Claude는 텍스트에 워터마크를 넣을까: 누가 탐지할 수 있고, 연구 논문에는 무엇을 뜻하나

그렇습니다. Anthropic은 이제 대부분의 Claude 모델이 만드는 텍스트에 눈에 보이지 않는 워터마크를 넣습니다. 자사 앱과 API, 클라우드 플랫폼에서, 모든 지역의 사용자를 대상으로 합니다. 릴리스 노트에 워터마크가 처음 기록된 것은 2026년 9월 1일로, 그날 출시된 두 모델에 대해서였습니다. 2026년 11월 3일에는 이전 모델 세 개, Claude Mythos 5, Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 4.6이 추가되었습니다.⁴ 11월 12일 기준으로 Anthropic 도움말 센터의 표는 목록에 오른 모델 18개 가운데 14개에 텍스트 워터마크가 있다고 표시합니다. Claude Opus 4.6, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Haiku 4.5에는 아직 워터마크가 없습니다.² 워터마크는 Claude가 단어를 고르는 방식에 담긴 통계적 패턴이며, 숨겨진 문자는 없습니다. 현재 텍스트에서 이를 검사할 수 있는 것은 Anthropic의 비공개 프리뷰(private preview) 탐지 서비스에 참여가 허용된 기관뿐입니다.

확인되지 않은 것도 여러 가지입니다. 한 뉴스피드는 11월 3일 워터마크가 모든 모델에 적용되었다고 보도했지만, Anthropic 자신의 페이지는 그렇게 보여 주지 않습니다. 워터마크가 탐지되었다는 것은 Claude가 그 텍스트를 만드는 데 관여했을 가능성이 높다는 뜻입니다. Anthropic에 따르면 워터마크는 Claude가 글을 쓴 경우와 많이 고친 경우를 구별하지 못하고 저자 자격이나 소유권에 대해서는 아무것도 말해 주지 않으며, 탐지 결과는 부정행위에 대한 판정이 아닙니다. 텍스트에서 Claude의 표시를 검사할 수 있는 공개 도구는 없습니다. 실제로 배포된 워터마크를 독립적으로 시험한 연구도 찾지 못했고, Anthropic의 탐지 서비스를 쓴다고 밝힌 학술지나 출판사도 찾지 못했습니다.

아래에서는 어떤 모델이 언제부터 대상인지, 워터마크가 어떻게 작동하는지, EU 법이 무엇을 요구하는지, 누가 원고를 검사할 수 있는지, 교정, 번역, 편집이 표시에 어떤 영향을 주는지, 탐지 결과가 무엇을 보여 주는지, AI 탐지 도구나 파일의 자격 증명과는 어떻게 다른지, OpenAI와 Google은 어떻게 하는지, 그리고 학술지가 여전히 저자에게 무엇을 요구하는지를 정리합니다. 모든 출처는 2026년 11월 12일에 확인했습니다.

Claude는 텍스트에 워터마크를 넣나요? 대상 모델은 무엇인가요?#

Anthropic은 2026년 8월 14일 "How Claude's text watermark works"(Claude의 텍스트 워터마크는 어떻게 작동하나)라는 글에서 이 변화를 설명했고, 9월 1일에 글을 갱신했습니다. 이유는 법적인 것입니다. Anthropic은 AI가 생성한 콘텐츠를 표시하도록 한 EU AI법(AI Act)의 의무를 이행하기 위해, 다른 주요 제공자들과 마찬가지로 2026년 7월 EU의 AI 생성 콘텐츠 투명성 행동강령(Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content)에 서명했습니다. 표시를 전 세계에 적용하는 것은 "아직 지역별로 범위를 한정할 안정적인 방법이 없기 때문"이라고 합니다.¹

현재 모델 목록은 11월 9일에 마지막으로 변경된 도움말 센터 문서 "How Claude marks AI-generated content"(Claude가 AI 생성 콘텐츠를 표시하는 방법)에 있습니다. 이 문서에 따르면 2026년 8월 2일이나 그 이후에 출시된 모델은 출시 때부터 표시를 지원하며, 표시는 Claude, Claude Code, Claude Cowork, Claude Tag, API에 적용됩니다. "표시는 Claude가 제공되는 곳이라면 전 세계 어디서나 지원 모델의 출력에 적용된다."²

모델	API 출시일(릴리스 노트 기준)	Anthropic 앱과 API에서의 텍스트 워터마크	AWS, Google Cloud, Microsoft Foundry에서
Fable 5.1, Mythos 5.1	2026년 9월 1일	있음. 출시 때 기록됨	있음
Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5	2026년 9월 22일~10월 7일	있음	있음
Fable 5.2, Mythos 5.2	2026년 11월 9일	있음	있음
Opus 4.8, Fable 5, Sonnet 5, Opus 5	2026년 5월 28일~7월 24일	있음. 11월 2일에 이미 표시되어 있었음	있음
Mythos 5, Opus 4.7, Sonnet 4.6	2026년 2월 17일~6월 9일	있음. 11월 3일부터(Sonnet 4.6은 단서 있음)	있음. Amazon Bedrock은 11월 10일까지 적용
Opus 4.6, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Haiku 4.5	2025년 9월~2026년 2월	없음	없음

