Os melhores detectores de IA para escrita acadêmica em 2026: 10 ferramentas comparadas

Dois das dez ferramentas aqui publicam o mesmo número de destaque: 99.98% de precisão. Uma delas nomeia os pesquisadores e as universidades por trás desse valor e detalha sua taxa de falso positivo por gênero de conteúdo. A outra não nomeia teste algum. Esse contraste é a coisa mais útil em qualquer conjunto de detectores de IA comparados lado a lado, e continuará útil depois que todos os preços em todas estas páginas tiverem mudado.

Este guia compara os melhores detectores de IA para escrita acadêmica em 2026: Turnitin, GPTZero, Copyleaks, Originality.ai, Pangram, Winston AI, ZeroGPT, Scribbr, Sapling e Compilatio, os dez com os quais um estudante, um pesquisador, um avaliador ou um editor tem maior probabilidade de se deparar. Eles são vendidos para compradores diferentes, precificados em modelos diferentes e informam coisas diferentes de volta. Compará-los apenas pela precisão deixa passar quase tudo o que decide por qual deles seu texto passa, e o que acontece depois disso.

As quatro coisas que realmente diferem

As páginas de marketing dos detectores convergem em um número e divergem em tudo o mais. Quatro perguntas separam esses produtos, e apenas uma delas é a porcentagem na página inicial.

• Para quem ele é vendido. Uma ferramenta licenciada para instituições e mostrada apenas a instrutores ocupa uma posição diferente de uma à qual qualquer pessoa pode se inscrever em um navegador, e essa diferença decide quem chega a ver um resultado sobre você.
• Que número ele publica. Cada fornecedor aqui publica algum tipo de alegação, de uma porcentagem simples a uma taxa de falso positivo citada com quatro casas decimais.
• Se há um teste nomeado por trás desse número. Este é o eixo que separa os dez com mais nitidez, e o único que nenhuma tabela comparativa de fornecedores usa.
• O que o relatório realmente retorna. Uma porcentagem no nível do documento, destaques no nível da frase, uma visão de interpretabilidade e um relatório compartilhável são quatro objetos diferentes, e uma acusação construída sobre um deles é uma conversa diferente de uma acusação construída sobre outro.

A terceira questão merece ser considerada com atenção. Um percentual com uma instituição nomeada, um conjunto de dados nomeado e um método declarado por trás dele pode ser contestado, replicado ou refutado. Um percentual sem nada por trás dele só pode ser acreditado ou ignorado, e a crença não é base para uma audiência de má conduta. Perplexity, a propriedade estatística em que uma geração anterior de detectores mais se apoiava, é mensurável o suficiente para que um verificador gratuito de perplexity mostre como ela aparece na sua própria escrita, embora nenhum fornecedor abaixo apresente seu veredito como uma pontuação de perplexity.

A tabela comparativa: para quem cada um é vendido, e o que afirma

Detector	Vendido para	Como você obtém acesso	Afirmação principal	Teste nomeado por trás da afirmação
Turnitin	Educadores e administradores em instituições licenciadas	Apenas licença institucional	Taxa de falso positivo do documento abaixo de 1% acima do limite de 20%	Conjunto de validação próprio do Turnitin; nenhum estudo externo nomeado
GPTZero	Professores, estudantes, escritores, recrutadores, editores	Cadastro direto, plano gratuito	99% de precisão, 96.5% em documentos mistos	Aponta para RAID, um benchmark de terceiros, e uma parceria com a Penn State
Copyleaks	Educação e empresas, dentro de Canvas, Blackboard e Moodle	Cadastro direto e licença LMS	Mais de 99% de precisão com uma taxa de falso positivo de 0.03%	Há dados independentes: o estudo da VUB de 2026 abaixo
Originality.ai	Escritores, editores, profissionais de marketing, agências, empresas	Cadastro direto, baseado em créditos	99% de precisão nos modelos de IA mais recentes	Seu próprio estudo de precisão, além de trabalho revisado por pares de terceiros
Pangram	Universidades, escolas e empresas	Cadastro direto, planos institucionais e de API	99.98% de precisão, taxa de falso positivo de 1 em 10,000	Um estudo que atribui a pesquisadores da Chicago Booth e da University of Maryland
Winston AI	Indivíduos, equipes, clientes de certificação de sites	Cadastro direto, baseado em créditos	99.98% de precisão, declarado como o único detector a alcançá-la	Nenhum nomeado
ZeroGPT	Indivíduos, a pré-verificação sem cadastro	Gratuito, 15,000 caracteres, sem conta	Acima de 98% em avaliações internas	Nenhum nomeado, o número é do próprio fornecedor
Scribbr	Estudantes, verificador gratuito mais plano premium	Gratuito no navegador	78% dos textos de teste identificados corretamente	Comparação própria do Scribbr, conduzida pelo próprio Scribbr
Sapling	Desenvolvedores e equipes de suporte, com foco em API	Cadastro direto, API pública, extensão de navegador	Probabilidades de IA por frase	Nenhum nomeado, análises independentes discordam fortemente entre si
Compilatio	Instituições europeias e estudantes, mais forte em sistemas francófonos	Licença institucional, ou compra direta pelo estudante a partir de 4.99 euros	94 a 99% de confiabilidade, abaixo de 1% de falsos positivos	Classificado em 2º de 14 ferramentas, Weber-Wulff et al. 2023

