AI Usage
Scale
KO

명세 · 1.3.1

명세

단계는 자기 선언입니다. 정확성, 품질, 권리, 법적 준수를 인증하지 않습니다.

명세

판정 절차

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

  1. 이 작품을 만드는 데 생성형 AI를 사용했습니까?

    예
    다음
    아니오
    0
  2. AI가 공개된 작품에 들어가는 새로운 재료를 만들어 냈습니까—이미 당신이 만들어 둔 것을 기계적으로 처리한 것을 넘어서?

    예
    다음
    아니오
    1
  3. 최종 형태의 대부분을 당신이 직접 만들었습니까—글, 픽셀, 소리의 대부분을?

    예
    2
    아니오
    다음
  4. 알맹이가 당신의 것입니까—지식, 데이터, 논증, 방향이?

    예
    3
    아니오
    다음
  5. 공개 전에 사람이 이것을 검토하고, 그 내용에 책임을 졌습니까?

    예
    4
    아니오
    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

JSON

{
  "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

다른 어휘와의 대응은 제안입니다. Google, Schema.org, W3C, IPTC, C2PA의 승인이나 지원을 뜻하지 않습니다.

W3C AI Content Disclosure Community Group

The Community Group report approved for publication on 9 October 2026 describes text using human-only, ai-assisted and ai-autonomous. It is not a W3C Recommendation. These are conditional, text-only mapping candidates, not a lossless correspondence: Levels 1 and 2 need additional scope/review information, and the Level 3 candidate requires the review in its full definition. Generic scale snippets omit a CG declaration; assess it independently against the report classification procedure. No endorsement is implied.

IPTC Digital Source Type NewsCodes

Suggested, medium-dependent mappings to the IPTC Digital Source Type vocabulary. The mapping cannot preserve the distinctions between Levels 3, 4 and 5. An AI-assisted text does not automatically qualify as algorithmicallyEnhanced media; choose the IPTC term against the actual asset and its processing history. No IPTC or C2PA endorsement is implied.

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 distinguishes provider marking duties from deployer disclosure duties. Human review or editorial control together with editorial responsibility can affect the public-interest text obligation. A level alone cannot determine legal scope, an exemption, or compliance. Suggested EU icon mappings are illustrative, not official equivalences.

Schema.org and project-defined JSON-LD

DefinedTermSet and DefinedTerm can describe the vocabulary. aiUsageLevel is a project-defined property mapped to https://usagescale.org/spec#aiUsageLevel in an explicit JSON-LD context. The legacy schemaOrgAiUsageLevel mapping field is retained for compatibility; it is not a registered Schema.org property or a supported Google Search feature.

레벨 매핑

#Text disclosure candidateIPTC candidate
0 human-only digitalCreation
1 Check scope and review algorithmicallyEnhanced
2 Check scope and review compositeWithTrainedAlgorithmicMedia
3 ai-assisted trainedAlgorithmicMedia
4 ai-assisted trainedAlgorithmicMedia
5 ai-autonomous trainedAlgorithmicMedia

단계는 자기 선언입니다. 정확성, 품질, 권리, 법적 준수를 인증하지 않습니다.

The Community Group's 9 October 2026 report uses human-only, ai-assisted and ai-autonomous for text. Levels 1 and 2 do not determine a value without the text's scope and actual review state. A Level 3 candidate requires the meaningful review in its full definition. Generic scale snippets omit the separate CG declaration so that publishers can assess it independently.

기계가 읽는 형식

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

다른 어휘와의 대응은 제안입니다. Google, Schema.org, W3C, IPTC, C2PA의 승인이나 지원을 뜻하지 않습니다.

GET /ko/levels.json · CC0

HTML

<meta name="ai-usage" content="3">
<meta name="ai-usage-standard" content="https://usagescale.org">

<link rel="ai-disclosure" href="https://usagescale.org/3">

공개 정의에 대한 링크를 유지하세요. 게시 시스템이 지원하면 선택적으로 메타데이터를 추가하세요.

JSON · /.well-known/ai-disclosure.json

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

Project-defined JSON-LD property

https://usagescale.org/spec#aiUsageLevel identifies this project's proposed integer property, with values 0–5. Map it explicitly in a JSON-LD context. It is not a property in the Schema.org vocabulary, and Google Search has no documented feature for displaying these levels. additionalProperty does not have CreativeWork in its published domain and is not the pattern we recommend.

The optional /.well-known/ai-disclosure.json location is also a project convention; it is not a registered well-known URI or a discovery guarantee. It describes a publisher's declared scope, not a verified process.

선행 사례

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

AI Assessment Scale (AIAS)

Perkins, Furze, Roe, MacVaugh

AIAS describes permitted AI use in assessments. AI Usage Scale describes reported AI use in a completed work. The frameworks serve different purposes.

Creative Commons

The separation between a public mark, a human-readable explanation and machine-readable data informs this project.

Human Provenance in Film

A separate disclosure initiative for film. Consult its own definitions rather than treating its labels as equivalent to these levels.