릴리스 노트는 넷째 행의 네 모델에 대해서는 날짜를 밝히지 않습니다. 모두 8월 전에 출시된 모델이며, 인터넷 아카이브가 11월 2일에 저장한 도움말 센터의 표에는 이들에게 이미 워터마크가 있다고 나와 있었습니다.³ Sonnet 4.6의 단서는 샘플링 설정에 관한 것입니다. 샘플링 설정이란 모델이 다음에 올 법한 단어들 가운데 얼마나 자유롭게 고를지를 조절하는 매개변수 temperature, top_p, top_k를 말합니다. Sonnet 4.6에서는 이 가운데 하나라도 기본값이 아닌 값으로 설정한 요청에는 "워터마크가 들어가지 않을 수 있으며", Anthropic의 개발자 문서는 표시에 의존한다면 세 매개변수를 모두 지정하지 말라고 권합니다.⁵

모든 모델이 대상인가요? Proofs and Prompts 뉴스피드는 11월 3일 자 항목에 "Claude 출력의 워터마크, 모든 모델에 적용"이라는 제목을 달고 이렇게 덧붙였습니다. "이전에는 이 기능이 8월 이후 출시된 새 모델에만 있었다."⁸ Anthropic의 페이지는 두 가지 점 모두에서 이와 다릅니다. 표의 모델 네 개에는 텍스트 워터마크가 없습니다. 그중 Opus 4.6, Opus 4.5, Haiku 4.5 세 개는 API에서 활성 상태로 올라 있고, Sonnet 4.5는 2026년 11월 30일에 서비스가 종료될 예정입니다.⁶ 또 8월 전에 출시된 모델 네 개는 11월 3일 전에 이미 워터마크가 표시되어 있었습니다. 표가 18개 모델 모두에 표시하는 것은 파일을 위한 별도의 체계인 콘텐츠 자격 증명(Content Credentials)입니다. 이전 모델에 대해 도움말 센터는 이렇게 말합니다. "Anthropic은 2026년 8월 2일 전에 출시된 모델의 출력에 워터마크를 추가하고 있다."²

Claude의 텍스트 워터마크는 어떻게 작동하나요?#

언어 모델은 한 번에 토큰 하나씩 글을 씁니다. 토큰은 단어 하나 또는 단어의 일부입니다. 다음에 올 단어 여러 개가 거의 똑같이 잘 들어맞을 때는 난수가 선택을 정합니다. Anthropic이 드는 예로, "오늘 날씨는 춥고" 다음에는 "흐렸다"와 "잿빛이었다"가 모두 나올 법합니다. 워터마크는 이 무작위성의 원천을 바꿉니다. 비밀 키와 바로 앞의 몇 단어가 선택을 정하는 것입니다. 독자에게는 선택이 여전히 무작위로 보이지만, 키를 가진 사람은 어떤 구절이 우연으로 기대되는 것보다 더 자주 키의 패턴을 따르는지 검사하고, Claude가 그 구절을 만들었을 확률을 제시할 수 있습니다.¹

Anthropic은 자신의 방법을 Google DeepMind가 2024년 Nature에 발표한 "SynthID-Text 방식의 한 변형"이라고 부릅니다. 이 계열은 Scott Aaronson이 2022년에 내놓은 제안으로 거슬러 올라갑니다. 어느 방식이든 "워터마크는 단어를 고르는 데 쓰이는 무작위성의 원천만 바꾼다"는 점은 같습니다. Anthropic은 "텍스트에 아무것도 덧붙이지 않으며 숨겨진 문자도 없다"고, 표시에 토큰이 추가로 들지 않는다고, 그리고 표시가 "식별 정보를 담지 않으며 특정 개인, 조직, 대화로 추적될 수 없다"고 덧붙입니다.

