일이거나 심하게 압축된 스크린샷일 수 있습니다. 사용 가능한 최고 해상도 버전으로 다시 시도하십시오.
• 텍스트 샘플이 너무 짧을 수 있습니다. 최소 두 문장을 제공해야 하며, 텍스트가 많을수록 결과가 향상됩니다.

이 확인 절차로 대부분의 거짓 음성 보고가 해결됩니다. 그래도 계속 발생하면 예시를 보내주세요. 향후 모델 업데이트 개선에 도움이 될 수 있습니다.

백분율은 이미지 중 생성된 부분의 비율이 아니라 검사 결과의 확신도를 나타냅니다. 중간 정도의 수치는 보통 AI 이미지 감지 모델이 확신하지 못하는 쪽에 가깝게 판단했음을 의미합니다. 워터마크 판독도 자체적으로 중간 정도의 확신도를 보고할 수 있습니다.

Slop or Not은 어느 쪽 수치가 더 높은지에 따라 결과 이름을 정합니다. 따라서 사진이 55%이면 두 수치가 거의 비슷해도 AI 쪽으로 표시됩니다. 중간에 가까운 결과는 답으로 받아들이기보다 자세히 살펴봐야 할 신호로 보세요.

점수가 이미지 모델에서 나온 경우, 실제 사진도 일반적인 이유로 그 범위에 속할 수 있습니다:

• 필터, 과도한 편집, 업스케일링, 강한 압축은 이미지 모델이 읽는 미세한 디테일을 매끈하게 없앱니다.
• 최신 휴대폰 카메라는 여러 프레임을 조합해 사진 한 장을 만들고 계산적으로 디테일을 복원하므로, 파일은 10년 전 촬영한 사진보다 단순한 센서 판독값에서 더 멀어집니다.
• 크게 잘라낸 이미지는 판단할 픽셀이 적고, 모델은 남아 있는 정보만으로 작동합니다.

검증된 Content Credentials 또는 SynthID 워터마크 판독은 파일의 출처에 관한 증거입니다. 이미지 모델의 중간 점수는 그렇지 않습니다. Slop or Not는 확률을 알려드리고 결정은 사용자에게 맡깁니다.

감지기에 원본 파일을 제공하세요. Slop or Not는 픽셀 점수를 매기기 전에 Content Credentials와 워터마크를 확인하며, 파일을 다시 저장할 때마다 그 증거의 일부가 사라질 수 있습니다.

• 스크린샷 대신 원본 카메라 파일이나 원본 다운로드 파일을 공유하세요. 스크린샷은 새 파일이며 원본의 기록을 전혀 담고 있지 않습니다.
• 가지고 있는 가장 큰 버전을 선택하세요. 썸네일이나 심하게 재압축된 사본은 이미지 모델이 판단할 정보가 더 적습니다.
• 소셜 앱이나 메신저 앱을 거친 사본은 건너뛰세요. 업로드할 때 메타데이터를 삭제하는 경우가 많아서, 읽을 수 있는 워터마크가 남아 있어도 서명된 Content Credentials는 보통 함께 사라집니다.

SynthID는 픽셀 안에 들어 있으므로 content credentials와 달리 스크린샷을 거쳐도 남을 수 있습니다. 결과가 여전히 이상해 보이면 결과 화면에서 바로 신고하고, 양식에서 선택할 수 있다면 파일도 첨부하세요. 신고에는 판정과 점수가 함께 포함되며, 파일이 있어야 검사를 다시 실행할 수 있습니다.

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