AI检测器能够告诉你什么,也不能告诉你什么
该工具测量使散文读作机器生成的书写模式,并用其背后的证据报告每个。它不会输出模型写出您的文本的百分比机会,因为该数字无法诚实地产生,而且无论如何产生它的危害是真实的。
AI检测器的问题在这里,它们是统计分类器,从表面特征猜测作者身份,它们不够可靠,以至于OpenAI以低准确率撤回了自己的文章。它们的误报最难落在用第二语言写作的人身上,他们的散文明显更规律,因此对于分类器来说看起来更像机器。看起来自信的87%AI生成被用来指责学生或拒绝自由职业者,而且它下面没有任何东西可以承载这种重量。任何向您显示这样数字的工具都邀请您对抛硬币做出相应的决定。
诚实地衡量的是文本本身。句子长度变化通常称为突发性,是最强的单一信号:人类写作将三字句与三十字句混合在一起,而机器草稿则稳定为统一的中间长度。对于小组单词模型过度使用,词汇密度计算文本达到的频率。对冲密度计算诸如"值得注意的是"之类的短语,这些短语会增加长度而没有意义。 Em 破折号率计算字符模型产生的频率是输入者的几倍。连接开头的句子以"此外或进一步"开头。
些"每一个都是关于写作的事实,而不是关于作家的主张,并且每个都用产生它的匹配项来报告,所以你可以检查测量而不是信任它"这使得结果对于它实际上有益的东西很有用:编辑变异低和对冲重,无论是谁写的散文都更糟,而且两者都是可修复的。
Yong它来诊断自己的草稿, 看看文档的哪些部分读成公式, 了解其中的模式是什么, Bu要使用它, 也不要让任何人使用它, 来决定一个人是否在说出自己De工作真相, 所有的事情都在你的浏览器中运行;没有上传、记录或存储任何东西。
AI模式如何检查写作
粘贴文本
Any prose - 一份草稿,一篇文章,一份投稿,它留在你的浏览器中,永远不会上传。
读取每个信号
6个测量值,每个测量值都有其值,一个简单的英语解释,以及产生它的匹配项。
检查证据
每个信号都列出了它实际匹配的内容。如果计数看起来错误,证据就会告诉您原因。
修复什么值得修复
Low variation,重避险,谁写谁写的更差,把文字发给人性化者,或者手工编辑。
它衡量什么
句子长度变化(爆发性)
Reported为变异系数,所以不依赖于绝对长度,集合中最强的单信号。
过度使用的词汇密度
计算大约 40 个单词模型,每 1000 个单词不断标准化,因此短文本和长文本进行比较。
对冲和开仓计数
添加长度但没有意义的短语,以及以结缔清喉开头的句子,均以匹配列出。
每个数字的证据
每个信号都显示实际匹配或原始句子长度,因此可以检查而不是相信测量结果。
Frequently Asked Questions
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