표시가 작동하려면 여지가 필요합니다. Anthropic은 "워터마크 탐지는 또한 작은 표본에서는 잘 작동하지 않는다"고, 신뢰도는 길이에 따라 높아진다고, 그리고 사실을 서술한 구절과 코드에는 표시가 덜 담긴다고 씁니다. 올바른 사실이나 제대로 작동하는 코드 한 줄에는 자유롭게 고를 여지가 거의 없기 때문입니다. EU 행동강령은 200토큰 미만의 텍스트를, 제공자가 워터마크를 넣지 않아도 되는 "매우 짧은 텍스트"로 취급합니다.¹⁸

품질에 대해 Anthropic은 내부 시험에서 영향이 없었다고 보고합니다. SynthID-Text 논문은 Gemini 응답 2,000만 건 가까이를 대상으로 실제 서비스에서 실험했고, 좋아요와 싫어요 비율이 각각 0.01%와 0.02% 차이 났다고 보고하며 이를 통계적으로 유의하지 않은 차이라고 부릅니다.⁹ Papex가 찾은 유일한 독립 시험은 Alexander Nemecek, Vipin Chaudhary, Erman Ayday의 2026년 9월 9일 자 프리프린트입니다. 이들은 "배포된 시스템을 시험할 수 있는 공개 도구가 없기 때문에" 오픈소스 SynthID-Text를 오픈 웨이트(open-weight) 모델 두 개에서 실행했습니다. "산문에서 측정된 워터마크의 효과는 샘플링 시드를 바꾸는 효과를 넘지 않는다." 코드에서는 한 모델에서 정확도가 3포인트 떨어졌고 다른 모델에서는 측정할 만한 손실이 없었으며, 탐지는 우연 수준에 가까웠습니다. 이들의 주된 결론은 "반론도, 안심시키는 주장도 현재로서는 검증할 수 없다"는 것입니다.²⁵ 이 연구는 아직 동료 심사를 거치지 않은 프리프린트이며, Claude를 시험하지는 않았습니다.

EU AI법은 무엇을, 언제부터 요구하나요?#

AI법 제50조 제2항은 합성 텍스트를 생성하는 AI 시스템의 제공자가 "AI 시스템의 출력이 기계가 읽을 수 있는 형식으로 표시되고, 인위적으로 생성되거나 조작된 것으로 탐지될 수 있도록 보장해야 한다"고 규정합니다. 제공자의 해결책은 "기술적으로 가능한 한" 효과적이고, 상호 운용 가능하며, 견고하고, 신뢰할 수 있어야 합니다. 시스템이 "표준적인 편집을 위한 보조 기능"을 수행하거나 입력을 실질적으로 바꾸지 않는 경우에는 이 의무가 적용되지 않습니다.¹⁵ 이 의무는 2026년 8월 2일부터 적용되고 있습니다.¹⁷ 그 전에 이미 시장에 나와 있던 시스템에 대해서는, AI 디지털 옴니버스(Digital Omnibus on AI)로 개정된 제111조 제4항이 더 늦은 기한을 둡니다. 제공자는 "2026년 12월 2일까지 제50조 제2항을 준수하기 위해 필요한 조치를 취해야 한다".¹⁶ 이전 Claude 모델들이 이를 준수해야 하는 기한이 바로 이 날짜입니다.

행동강령은 준수를 입증하는 자발적인 경로입니다. 유럽연합 집행위원회는 2026년 6월 10일 최종본을 발표했고,¹⁹ 집행위원회와 AI 위원회(AI Board)는 이를 적정하다고 확인했습니다.¹⁷ 7월 말까지 약 190개 기관이 서명했으며, 그중에는 행동강령의 제공자 부문에 서명한 Anthropic, Google, OpenAI가 있습니다.²⁰ 여기서 중요한 조치는 세 가지입니다.¹⁸

• 200토큰을 넘는 텍스트에는 워터마크를 넣습니다: "200토큰보다 긴 자유 형식 텍스트에는, 매우 긴 텍스트의 워터마크에 비해 신뢰도가 낮을 수 있더라도 여전히 워터마크를 적용해야 한다."
• 탐지는 무료입니다: "서명자는 탐지 솔루션을 무료로 제공한다." 무제한 접근을 보장받는 집단에는 "독립 연구자, 교육 및 연구 기관"이 포함됩니다.
• 텍스트 탐지는 당분간 제한될 수 있습니다: 텍스트 워터마크는 신뢰도가 더 낮기 때문에 접근은 "검증된 전문 사용자로 제한될 수 있으며", "접근에 대한 제한은 모두 기한이 정해진다".

제50조에 관한 집행위원회 가이드라인(Papex가 읽은 판본은 2026년 11월 5일 자)은 편집 예외를 설명합니다.²¹ 표준적인 편집에는 "텍스트의 실질, 의미, 문체, 메시지를 바꾸지 않는 문법 교정과 맞춤법 검사, 언어적·사소한 문체상의 다듬기, AI가 생성한 텍스트 번역"이 포함됩니다. 표시가 필요한 것은 "AI가 생성한 텍스트 요약, 그리고 단순한 문법 교정과 사소한 문체 수정을 넘어 문체, 구조, 의미를 바꾸는 바꿔 쓰기나 다시 쓰기"입니다.