Uma linha se comporta de modo diferente das demais. Turnitin não pode ser comprado pela pessoa que está sendo avaliada, não pode ser executado por ela antes da submissão e devolve seus resultados a outra pessoa. Compilatio é licenciado por instituições da mesma forma, mas também vende aos estudantes as mesmas verificações diretamente, de modo que é o único detector institucional que você pode executar primeiro em seu próprio rascunho. Todos os outros detectores aqui são produtos que um estudante, um escritor ou um editor pode abrir em um navegador e aplicar ao próprio texto nesta tarde.

As alegações de precisão, e quais têm um teste nomeado por trás delas

Winston AI e Pangram publicam a mesma cifra. Winston afirma que é "The only AI detector with a 99.98% accuracy rate". A página inicial de Pangram afirma: "Detect AI-generated content with 99.98% accuracy. Trusted by universities, schools, and enterprises worldwide." Os números são idênticos. As evidências por trás deles estão longe disso.

Pangram nomeia sua fonte. Suas próprias páginas atribuem a estatística a um estudo comparativo de pesquisadores da Booth School of Business da University of Chicago e da University of Maryland, e publicam uma decomposição de falsos positivos por gênero de conteúdo. As páginas de Winston não nomeiam nenhum estudo: nenhum conjunto de dados, nenhum tamanho de amostra, nenhum método para a cifra de 99.98%. Os marcadores de credibilidade ali são selos SOC 2 e GDPR e logotipos da imprensa, que falam de postura de segurança e cobertura midiática, e não de desempenho de detecção. A desmontagem completa de cada alegação está nas análises dedicadas: Pangram analisado e Winston AI analisado.

Os números mais específicos dos dez são publicados por Turnitin e são taxas de erro, não taxas de precisão: uma taxa de falso positivo em documento abaixo de 1% acima de seu limiar de 20%, uma probabilidade de erro em nível de frase de cerca de 4%, e uma chance declarada de deixar passar 15% do texto de IA em um documento, uma taxa de omissão publicada que quase ninguém cita de volta. Como o detector do Turnitin funciona e o que sua taxa de falso positivo significa na prática são tratados separadamente.

GPTZero publica 99% de precisão e aponta para RAID, um benchmark de terceiros, e uma parceria de pesquisa com a Penn State, o que o coloca um passo acima de um número bruto e um passo abaixo de uma citação. Originality.ai publica 99% nos modelos de IA mais recentes, citando seu próprio estudo e trabalhos revisados por pares de terceiros, e também publica a frase que deve reger toda esta seção: "Any AI detector accuracy claim that is not transparently supported by methodology, benchmark data, and independent or reproducible analysis should be viewed skeptically." Aplicado de forma uniforme, esse padrão faz a mesma pergunta sobre cada número nesta página, incluindo ambas as alegações de 99.98%. A cifra do ZeroGPT, acima de 98% em avaliações internas, também não tem um teste nomeado por trás dela; a análise de precisão do ZeroGPT rastreia de onde vem esse número. Os 78% do Scribbr são, no mínimo, honestos quanto à sua escala, embora o teste seja do próprio Scribbr.

O mesmo padrão precisa ser aplicado aos nossos próprios números. TextPulse publica taxas de aprovação medidas de 92.33% no Turnitin AI, 89.12% no Originality.ai e 87.91% no GPTZero para seu humanizador de IA acadêmico. Esses são números do fornecedor a partir de testes do fornecedor, exatamente como os de Winston e Pangram, e nenhuma ferramenta em qualquer lado deste mercado pode prometer o que um detector relatará sobre um documento específico.

Os 10 principais detectores de IA para escrita acadêmica

Cada entrada cobre as mesmas quatro coisas: como o mecanismo funciona, o que o fornecedor afirma, o que as evidências independentes mostram e quem realmente usa a ferramenta. A análise dedicada vinculada em cada seção aprofunda o tema.

