Apakah Tulisan Saya Terdengar Seperti AI? Pemeriksaan Mandiri
Sebuah diagnosis mandiri bagi penulis yang telah mengerjakan pekerjaannya sendiri dan kini tidak dapat lagi mendengar prosa mereka sendiri. Mengapa tulisan akademik yang kompeten, diajarkan, dan direvisi secara intensif memunculkan sinyal yang sama seperti keluaran mesin, lima hal apa yang layak diperiksa, dan mana di antaranya yang sebaiknya tidak lagi dimintakan maaf.
Anda menulisnya. Setiap kalimat, selama empat malam, dengan sumber-sumber terbuka di meja di samping Anda. Lalu sebuah pemeriksa mengembalikan sebuah angka, atau seorang supervisor mengatakan bahwa frasanya terasa dihasilkan, dan Anda membaca kembali paragraf Anda sendiri tiga kali dan tidak lagi dapat membedakannya.
"Apakah tulisan saya terdengar seperti AI?" adalah pertanyaan yang wajar dengan jawaban yang spesifik, dan bagi kebanyakan orang yang menanyakannya, jawabannya adalah bahwa tulisan itu terdengar terorganisasi. Prosa akademik yang kompeten, diajarkan, dan disunting memiliki banyak kesamaan permukaan dengan keluaran mesin, karena sebuah model bahasa dilatih pada prosa yang kompeten, diajarkan, dan disunting. Berikut ini adalah pemeriksaan mandiri, apa yang perlu dilihat dalam draf yang Anda tulis sendiri, apa artinya ketika Anda menemukannya, dan seberapa banyak darinya yang harus dibiarkan persis di tempatnya.
Mengapa Tulisan Manusia Memunculkan Sinyal yang Sama
Kita memiliki sebuah model bahasa yang belajar dari tulisan yang oleh orang-orang dianggap baik, artikel yang diterbitkan, jurnalisme yang disunting, buku teks, dokumentasi. Model itu mengeluarkan rata-rata dari semuanya, yang pada dasarnya sama dengan apa yang Anda pelajari untuk dilakukan dalam kursus menulis. Kalimat topik pertama. Satu gagasan per paragraf. Transisi yang diberi penanda. Register yang konsisten sepanjang teks. Masing-masing adalah kriteria penilaian, dan masing-masing mengurangi variasi statistik yang diukur oleh detektor.
Dua kelompok lebih sering tertangkap oleh hal ini daripada siapa pun. Penulis yang bekerja dalam bahasa Inggris sebagai bahasa kedua atau ketiga diajarkan register formal sebagai register yang aman, dan formal adalah register yang menjadi default bagi model. Penyunting yang cermat tertangkap karena alasan yang berlawanan, revisi menghapus variasi, sehingga draf kedelapan sebuah bab membawa lebih sedikit kekasaran yang terbaca sebagai manusia daripada draf kedua. Mekanisme di balik semuanya dibahas dalam panduan lengkap tentang pola penulisan AI, yang layak dibaca sebelum Anda mengubah satu kalimat pun.
Apakah Tulisan Saya Terdengar Seperti AI? Jalankan Lima Pemeriksaan Ini
Lima pemeriksaan, secara berurutan, pada draf yang Anda tulis sendiri. Masing-masing hanya memerlukan beberapa menit dan tidak satu pun memerlukan alat atau akun.
- Rentang panjang kalimat. Hitung kata dalam sepuluh kalimat berurutan. Jika delapan di antaranya berada di antara lima belas dan dua puluh lima kata, rentang Anda sempit. Sebagian besar draf manusia memuat setidaknya satu kalimat di bawah delapan kata di suatu tempat dalam satu halaman.
- Bentuk pembuka paragraf. Baca hanya kalimat pertama dari setiap paragraf, secara berurutan. Jika masing-masing kalimat mengumumkan paragraf sebelum menyampaikannya, bentuknya seragam bahkan ketika isinya sepenuhnya milik Anda.
- Spesifisitas verba. Dalam bagian hasil atau temuan Anda, garis bawahi setiap verba utama. Hitung berapa banyak yang menamai suatu operasi yang benar-benar Anda lakukan dibandingkan dengan berapa banyak yang merupakan verba tampilan yang dapat muncul dalam makalah apa pun tentang topik apa pun.