제50조 제4항의 두 번째 의무는 AI가 생성한 텍스트를 "공익에 관한 사안을 대중에게 알릴 목적으로" 게시하는 사람에게 그 사실을 공개하도록 요구합니다. 단, 텍스트가 사람의 검토나 편집 통제를 거쳤고 누군가 편집 책임을 지는 경우는 예외입니다. 가이드라인은 공적 논쟁의 대상이 될 수 있는 과학적 진전을 공익에 관한 사안으로 보며, 사람의 검토의 예로 "학술적 동료 심사 또는 전문적 검증 체계"를 듭니다. 맞춤법 검사만으로는 여기에 해당하지 않습니다. 특정 논문이 이 의무에 해당하는지는 법적인 문제이며, 학술지 정책은 어느 경우에든 적용됩니다.

학술지, 대학, 심사위원이 내 원고에서 워터마크를 검사할 수 있나요?#

비공개 프리뷰 단계인 Anthropic의 탐지 API를 통해서만 가능합니다. 이 API는 "EU 법이 요구하는 바에 따라 자격을 갖춘 기관(규제 기관, 법 집행 기관, 언론, 팩트체커, 독립 연구자, 교육 기관, EU 시민사회 단체 등)"과, 자체 규정 준수를 위해 워터마크를 확인해야 하는 기업에 제공됩니다. 관심 있는 곳은 양식으로 신청하며, "탐지 API에 대한 접근을 점차 확대할 계획"이라고 합니다.¹

대학은 "교육 기관"이라는 설명에 들어맞고, 출처 이력(provenance)을 연구하는 연구자는 독립 연구자로 인정될 수 있습니다. 학술지와 출판사는 목록에 이름이 없으므로, 출판사가 자격이 있는지는 Anthropic이 판단할 일입니다. 접근 권한이 있다고 밝힌 학술지나 출판사는 찾지 못했습니다. Anthropic의 무료 도구인 Claude Content Checker는 파일만 읽습니다. "이 도구는 텍스트를 검사하지 않는다."⁷ 앞의 뉴스피드는 그 결과를 분명하게 말했습니다. "적어도 처음에는, 개인이 자기 출력물이 탐지에 걸릴지 확인하는 것은 수정한 뒤라 해도 불가능하다."⁸ 텍스트를 쓴 저자도 여기에 포함됩니다.

오늘날 원고를 선별하는 편집자들은 이와는 다른 기술인 AI 탐지 도구를 씁니다. 2025년 9월 Nature는 미국암연구협회(American Association for Cancer Research)가 Pangram Labs의 도구로 투고 원고를 선별했다고 보도했습니다. 이 도구는 2024년 협회 학술지에 투고된 초록의 23%에서 AI가 생성했을 가능성이 높은 텍스트를 찾아냈고, AI 사용을 공개한 저자는 25%도 되지 않았습니다.²⁷ 이런 종류의 탐지 도구는 Anthropic의 키를 갖고 있지 않으므로 Claude의 워터마크를 읽을 수 없습니다.

Claude가 내 글을 교정, 편집, 번역만 했다면요?#

Claude가 단어를 얼마나 골랐는지에 달려 있습니다. "워터마크는 Claude가 고르는 단어에만 적용된다." Claude가 사람의 글을 교정할 때는 거의 모든 단어가 그 사람의 것으로 남으므로, 탐지할 만한 것이 너무 적을 수 있습니다. "Claude가 더 많이 쓸수록 내려야 할 결정이 많아지고, 워터마크가 들어갈 공간도 커진다." 번역은 다른 경우입니다. "Claude가 만든 번역에는 워터마크가 들어간다. 이 경우에는 모든 단어를 Claude가 고르기 때문이다."¹

도움말 센터는 여기서 결론을 끌어냅니다. "Claude가 원저자가 아닐 수 있다." 사람들은 Claude로 글을 교정하고, 번역하고, 요약하고, 파일을 변환하며, 아이디어나 텍스트, 데이터가 다른 곳에서 왔더라도 출력에는 표시가 들어갈 수 있습니다.²

이 지점에서 워터마크는 법적 의무보다 더 멀리 미칩니다. 집행위원회 가이드라인은 문법 교정과 AI가 생성한 번역을 표준적인 편집으로 보아 표시 의무 밖에 둡니다.²¹ Claude의 워터마크는 모델이 단어를 고를 때마다 적용되며, Anthropic은 번역에도 워터마크가 들어간다고 말합니다. 따라서 한 언어로 직접 쓰고 Claude에게 번역을 맡긴 논문은, 아이디어가 모두 자신의 것이어도 양성으로 나올 수 있습니다. 여러 출판사가 이미 저자에게 AI 번역을 밝히라고 요구하며, 어느 출판사가 그런지는 AI 사용 공개 정책을 비교한 논문에 AI 사용을 표기하는 방법에 정리했습니다.