1. Turnitin: o padrão institucional

O indicador de escrita por IA do Turnitin é um classificador de deep learning treinado em prosa acadêmica. Ele divide uma submissão em segmentos sobrepostos de algumas centenas de palavras, atribui uma pontuação a cada segmento com base nos padrões estatísticos de texto gerado por modelo e agrega os resultados no percentual do documento que os instrutores veem. Apenas a prosa em formato longo conta como texto qualificado, listas com marcadores, citações e referências são excluídas.

O Turnitin publica taxas de erro em vez de uma taxa de precisão: uma taxa de falso positivo em documentos abaixo de 1% para trabalhos acima de seu limite de 20%, uma probabilidade de erro de aproximadamente 4% em qualquer frase destacada individual e uma chance declarada de deixar passar 15% do texto de IA em um documento. O estudo da VUB de 2026 foi mais severo do que os próprios números do fornecedor: o Turnitin relatou 0% de IA em cada uma das 40 teses totalmente geradas por IA no conjunto de teste. Ele continua sendo o padrão porque vem integrado ao fluxo de trabalho de plágio que mais de 16,000 instituições já licenciam, segundo a própria contagem do Turnitin, e apenas instrutores e administradores veem a pontuação. Também é a ferramenta mais recuada nesta página: várias grandes universidades a desativaram por preocupações com falsos positivos, registradas em universities that stopped using Turnitin. How Turnitin detects AI e similarity versus AI score cobrem a mecânica.

2. GPTZero: a maior marca do lado dos estudantes

GPTZero foi lançado em janeiro de 2023 como um verificador de perplexidade e burstiness e, desde então, reconstruiu seu mecanismo em um classificador multicamadas. Uma varredura retorna um veredito do documento, uma divisão de probabilidade entre IA, humano e misto, destaque por sentença dos trechos que impulsionam o resultado e uma lista de vocabulário de IA. Sua página inicial afirma 99% de precisão, 17 million usuários e 1 million educadores, o nível gratuito aceita cerca de 10,000 caracteres por varredura, e a empresa publica uma calibração de ESL destinada a reduzir falsos alertas em textos em inglês de falantes não nativos.

Com base nas evidências, ele fica no meio do campo. Ele aponta para o benchmark RAID de terceiros e para uma parceria de pesquisa com a Penn State, um passo acima de uma mera afirmação, mas, no estudo da VUB, sua pontuação mediana em teses totalmente geradas por IA permaneceu abaixo de 20%, com grandes oscilações entre trabalhos individuais. É a ferramenta que os estudantes mais frequentemente usam para pré-verificar seus próprios rascunhos antes da submissão. Como GPTZero funciona percorre o relatório camada por camada; GPTZero versus Turnitin explica por que os dois discordam sobre o mesmo texto.

3. Copyleaks: o detector dentro do seu LMS

Copyleaks vende detecção de IA e verificação de plágio como um único produto empresarial, integrado ao Canvas, Blackboard e Moodle, com a cobertura linguística mais ampla entre os dez: o fornecedor lista mais de 30 idiomas com modelos de detecção por idioma. Uma varredura retorna uma porcentagem do documento com trechos destacados. O fornecedor afirma mais de 99% de precisão, com uma taxa de falso positivo de 0.03%, e o verificador gratuito aceita cerca de 25,000 caracteres.

O registro independente é a metade fraca da proposta. No estudo da VUB, o Copyleaks não classificou uma única das 40 teses totalmente geradas por IA como totalmente escritas por IA, sinalizou apenas 10 das 40, mesmo que parcialmente, e manteve uma mediana da proporção de IA relatada abaixo de 20% em trabalhos que eram 100% gerados por máquina. Ele de fato aprovou todos os 40 trabalhos escritos por humanos, todos por falantes não nativos de inglês, o que é uma evidência genuína a seu favor quanto a falsos positivos. A análise do Copyleaks apresenta o quadro completo.

4. Originality.ai: criado para editoras, não para salas de aula

O Originality.ai atende editoras, agências de SEO e equipes de conteúdo que avaliam textos de freelancers, e cada escolha de design decorre desse comprador: preços baseados em créditos, com um crédito por 100 palavras, uma API, uma extensão para Chrome, complementos de plágio e verificação de fatos, e um controle deslizante ajustável de permissão de IA que permite ao editor definir quanto texto assistido por IA é aceitável. Ele retreina seus modelos de detecção para cada nova geração de modelos de linguagem e afirma 99% de precisão nos mais recentes, citando seu próprio estudo e trabalhos revisados por pares de terceiros.