- Kepadatan kosakata formal. Ambil tiga paragraf Anda yang paling padat dan hitung kata formal abstrak per seratus: underscores, showcases, multifaceted, comprehensive. Dua yang benar-benar bekerja adalah prosa akademik biasa. Lima yang tidak melakukan apa pun adalah polanya.
- Uji spesifisitas. Temukan setiap kalimat yang tetap benar jika Anda menukar topik Anda dengan topik lain. Kalimat-kalimat itu terbaca seolah-olah dihasilkan oleh siapa pun yang mengetiknya, dan itulah alasan seorang pembaca mengatakan sebuah paragraf terasa ditulis mesin.
Periksa lima hal paling penting dan tidak ada detektor yang melakukannya. Sebuah kalimat yang tetap bertahan ketika subjeknya ditukar sejak awal tidak membawa informasi apa pun tentang subjek Anda. Itulah sifat yang ditanggapi pembaca, dan sifat itu dapat diperbaiki dengan cara yang tidak akan pernah bisa dilakukan oleh panjang kalimat.
Humanisasi makalah Anda sendiri
Ubah teks berbantuan AI Anda dan buat terdengar manusiawi, tanpa menyentuh kata penting atau sitasi.
Apa yang Harus Diubah, dan Apa yang Harus Dibiarkan Persis Seperti Adanya
Sebagian besar dari apa yang membuat orang khawatir tentang prosa mereka sendiri sebaiknya dibiarkan saja. Organisasi bukanlah cacat dan permukaan yang bersih bukanlah bukti apa pun. Tabel ini membagi sinyal-sinyal umum menjadi yang layak ditindaklanjuti dan yang harus berhenti Anda minta maafkan.
| Apa yang Anda perhatikan | Mengapa tulisan Anda sendiri melakukannya | Ubah atau biarkan |
|---|---|---|
| Paragraf semuanya memiliki panjang yang serupa | Anda menyusun draf mengikuti struktur, lalu menyuntingnya agar sesuai batas jumlah kata | Biarkan. Panjang harus mengikuti argumen, dan kadang argumennya memang seimbang |
| Kalimat berada dalam rentang panjang yang sempit | Gaya rumah jurnal dan batas jumlah kata sama-sama mendorong Anda ke satu klausa per kalimat | Ubah tiga atau empat. Gabungkan pasangan yang secara logis memang sudah tergabung, dan pendekkan satu menjadi enam kata |
| Kata kerja Latinate formal di seluruh bagian | Templat tesis dan tugas perkuliahan bahasa mengajarkan register formal sebagai pilihan yang aman | Ubah yang tidak berfungsi. Pertahankan istilah yang didefinisikan oleh bidang Anda |
| Penanda wacana yang berat: pertama, kedua, akhirnya | Penanda meminta penandaan wacana, jadi Anda memasukkannya dengan sengaja | Biarkan sebagian besar. Hapus yang mengumumkan paragraf yang sudah dapat dilihat pembaca |
| Tidak ada kontraksi di mana pun | Register akademik mengecualikannya di sebagian besar jurnal dan sebagian besar departemen | Biarkan. Kontraksi tidak tepat untuk genre ini apa pun preferensi detektor |
| Daftar tiga bagian di beberapa tempat | Tiga butir cocok dalam satu kalimat, dan rubrik memberi penghargaan pada bentuk itu | Ubah satu atau dua. Simetri dalam setiap daftar mengatakan lebih banyak daripada kata tunggal mana pun |
| Tidak ada salah ketik, tidak ada kekeliruan, tidak ada yang kasar | Anda telah memeriksanya, lebih dari sekali | Biarkan. Permukaan yang bersih bukanlah sinyal tentang kepengarangan |
Baris terakhir adalah yang diperdebatkan orang. Tidak seorang pun seharusnya menambahkan salah ketik ke dalam tesis agar terlihat manusiawi, dan setiap saran yang menyuruh Anda melakukan itu meminta Anda merusak sebuah naskah untuk memenuhi sebuah angka.