편집하면 Claude의 워터마크가 사라지나요?#

일부는 그렇습니다. Anthropic의 해설 글은 이 질문에 직접 답합니다. "어느 정도는 그렇다. 가벼운 편집으로는 워터마크가 완전히 사라지지 않을 것이다. 모든 단어를 바꾸는 완전한 다시 쓰기라면 사라진다."¹ 도움말 센터는 표시가 "어느 정도의 편집을 거쳐도 남아 있을 수 있다"고 하면서, Claude의 텍스트에 탐지 가능한 표시가 없을 수 있는 경우를 나열합니다. 텍스트가 "많이 편집되거나, 바꿔 쓰이거나, 번역되거나, 다른 글에 섞인" 경우, 구절이 매우 짧은 경우, 그리고 표시 기능이 없는 모델이나 플랫폼에서 나온 경우입니다.² Papex가 읽은 페이지 가운데 Claude 워터마크의 탐지율을 제시한 곳은 없습니다.

관련 방법에 대한 연구도 같은 방향을 가리킵니다. SynthID-Text 논문은 "생성형 워터마크는 LLM을 이용한 바꿔 쓰기 같은 텍스트 편집으로 약해진다"고 밝히고, "탈취(stealing), 위조(spoofing), 제거(scrubbing) 공격에 대한 취약성"을 미해결 과제로 꼽습니다.⁹ Google의 개발자 문서는 이렇게 덧붙입니다. "AI가 생성한 텍스트를 철저히 다시 쓰거나 다른 언어로 번역하면 탐지기의 신뢰도 점수가 크게 낮아질 수 있다."¹⁰

다른 방식에 대한 연구들은 엇갈린 그림을 보여 줍니다. Kirchenbauer와 동료들(ICLR 2024)은 자신들의 방식에서, 텍스트가 충분하다면 "사람과 기계가 바꿔 쓴 뒤에도 워터마크는 여전히 탐지 가능하다"는 것을 발견했습니다. 사람이 강하게 바꿔 쓴 경우, 오탐률 10만분의 1에서 평균 약 800토큰이 필요했습니다.²² Krishna와 동료들(NeurIPS 2023)은 바꿔 쓰기 모델이 워터마크 방식을 포함한 여러 탐지기를 피해 갔다는 것을 발견했습니다.²³ Jovanović, Staab, Vechev(ICML 2024)는 "공격자가 50달러도 안 되는 비용으로, 이전에 안전하다고 여겨진 최신 방식들을 위조할 수도, 제거할 수도 있다"는 것을 보였습니다. 위조란 텍스트에 워터마크가 있는 것처럼 보이게 만드는 것으로, 탐지 결과를 증거로 다루는 사람에게는 중요한 문제입니다.²⁴

OpenAI는 자사 텍스트 워터마크에 대한 수치를 공개했습니다. 400토큰 길이의 구절에서 단어의 10%를 동의어로 바꾸자 탐지율이 약 92%에서 66%로 떨어졌고, 25%를 바꾸자 17%로 떨어졌습니다. 수학에서는 심리학보다 탐지율이 "상당히 낮았는데", 수학 글에는 자유롭게 고를 수 있는 단어가 더 적기 때문입니다.¹³ 이 연구들 가운데 실제로 배포된 Claude의 워터마크를 시험한 것은 없습니다.

워터마크 탐지는 무엇을 입증하고, 무엇을 입증하지 못하나요?#

탐지 결과는 한 구절에 대한 확률입니다. Anthropic의 말로는 워터마크가 "Claude가 어느 시점에 콘텐츠에 관여했을 가능성이 높다는 것만 판단할 수 있으며", Claude가 텍스트를 쓴 경우와 많이 편집한 경우를 구별하지 못합니다. 소유권과 책임에 대해 Anthropic은 이렇게 씁니다. "워터마크는 소유권이나 저자 자격에 대해 아무것도 말해 주지 않는다".¹ 도움말 센터는 탐지된 표시를 "콘텐츠가 Claude로 처리되었다는 신호이지만 완전히 결정적이지는 않다"고 하며, 반대의 경우도 덧붙입니다. "표시가 탐지되지 않았다고 해서 콘텐츠가 AI로 생성되거나 처리되지 않았다는 뜻은 아니다."²

OpenAI도 자사 워터마크에 대해 같은 한계를 열거합니다. "워터마크는 사람의 기여를 측정하지 않는다." 워터마크는 소유권이나 책임을 입증하지 않고, 사용자를 식별하거나 정확성을 검증하지도 않습니다. 또한 "워터마크가 탐지되지 않았다고 해서 사람이 썼다는 것이 증명되지는 않는다."¹³

연구 논문의 경우, 탐지 결과로는 답할 수 없는 질문이 네 가지 남습니다. 누가 Claude를 썼는지, 어느 부분이 저자 자신의 생각인지, 텍스트가 옳은지, 그리고 그 사용이 어떤 규정을 어겼는지입니다. Papex가 10월에 비교한 학술지 정책들은 AI의 도움을 공개하면 이를 허용합니다. AI 사용 진술이 있는 논문에서 나온 양성 결과는 그 진술과 부합합니다. 진술이 없는 논문이라면 학술지 자체의 절차에 따라 편집자가 다룰 질문이 되며, 그 답은 교정이나 번역일 수도 있습니다.

