일반적인 설명 고려하기

압축, 반사, 스타일화, 후속 편집은 이상해 보이는 특징을 만들 수 있습니다. 작거나 크기가 줄어진 이미지는 해석에 필요한 세부 사항을 숨길 수 있습니다.

AI 이미지 분석은 가시적인 패턴을 설명할 수는 있으나, 그러한 패턴만으로 저자성(authorship)이나 진정성을 확립할 수는 없습니다.

  1. 원본 해상도를 살펴보세요.
  2. 보이는 특징을 나열하세요.
  3. 너무 이른 출처 주장을 피하세요.

출처 증거 찾기

이미지가 어디에서 왔으며 원본 파일이나 문서화된 맥락을 얻을 수 있는지 물으세요. 출처 증거와 모델 댓글을 구분하세요.

중요한 결정이라면 제공된 출처 설명도 확인해야 합니다. 이 사이트는 출처 기록을 독립적으로 검증하지 않습니다.

  1. 주장된 출처를 기록하세요.
  2. 관련 맥락을 요청하세요.
  3. 근거를 독립적으로 확인하세요.

신중한 표현 사용하기

실제로 관찰할 수 있는 것을 설명하세요. 하나의 특징에 여러 원인이 가능하면 가장 극적인 설명을 고르지 말고 불확실성을 유지하세요.

중요한 결정에는 적절한 전문가 검토와 원본 증거를 사용하세요. 시각 모델 응답만으로 진정성 비난의 근거를 삼아서는 안 됩니다.

  1. 보이는 관찰을 명시하세요.
  2. 해결되지 않은 질문을 밝히세요.
  3. 중요한 결정에는 더 강한 증거를 사용하세요.

작동 예시

전
압축된 사진에서 가장자리가 고르지 않게 보입니다.
후
고르지 않은 가장자리는 검사가 필요합니다. 압축, 편집 및 다른 원인도 가능합니다.

이 예제는 관찰과 AI가 사진을 만들었다는 근거 없는 주장을 구분합니다.

완료 전 확인 사항

  • 원본 파일 고려.
  • 출처 맥락 기록.
  • 여러 설명 유지.
  • 없는 확률 생성 없음.

자주 묻는 질문

이상한 반사가 AI 생성을 증명합니까?

아니요. 많은 시각적 과정이 특이한 반사를 만들 수 있습니다.

어떤 근거가 더 유용합니까?

원본 출처 자료와 검증 가능한 맥락이 겉모습을 넘어 검토를 뒷받침할 수 있습니다.

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