text-Humanizer: AI 텍스트를 인간화하는 다국어 파이프라인
korcarc/text-humanizer
GitHubAI가 생성한 텍스트를 사람이 작성한 것처럼 자연스럽게 수정해주는 오픈소스 프로젝트입니다. 다국어 LLM 기반의 복잡하고 체계적인 재작성 파이프라인을 활용합니다.
- 단순 교정을 넘어, 여러 언어를 거치는 번역 및 재구축 과정을 통해 구조적 변형을 일으켜 AI 감지기를 우회하는 것이 핵심 원리입니다.
- 원문의 의미는 유지하면서도 문장 구조와 스타일을 다양하게 변형할 수 있어, 콘텐츠의 자연스러움이 중요한 작가나 마케터에게 유용합니다.
- 여러 외부 LLM 및 번역 API(DeepSeek, Google 등)를 연동해야 하므로, 사용을 위해서는 복잡한 설정과 각 서비스의 API 키가 필요합니다.
text-Humanizer는 기반의 재작성 파이프라인을 활용하여 인공지능이 생성한 텍스트를 사람이 작성한 것처럼 자연스럽게 수정하도록 설계된 프로젝트입니다. 이 시스템은 원문의 의미(semantic meaning)를 유지하면서도 문장 구조와 언어적 패턴을 다양화하고, 이를 통해 AI 감지기를 우회하는 것을 목표로 합니다. 현재 영어, 일본어, 중국어, 한국어 등 8개 언어를 지원합니다.
이 도구는 여러 단계를 거치는 복잡한 과정을 통해 텍스트를 인간화합니다. 먼저 DeepSeek LLM을 사용하여 원문을 재작성하고 구조적 변형을 주기 위해 중국어로 중간 번역하는 과정을 거칩니다. 이후 Google Translate를 이용해 영어에서 터키어(TR)로 번역하여 추가적인 통사론적 왜곡과 교차 언어적 변화를 도입합니다. 선택적으로 DeepL 키가 제공되면, 이 터키어 텍스트는 일본어로 재번역되어 언어적 다양성을 높입니다. 마지막으로 DeepSeek LLM을 이용해 원래 입력 언어로 복원하여 번역 과정에서 쌓인 오류를 제거하고 자연스러운 흐름을 되찾습니다.
사용을 위해서는 프로젝트 클론 및 필수 라이브러리 설치가 필요하며, `config.toml` 파일을 편집하여 설정을 구성해야 합니다. 사용자는 DeepSeek API 키와 선택적으로 DeepL API 키를 설정할 수 있습니다. 이 과정에서 목표 언어(`target_language`)와 LLM의 온도 값(`temperature`, 1.3 권장) 등 다양한 를 조정하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
용어 풀이
- LLM
- 방대한 글을 학습해 문장을 이해하고 만들어 내는 AI 모델. ChatGPT, Claude, Gemini가 여기에 속해요.
- 오픈소스
- 소스 코드를 공개해 누구나 보고 고치고 다시 배포할 수 있게 한 소프트웨어.
- API
- 프로그램끼리 기능을 주고받는 약속된 창구. AI 모델은 보통 API로 불러 써요.
- 파라미터
- 모델이 학습하면서 조정한 내부 숫자. 개수가 많을수록 대체로 모델이 크고 무거워요.