워터마크는 AI 탐지 도구와 어떻게 다른가요?#

워터마크 검사는 텍스트가 한 제공자의 키를 따르는지를 묻습니다. AI 탐지 도구는 텍스트가 기계가 쓴 것처럼 보이는지를 묻습니다. Anthropic은 Pangram 같은 탐지 서비스가 "그것을 제공하는 회사들은 우리 키를 갖고 있지 않기 때문에" 다르게 작동하며, 대신 AI 글에 흔한 문체상의 습관을 찾는다고 설명합니다.¹ 탐지 도구는 어느 모델이 쓴 텍스트에든 쓸 수 있고, 사람이 쓴 글을 잘못 판단할 수도 있습니다. Weixin Liang과 동료들의 2023년 연구는 널리 쓰이는 여러 탐지 도구가 "영어 비원어민이 쓴 글을 일관되게 AI가 생성한 것으로 잘못 분류한다"는 것을 발견했습니다.²⁶

콘텐츠 자격 증명(Content Credentials)은 세 번째 것입니다. Claude가 PNG나 SVG 같은 지원 파일을 만들면, 개방형 표준인 C2PA에 따라 파일이 Claude로 만들어졌거나 처리되었다는 서명된 메모를 파일의 메타데이터에 붙입니다. 누구나 Anthropic의 무료 검사 도구를 비롯한 C2PA 도구로 이를 읽을 수 있고,⁷ 형식 변환, 다시 저장하기, 스크린숏으로 이 정보가 사라질 수 있습니다.²

신호	보여 주는 것	확인할 수 있는 사람	보여 주지 못하는 것
Claude의 텍스트 워터마크	Claude가 단어 선택에 관여했을 가능성이 높다는 것. 텍스트가 길수록 신뢰도가 높음	Anthropic의 키를 가진 쪽. 현재는 비공개 프리뷰 API에 참여가 허용된 기관	누가 Claude를 썼는지, 직접 쓴 것과 많이 편집한 것의 구별, 정확성. 가벼운 교정은 탐지하기에 너무 적은 흔적만 남길 수 있음. 탐지되지 않았다고 해서 증명되는 것은 없음
AI 탐지 도구(Pangram 등)	분류기가 문체를 근거로, 텍스트가 기계가 쓴 것처럼 보인다고 추정한 값	도구를 쓰는 누구나	어느 모델인지(모델이 쓰였다면). 사람이 쓴 글을 잘못 판단할 수 있으며, 한 연구에서는 영어 비원어민 저자의 글에서 더 자주 그랬음
C2PA 콘텐츠 자격 증명	Claude가 파일을 만들었거나 처리했다는, 파일 메타데이터 속 서명된 메모	Anthropic의 무료 검사 도구를 비롯해 C2PA 판독 도구를 가진 누구나	대화에서 복사해 붙여 넣은 텍스트, 메타데이터가 제거된 파일
서면 공개 진술	AI가 무엇을 했는지, 어떤 도구와 모델로 했는지, 누가 확인했는지에 대한 저자의 설명	모든 편집자, 심사위원, 독자	그 설명이 완전한지. 저자 자신의 진술임

OpenAI와 Google은 어떻게 하나요?#

OpenAI는 2026년 10월 5일 자사의 방식을 설명했습니다.¹³ OpenAI의 텍스트 워터마크인 textGrain은 EU 안에서만 ChatGPT와 Codex의 텍스트에 적용됩니다. "출시 시점에는 텍스트 워터마크를 전 세계 기본값으로 하지 않는다." 어느 지역의 API 고객이든 일부 모델에 대해 직접 선택해 켤 수 있습니다. 탐지기는 신청을 거쳐 승인된 연구자와 전문 기관에 열려 있으며, "워터마크를 놓치거나 오탐할 위험을 고려해, 출시 시점에는 이를 일반에 공개하지 않는다". 이미지와 오디오는 openai.com/verify에서 누구나 확인할 수 있습니다.¹⁴

