명세 · 1.2.0

어떻게 정의되며, 다른 모든 것과 어떻게 이야기하는가.

이것은 선언의 표준이지 증명의 표준이 아니다. 암호로 검증할 수 없고, 그러려고 하지도 않는다. 바이라인도 마찬가지다.

판정 절차

다섯 개의 질문을 순서대로 묻는다. 가장 먼저 끝나는 질문이 레벨을 결정한다.

#	질문	예	아니오
1	이 작품을 만드는 데 생성형 AI를 사용했습니까?	다음	0
2	AI가 공개된 작품에 들어가는 새로운 재료를 만들어 냈습니까—이미 당신이 만들어 둔 것을 기계적으로 처리한 것을 넘어서?	다음	1
3	최종 형태의 대부분을 당신이 직접 만들었습니까—글, 픽셀, 소리의 대부분을?	2	다음
4	알맹이가 당신의 것입니까—지식, 데이터, 논증, 방향이?	3	다음
5	공개 전에 사람이 이것을 검토하고, 그 내용에 책임을 졌습니까?	4	5

부분

선택 사항. 하나의 숫자가 작품 전체를 설명한다. 일부가 뚜렷하게 다르다면 그 부분을 따로 선언한다. 배지에는 언제나 숫자 하나만 보이고, 세부 내역은 링크 너머에 둔다.

대표 레벨 규칙. 대표 레벨은 작품의 의미를 담고 있는 부분을 설명한다. 합리적인 수용자가 작품에 중요하다고 여기지 않을 장식용 소재는 대표 레벨을 좌우하지 않는다. 그런 소재는 여기에서 따로 선언한다.

선언할 수 있는 부분: textimageaudiovideocodedata

{
  "aiUsageScale": "1.0",
  "level": 3,
  "surfaces": { "text": 3, "image": 5, "audio": 0 }
}

경계 사례

아래는 모두 결정 트리를 깨뜨려 보려는 시도에서 나왔다. 정직한 두 사람이 같은 숫자에 이르도록, 여기에서 정리해 둔다.

번역

충실한 번역은 원작의 레벨을 그대로 이어받고 번역 고지를 덧붙인다. 레벨 1인 기사를 모델로 번역하면, AI가 번역했음을 밝힌 레벨 1로 공개된다.

알맹이도 구조도 달라지지 않았다. 번역에 불이익을 주면 세상의 글은 더 읽히지 않게 된다. 그것은 이 표준의 목적과 정반대다.

받아쓰기

직접 녹음한 말을 받아쓰는 것은 기계적인 처리다. 레벨을 올리지 않는다.

말은 당신의 것이다. 모델은 그것을 받아 적었을 뿐이다.

알맹이는 AI에게서, 표현은 당신에게서

작품이 무엇을 말하는지를 실질적으로 결정하는 것 — 논지, 논증, 구조 — 을 모델이 착안했다면, 모델은 작품에 남는 새로운 재료를 만든 것입니다. 모든 단어를 당신이 직접 썼더라도 그것은 레벨 2 이상이며, 결코 레벨 1이 아닙니다. 당신이 직접 검증하는 피드백·비평·사실 확인은 레벨 1로 남습니다. 편집자의 조언이 편집자를 저자로 만들지는 않습니다.

아이디어는 재료입니다. 자신의 말로 다시 쓴다고 해서 착안이 없던 일이 되지는 않습니다 — 그리고 모델이 아무것도 착안하지 않았다는 레벨 1의 약속은 문자 그대로여야 합니다.

장식용 소재

사람이 쓴 기사에 생성된 헤더 이미지를 넣었다고 해서 그 기사가 레벨 4가 되지는 않는다. 그 이미지는 「부분」에서 선언한다.

대표 레벨은 의미를 담고 있는 것을 설명한다. 그러지 않으면 스톡 이미지 한 장이 선언 전체를 삼키고, 사람들은 아예 선언을 그만둘 것이다.

2차적 저작물

자신이 기여한 부분의 레벨을 선언하고, 원작이 레벨을 선언했다면 그것도 함께 밝힌다.

실시간 생성

요청에 따라 생성되어 검토 없이 사용자에게 표시되는 콘텐츠는 레벨 5다. 시스템 프롬프트를 사람이 정성껏 썼더라도 마찬가지다.

생성형이 아닌 기계학습

자동 초점, 노이즈 제거, 업스케일링, 색 맞춤, 분류처럼 아무것도 지어내지 않는 것은 생성형 AI가 아니다. 레벨 0에서 움직이지 않는다.

선언이 의심될 때

선언은 공개적으로 반증할 수 있습니다. 링크와 메타데이터를 확인하고, 선언된 레벨을 작품과 — 서로 다르면 부분별 내역과 — 대조해 보세요. 그런 다음 저자에게 물어보세요. 댓글로, 리뷰로, 이슈로. 어긋남의 대부분은 경계에 대한 정직한 해석 차이이고, 위의 경계 사례가 대부분을 정리해 줍니다.

선언이 고의로 거짓이라면, 이 표준의 답은 규모가 커져도 작동하는 답입니다. 그 주장은 공개적이었고 링크 가능했으며, 이제 공개적으로 반증되었습니다. 여기에 탐지기도 등록부도 없는 것은 의도입니다. 집행은 평판이 합니다 — 바이라인과 똑같이.