Pemeriksaan Baca Keras Dua Menit
Bacalah tiga paragraf dengan suara keras pada kecepatan berbicara. Dua hal muncul yang tidak terlihat saat membaca diam-diam. Yang pertama adalah napas, prosa tanpa kalimat pendek di dalamnya tidak memberi Anda tempat untuk berhenti, dan Anda mendengarnya sebelum Anda dapat melihatnya. Yang kedua adalah penekanan. Sebuah paragraf yang ditulis oleh seseorang yang peduli pada argumen memiliki satu kalimat yang memikul bobot lebih besar daripada yang lain, dan Anda mendapati diri Anda menekankannya tanpa memutuskan untuk melakukannya. Paragraf tanpa kalimat seperti itu terasa datar, dan kedataran adalah hal yang sebenarnya dideteksi orang.
Jika terdengar datar, perbaikannya terjadi pada tingkat apa yang dikatakan kalimat. Hapus setiap kalimat yang bisa termasuk dalam makalah lain. Kembalikan angkanya. Jika dua kalimat menyampaikan satu poin, jadikan itu satu kali saja. AI word cleaner milik TextPulse akan menghitung kepadatan kosakata untuk Anda di seluruh bab yang panjang, dan kedatarannya tetap menjadi urusan Anda untuk diperbaiki.
Jika Sebuah Detector Sudah Menandainya
Skor detector adalah estimasi probabilitas atas suatu bagian teks. Itu bukan temuan faktual tentang siapa yang mengetiknya. Penulis yang ditandai oleh detector mencakup dua kelompok yang dijelaskan di atas, penulis bahasa kedua dan penyunting berat. Cara terbaik untuk menanggapi teks yang ditandai adalah menulis ulang paragraf yang ditandai setelah fakta. Artinya, ubah bukti yang semula Anda rencanakan untuk dijadikan sandaran. Menulis ulang paragraf yang ditandai setelah fakta adalah respons terlemah yang tersedia, karena itu mengubah bukti yang sebaliknya akan Anda andalkan.
Pertahankan bukti proses sebagai gantinya, riwayat versi, catatan bertanggal, daftar bacaan yang Anda gunakan, draf yang mendahului draf ini. Seperti apa bentuknya dalam praktik, dan apa yang sebenarnya akan diterima oleh sebuah departemen, dijelaskan dalam tulisan tentang cara membuktikan bahwa Anda tidak menggunakan AI.
AI humanizer milik TextPulse melaporkan perkiraan Human Score yang dihitung dari teks, yang merupakan pembacaan atas prosa, bukan putusan tentang penulisnya, dan tidak ada alat di situs ini yang mengklaim mengetahui apa yang akan dikatakan oleh detector tertentu tentang halaman tertentu.
Kosakata spesifik dicantumkan secara terpisah, dalam sebuah halaman tentang kata-kata yang membocorkan ChatGPT, dan kata kerja tunggal yang menimbulkan sebagian besar kerusakan dijelaskan secara tersendiri.
Pertanyaan yang layak menggantikan yang ini lebih tajam. Alih-alih bertanya apakah sebuah paragraf terdengar seperti mesin, tanyakan kalimat mana di dalamnya yang hanya Anda yang bisa menuliskannya. Jika jawabannya tidak ada, itulah paragraf yang perlu dikerjakan, dan akan sepadan untuk dikerjakan dalam satu tahun tanpa detektor sama sekali di dalamnya.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Biasanya ya, dan itulah pemicu paling umum dari pertanyaan ini. Orang yang bertanya "does my writing sound like AI" hampir selalu bereaksi terhadap struktur: kalimat topik, transisi yang diberi penanda, dan register yang konsisten adalah kriteria penilaian, dan itu juga yang dihasilkan secara default oleh model bahasa. Organisasi tidak membawa informasi tentang siapa yang menulis teks, dan menghapusnya hanya membuat tulisan menjadi lebih buruk.
PhD in natural language processing, with years spent building NLP applications end to end. Moe works on text analysis: lexical and syntactic structure, and what separates machine-generated prose from human prose statistically. He has been experimenting with computational linguistics since the early days of NLTK, spaCy and WordNet, and still writes most of his tooling in Python.