Google은 2024년부터 SynthID-Text로 Gemini 텍스트에 워터마크를 넣어 왔습니다. 그해 Nature 논문은 이 기술이 "Gemini와 Gemini Advanced"에 배포되었다고 설명했습니다.⁹ Google의 SynthID 페이지는 워터마크가 "Gemini 앱과 웹 환경에서 생성된 텍스트"에 적용되며, 언론인과 미디어 전문가들과의 시험을 거친 뒤 모두에게 공개된 SynthID Detector가 이미지, 동영상, 오디오를 확인한다고 말합니다.¹¹ 2025년 5월 이 포털을 발표했을 때는 텍스트도 포함되어 있었고, 언론인, 미디어 전문가, 연구자를 위한 대기자 명단이 있었습니다.¹² Papex가 읽은 페이지들은 지금 누구나 Gemini 텍스트를 확인할 수 있는지는 밝히지 않습니다.

제공자	텍스트 워터마크	텍스트에 표시가 들어가는 곳	텍스트를 검사할 수 있는 사람	그 밖의 출처 이력 신호
Anthropic	SynthID-Text 방식의 한 변형	전 세계의 Claude 앱, API, 클라우드 플랫폼. 목록에 오른 모델 18개 중 14개	자격을 갖춘 기관과 의무가 있는 기업을 위한 비공개 프리뷰 API	지원 파일의 C2PA 자격 증명. 무료 파일 검사 도구
OpenAI	textGrain	EU 안의 ChatGPT와 Codex. 전 세계 API는 선택 시 일부 모델	신청을 거쳐 승인된 연구자와 전문 기관	이미지에 C2PA와 SynthID, 오디오에 SynthID. 둘 다 공개 검사 도구 있음
Google	SynthID-Text	Google 페이지에 따르면 Gemini 앱과 웹	Papex가 읽은 페이지에는 텍스트에 대해 밝혀져 있지 않음. 개발자가 자기 모델에 쓸 오픈소스 코드 있음	이미지, 오디오, 동영상에 SynthID. 이들을 위한 공개 SynthID Detector

학술지 정책은 AI 사용 공개에 대해 무엇을 말하나요?#

학술지 정책은 저자에게 AI를 어떻게 썼는지 밝히라고 요구하며, 워터마크는 이 가운데 아무것도 바꾸지 않습니다. 10월에 공개 정책을 비교한 논문에 AI 사용을 표기하는 방법에서 보듯, 문법만 도움받은 경우에도 진술이 필요한지, 번역을 어떻게 다룰지는 출판사마다 다릅니다. 여러 곳이 모델의 이름과 버전을 요구하며, 이는 논문에 AI 모델 버전을 표기하는 방법에서 다룹니다.

공개 진술과 워터마크는 서로 다른 질문에 답합니다. 공개 진술은 Claude가 무엇을 했고 누가 그것을 확인했는지에 대한 저자의 설명입니다. 워터마크는 제공자의 통계적 신호이며, 키를 가진 누군가가 검사할 수도 있고 하지 않을 수도 있습니다. Claude가 논문의 일부를 초안으로 쓰거나 요약하거나 번역했다면, 그렇다고 밝힌 진술이 탐지 결과에는 없는 맥락을 편집자에게 줍니다.

연구 기록에 주는 의미#

11월 3일의 변화는 날짜와 모델 이름이 왜 중요한지 보여 줍니다. Anthropic의 자체 앱과 API에서 Sonnet 4.6은 11월 2일에는 표시 없는 텍스트를 만들었고, 11월 4일에는 기본 샘플링 설정에서 표시가 들어간 텍스트를 만들었습니다. Claude를 쓸 때마다 남겨 두면 쓸모 있는 기록에는 앱이 보여 준 모델, 날짜, Claude가 한 일(초안 작성, 요약, 번역, 교정)과 그 일을 한 부분, 사람이 그 뒤 승인한 텍스트의 버전, 그리고 확인한 사람이 들어갑니다.

Papex 기록은 그 설명을 연구자가 진술한 그대로, AI 앱과 모델은 보고된 그대로 담습니다. 책임을 지는 사람이 정확한 한 버전에 서명하며, 그 버전에는 날짜가 남습니다. AI 앱은 비공개 초안을 준비할 수 있지만, 서명하거나 공개할 수 있는 것은 그 사람뿐입니다(AI 앱이 Papex와 함께 작동하는 방식(영어)). 기록은 어떤 모델이 실제로 실행되었는지, 텍스트에 워터마크가 있는지, 연구가 옳은지를 보여 주지 않습니다.

이해관계에 관해 밝힙니다. 이 글은 Anthropic 제품에 관한 글입니다. 이 글은 Anthropic의 모델인 Claude로 초안을 작성했으므로, 문구의 일부에 이 글이 설명하는 워터마크가 들어 있을 수 있습니다. 독자는 이 점을 염두에 두고 이 글을 판단하고, 아래 출처를 확인하시기 바랍니다.