상호운용성

이 척도는 출처 표준을 보완한다. 기존 IPTC 어휘에 대응하며 W3C AI Content Disclosure Community Group에서 논의 중인 후보 문법을 시험한다. 그 문법은 W3C 표준이 아니다.

W3C AI Content Disclosure Community Group

The W3C AI Content Disclosure Community Group is discussing candidate syntax and a four-part model, but has not published a W3C standard. This scale currently emits experimental ai-disclosure metadata aligned with that model; consumers must not treat it as standardised W3C markup.

IPTC Digital Source Type NewsCodes

Every level maps to an IPTC term, so a declaration can travel into C2PA manifests, XMP, and the metadata Meta, Pinterest, and Google already read. The mapping is lossy in one direction only: IPTC cannot tell Levels 3, 4, and 5 apart.

C2PA / Content Credentials

Complementary, not competing. C2PA provides tamper-evident, signed provenance about an asset and its processing history. Its core specification does not attribute content to individuals or organisations, and provenance alone cannot determine whose thinking shaped a work. This scale is a declaration about contribution and review, designed to work for web text as well as media files.

EU AI Act (Regulation (EU) 2024/1689), Article 50

Article 50(4) switches the disclosure duty for public-interest text off the moment a human reviews it and holds editorial responsibility — the same question this scale asks to separate Level 4 from Level 5. The Code of Practice publishes three EU icons, and specifies the basic one as a first layer expecting an interactive second layer behind it. A declaration on this scale is that second layer: a mark anyone can read, linked to a public definition. The icons are free to use and require no attribution; using them is optional, while the Article 50 duties are not.

Measures for Labeling AI-Generated Synthetic Content, and GB 45438-2025

China requires two layers at once: an explicit label a reader can see, and an implicit label in the metadata carrying the nature of the content — confirmed, possible or suspected AI-generated — plus the service provider and a content ID. That two-layer shape is what a badge plus ai-usage metadata already produces. The duties fall on internet information service providers and content distribution platforms, not on individual authors.

California AI Transparency Act (SB 942, as amended by AB 853)

California pairs a manifest disclosure on the surface with a latent disclosure inside the asset: provider name, system name and version, a timestamp, and an identifier linking the content back to the system that made it. AB 853 moved the operative date to 2 August 2026 to line up with Article 50; hosting-platform duties follow on 1 January 2027. The duties fall on large generative-AI providers and platforms, not on individual publishers.

레벨 매핑

#	Experimental `ai-disclosure`	IPTC
0	`none`	`digitalCreation`
1	`ai-assisted`	`algorithmicallyEnhanced`
2	`ai-assisted`	`compositeWithTrainedAlgorithmicMedia`
3	`ai-generated`	`trainedAlgorithmicMedia`
4	`ai-generated`	`trainedAlgorithmicMedia`
5	`autonomous`	`trainedAlgorithmicMedia`

이 매핑은 정확히 한 방향으로만 정보를 잃고, 그 손실이 바로 핵심이다. IPTC는 레벨 3, 4, 5를 구분하지 못한다. 알맹이가 누구의 것인지를 가리킬 말이 없고, 사람이 읽었는지를 가리킬 말도 없다. 독자가 진짜로 궁금해하는 것은 바로 그 두 가지이고, 이 척도는 그 둘에 답하려고 존재한다.

기계가 읽는 형식

영문 정본 정의는 한 파일에 있으며 배지와 기계 판독용 출력의 바탕이 된다. 현지화된 설명 문구는 별도로 관리하고 구조가 같은지 검사한다.

GET /ko/levels.json · CC0

<!-- AI Usage Scale proposal; custom metadata, not a registered standard -->
<meta name="ai-usage" content="3">
<meta name="ai-usage-standard" content="https://usagescale.org">

<!-- Experimental W3C Community Group alignment; not a W3C standard -->
<meta name="ai-disclosure" content="ai-generated">
<link rel="ai-disclosure" href="https://usagescale.org/3">

사이트 전체에 대한 선언을 well-known 경로에 게시할 수도 있습니다. 크롤러는 알려 주지 않아도 그곳을 확인합니다.

GET /.well-known/ai-disclosure.json

{
  "aiUsageScale": "1.0",
  "level": 3,
  "surfaces": { "text": 3, "image": 0 },
  "definition": "https://usagescale.org/3"
}

선행 사례

여기에 전례 없는 것은 하나도 없으며, 있는 척하는 일이야말로 그 자체로 작은 부정직이 된다.

AI Assessment Scale (AIAS)

Perkins, Furze, Roe, MacVaugh

Five non-hierarchical levels, adopted by hundreds of institutions in 30+ languages. AIAS describes what a student is permitted to do. This scale describes what an author did. The debt is direct: the principle that no level ranks above another is theirs, and it is the most important rule here.

Creative Commons

The three-layer model — a mark anyone can read, a page that explains it, a specification that pins it down — is theirs.

Human Provenance in Film

Three tiers, free, CC BY 4.0. Proof that a graded standard can launch in a hostile industry.