영어 웹페이지 10개 중 1개에서 AI 작성 흔적이 나타났다

2026년 7월 표본 웹페이지 10%에서 인공지능이 쓴 흔적이 나타났다. 챗GPT 출시 뒤 게시된 페이지로 좁히면 그 비율은 3분의 1을 넘었다.

퓨리서치센터는 웹 아카이브에서 영어 웹페이지 약 49만 건을 모아 인공지능 작성 흔적이 얼마나 나타나는지 분석했다. 웹에 올라온 글의 변화를 살피는 독자라면, 이 수치가 전체 페이지와 챗GPT 출시 뒤 게시된 페이지에서 다르다는 점에 유의할 만하다.

이 분석은 무엇을 살폈나

웹페이지를 인공지능 글 판별기에 넣어 흔적을 찾는 일은, 여러 글의 문체를 모아 지문을 비교하는 일을 떠올리면 쉽다. 다만 이 분석은 개별 글의 작성자를 확정하지 않고, 언어 사용의 통계적 패턴을 바탕으로 인공지능이 썼거나 상당 부분 수정했을 가능성을 살폈다.

분석 자료는 2021년 1월부터 2026년 7월까지 수집된 커먼 크롤(Common Crawl) 웹 아카이브의 영어 페이지다. 연구진은 이 가운데 약 49만 페이지의 텍스트를 팡그램이 만든 오픈 팡그램(Open Pangram) 판별 모델로 분석했다. 이 모델은 인공지능과 사람이 단어·문장 구조를 사용하는 방식의 통계적 차이를 살핀다.

웹페이지에서 AI 흔적은 어떻게 늘었나

2026년 7월 무작위 표본 1만 건 가운데 10%에서 인공지능 작성 흔적이 나타났다. 오래된 페이지와 새 페이지를 함께 포함한 수치다. 챗GPT가 공개된 뒤 게시된 페이지만 보면 2026년 7월에는 3분의 1이 넘는 페이지에서 흔적이 발견됐다. 퓨리서치센터는 이 결과가 최근 게시된 웹페이지 중 상당수가 인공지능으로 작성되거나 크게 수정됐다는 다른 연구와도 부합한다고 설명한다.

도메인별 차이도 나타났다. 2026년 표본에서 .com 페이지 약 10%에 인공지능 작성 흔적이 있었고, .org는 4.6%, .edu와 .gov는 각각 약 1%였다. 다만 아래 도메인별 자료 표의 마지막 날짜는 2026년 1월 1일이다. 표의 수치를 2026년 7월 수치와 혼동해서는 안 된다.

표의 수치는 인공지능이 썼거나 수정한 흔적이 있는 페이지의 비율이다. 표시된 점은 6개월 평균이며, 분석은 커먼 크롤 자료 49만 건을 바탕으로 했다.

어떤 표현이 AI 작성 흔적으로 꼽혔나

판별 모델은 대시(—), 옥스퍼드 쉼표(목록의 마지막 항목 앞에 넣는 쉼표), 인공지능이 자주 쓰는 단어와 표현, 부정 병렬 표현(“X뿐 아니라 Y다”처럼 대조하는 문장 구조) 등 여러 언어적 특징을 분석했다. 인공지능 모델은 사람의 글을 학습하지만, 학습 자료에서 자주 나타나는 표현을 사람보다 더 많이 쓰기도 한다.

연구진은 챗GPT 출시 이후 게시된 페이지에서 이런 특징이 늘었다고 분석했다. 2023년과 비교하면 대시 사용은 약 두 배가 됐고, 옥스퍼드 쉼표는 63% 늘었다. delve, interplay, testament처럼 인공지능 모델이 선호하는 일부 단어의 사용량은 두 배를 넘었으며, 부정 병렬 표현은 거의 세 배가 됐다. 이 표현은 전체적으로는 여전히 드물다.

이 표는 2022년 11월 30일 이후 게시된 페이지를 대상으로 했으며, 표시된 값은 6개월 평균이다. AI 어휘에는 additionally, align with, boasts, bolstered, crucial, delve, emphasizing, enduring, enhance, essential, fostering, garner, highlight, interplay, intricate, key, landscape, meticulous, perfectly, pivotal, showcase, significant, tapestry, testament, underscore, valuable, vibrant가 포함된다.

이 수치를 어디까지 믿을 수 있나

퓨리서치센터는 판별 모델이 완벽하지 않다고 강조한다. 사람이 쓴 글을 인공지능 작성으로 잘못 분류하거나, 그 반대로 판정할 수 있다. 대시나 옥스퍼드 쉼표 같은 표현 하나만으로 특정 글의 작성자를 판정할 수도 없다. 다만 대량의 글을 함께 분석하면 사람이 쓴 글과 인공지능이 쓴 글에서 이런 특징이 나타나는 평균적 패턴을 비교할 수 있다. 판별 모델은 몇 가지 단서뿐 아니라 단어 선택과 문장 구조의 더 미묘한 통계적 패턴도 살핀다.

분석 방법은 퓨리서치센터의 방법론 설명에서 확인할 수 있다. 원문은 전체 페이지에서 10%를 계산한 2026년 7월의 상세 표본 수와 오차 범위, 판별 모델의 정확도를 밝히지 않는다.