출처#

1. Anthropic, How Claude's text watermark works (2026년 8월 14일, 2026년 9월 1일 갱신), 2026년 11월 12일 확인 ↩ a b c d e f g
2. Claude Help Center, How Claude marks AI-generated content (2026년 11월 9일 최종 변경), 2026년 11월 12일 확인 ↩ a b c d e f g
3. Claude Help Center, How Claude marks AI-generated content, 2026년 11월 2일 자 인터넷 아카이브 사본, 2026년 11월 12일 확인 ↩
4. Anthropic, Claude Platform release notes (2026년 9월 1일과 11월 3일 항목), 2026년 11월 12일 확인 ↩
5. Anthropic, Claude Platform Docs: Text watermark, 2026년 11월 12일 확인 ↩
6. Anthropic, Claude Platform Docs: Model deprecations and model status, 2026년 11월 12일 확인 ↩
7. Anthropic, Check if a file was made with Claude (Claude Content Checker), 2026년 11월 12일 확인 ↩ a b
8. Proofs and Prompts, Newsfeed, 2026년 11월 3일 자 항목, 2026년 11월 12일 확인 ↩ a b
9. Sumanth Dathathri 외, Scalable watermarking for identifying large language model outputs (Nature, 2024년 10월 23일), 2026년 11월 12일 확인 ↩ a b c
10. Google AI for Developers, SynthID: Tools for watermarking and detecting LLM-generated text (2025년 4월 9일 갱신), 2026년 11월 12일 확인 ↩
11. Google DeepMind, SynthID, 2026년 11월 12일 확인 ↩
12. Google, SynthID Detector: a new portal to help identify AI-generated content (2025년 5월 20일), 2026년 11월 12일 확인 ↩
13. OpenAI, Our approach to EU text provenance rules (2026년 10월 5일), 2026년 10월 26일 자 인터넷 아카이브 사본으로 읽음, 2026년 11월 12일 확인 ↩ a b c
14. OpenAI Help Center, Provenance signals in OpenAI-generated content, 2026년 10월 8일 자 인터넷 아카이브 사본으로 읽음, 2026년 11월 12일 확인 ↩
15. AI Act, Article 50: Transparency obligations (AI Act Service Desk, 2026년 7월 27일 기준 통합본), 2026년 11월 12일 확인 ↩
16. AI Act, Article 111, Digital Omnibus on AI에 따른 개정 반영 (AI Act Service Desk), 2026년 11월 12일 확인 ↩
17. 유럽연합 집행위원회, Code of Practice on Transparency of AI-generated Content (정책 페이지, 2026년 10월 19일 갱신), 2026년 11월 12일 확인 ↩ a b
18. 유럽연합 집행위원회, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content, 전문 (PDF), 2026년 11월 12일 확인 ↩ a b
19. 유럽연합 집행위원회, Commission publishes Code of Practice on marking and labelling AI-generated content (2026년 6월 10일), 2026년 11월 12일 확인 ↩
20. 유럽연합 집행위원회, Strong backing for the Code of Practice on Transparency of AI-generated Content (2026년 7월 31일, 2026년 9월 24일 갱신), 2026년 11월 12일 확인 ↩
21. 유럽연합 집행위원회, Guidelines on the implementation of the transparency obligations under Article 50 of the AI Act, C(2026) 7702 (2026년 11월 5일 자 PDF), 2026년 11월 12일 확인 ↩ a b
22. John Kirchenbauer 외, On the Reliability of Watermarks for Large Language Models (ICLR 2024), arXiv:2306.04634, 2026년 11월 12일 확인 ↩
23. Kalpesh Krishna 외, Paraphrasing evades detectors of AI-generated text, but retrieval is an effective defense (NeurIPS 2023), arXiv:2303.13408, 2026년 11월 12일 확인 ↩
24. Nikola Jovanović, Robin Staab, Martin Vechev, Watermark Stealing in Large Language Models (ICML 2024), arXiv:2402.19361, 2026년 11월 12일 확인 ↩
25. Alexander Nemecek, Vipin Chaudhary, Erman Ayday, Watermarks Without Verification: AI Text Watermarking After the EU AI Act, arXiv:2609.09604 (2026년 9월 9일), 2026년 11월 12일 확인 ↩
26. Weixin Liang 외, GPT detectors are biased against non-native English writers (Patterns, 2023), arXiv:2304.02819, 2026년 11월 12일 확인 ↩
27. Library Journal infoDOCKET, Report: AI Tool Detects LLM-Generated Text in Research Papers and Peer Reviews (2025년 9월 11일), Nature 보도를 요약한 글, 2026년 11월 12일 확인 ↩