feat: AI 의심도 모델의 학습 범위 노출

app/engine/ai_detector.py

@@ -953,7 +953,8 @@ class AiGenerationDetector:
                 "없습니다. scripts/calibrate_ai_detector_cuts.py 로 컷을 산출하세요."
             )
         else:
-            note = (
+            scope_note = self.artifact.notes.strip() if self.artifact else ""
+            note = scope_note or (
                 "AI 생성 '의심도'이며 확정 판정이 아닙니다. 대필·윤문된 원고는 "
                 "높게 나올 수 있으므로 반드시 사람 검토를 거치세요."
             )

scripts/train_ai_detector.py

@@ -33,6 +33,7 @@ from __future__ import annotations
 import argparse
 import json
 import logging
+import re
 import sys
 from collections import Counter
 from pathlib import Path
@@ -219,6 +220,10 @@ def main() -> int:
              "돌려 성능 차이를 반드시 비교할 것.",
     )
     ap.add_argument("--trained-at", default="", help="아티팩트에 기록할 학습 시각 문자열")
+    ap.add_argument(
+        "--training-scope", default="unspecified",
+        help="학습한 AI 생성기/도메인 범위. 운영 응답에 한계로 노출",
+    )
     args = ap.parse_args()
 
     try:
@@ -371,8 +376,10 @@ def main() -> int:
     logger.info("confusion(test): %s", metrics["test"]["confusion_matrix"])
 
     suffix = "-nolen" if zeroed else ""
+    scope_slug = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9._-]+", "-", args.training_scope).strip("-")
     model_version = (
         f"{args.model}{suffix}-{FEATURE_SET_VERSION}"
+        f"-{scope_slug or 'unspecified'}"
         f"-auroc{metrics['test']['auroc']:.3f}"
     )
     payload = {
@@ -388,8 +395,9 @@ def main() -> int:
         "trained_at": args.trained_at,
         "sklearn_version": sklearn.__version__,
         "notes": (
-            "AI 생성 '의심도' 모델. 확정 판정이 아니며 사람 검토 보조용. "
-            "임계값은 target FPR 기준으로 산출됨."
+            f"학습 범위: {args.training_scope}. 이 범위 밖 생성 모델에 대한 "
+            "일반화는 검증되지 않았습니다. AI 생성 '의심도'이며 확정 판정이 "
+            "아니고 사람 검토 보조용입니다. 임계값은 target FPR 기준으로 산출됐습니다."
         ),
     }