Ele tem desempenho respeitável em testes independentes, entre as ferramentas comerciais mais fortes no benchmark RAID, e sua calibração é deliberadamente agressiva: prefere sinalizar em excesso a sinalizar de menos. Essa é a compensação correta para uma editora e a errada para uma comissão de apuração de conduta, e é a coisa mais importante a entender quando sua pontuação de pré-verificação diverge do que uma ferramenta universitária mostra depois. Originality.ai versus Turnitin mapeia essa diferença.

5. Pangram: a que os estudos independentes continuam favorecendo

Pangram é a ferramenta mais recente aqui e a que os pesquisadores continuam validando. Seu classificador foi treinado especificamente para manter os falsos positivos próximos de zero, e seu relatório inclui uma visualização de interpretabilidade que mostra quais frases influenciaram o veredito. Os recursos abrangem mais de 20 idiomas, envio de arquivos com OCR, uma extensão de navegador e uma integração com o Google Docs; o plano gratuito analisa até 2,000 palavras por dia. O fornecedor afirma 99.98% de precisão e uma taxa de falso positivo de 1 em 10,000, publicada com uma divisão por gênero.

De forma incomum, as evidências independentes apontam na mesma direção que o marketing. O estudo da VUB de 2026 constatou que ele foi a única ferramenta das quatro testadas cujo escore mediano em teses totalmente geradas por IA se aproximou do valor real, e a que mais se alinhou em trabalhos híbridos e humanizados. O artigo de trabalho do NBER de pesquisadores da Chicago Booth e da Maryland constatou que ele foi o único detector que manteve falsos positivos em 0.5% ou abaixo, ao mesmo tempo em que permaneceu forte em texto reescrito. Ambos os estudos são recentes e limitados em escopo, mas nenhuma outra ferramenta nesta página tem tanta evidência atual a seu favor. A análise do Pangram examina ambos os estudos em detalhe.

6. Winston AI: a maior alegação, a menor evidência

Winston AI é um detector baseado em créditos, voltado para educadores e equipes de conteúdo. Seu conjunto de recursos é prático: um mapa de calor por frase, OCR que lê páginas fotografadas e manuscritas, um complemento de plágio e uma integração com o Google Classroom. A página inicial afirma 99.98% de precisão e mais de 10 million usuários, o número de precisão vem de testes internos, e nenhuma metodologia, conjunto de dados ou tamanho de amostra é publicado em qualquer parte do site.

O melhor ponto de referência independente é o benchmark RAID (ACL 2024), no qual Winston detectou 71% do texto de IA no total, com uma taxa fixa de 5% de falsos positivos: excelente em saída no estilo ChatGPT, com 99.6%, muito mais fraco em modelos mais antigos e de código aberto, e caindo para 52.6% em texto parafraseado. Uma ferramenta competente com uma manchete inflada. A análise do Winston AI examina a दावा em detalhe.

7. ZeroGPT: a pré-verificação gratuita

ZeroGPT é a pré-verificação gratuita de maior tráfego: cole até 15,000 caracteres sem conta e receba uma porcentagem instantânea, além de frases destacadas, a partir do que a empresa chama de tecnologia DeepAnalyse. O fornecedor afirma precisão acima de 98% em avaliações internas e não nomeia nenhum teste externo. Comparações independentes o colocam consistentemente perto do fim do grupo comercial, e sua pontuação no mesmo texto pode variar entre execuções. Como uma primeira leitura aproximada, ele é inofensivo; como veredito, é a ferramenta menos defensável desta página. A análise da precisão do ZeroGPT rastreia suas alegações até suas fontes.

8. Scribbr: a marca confiável com um mecanismo licenciado

O verificador de IA da Scribbr é o mecanismo de detecção QuillBot sob a marca Scribbr: o painel de resultados exibe a versão do mecanismo, e a página sobre a Scribbr coloca ambas as empresas na família Learneo. O nível gratuito analisa cerca de 1.200 palavras no navegador, sem cadastro, e informa uma divisão em três partes entre gerado por IA, refinado por IA e escrito por humanos. Na própria comparação da Scribbr de julho de 2026, o verificador gratuito identificou 78% dos textos de teste e a versão premium 84%, com zero falsos positivos nessa amostra.

Esses são os melhores números publicados no nível gratuito, e eles vêm de um teste que a própria Scribbr projetou, executou e avaliou, no qual sua própria empresa-irmã ficou empatada em primeiro lugar. Os estudantes confiam no verificador porque os guias de citação e de tese da Scribbr conquistaram essa confiança, e o detector a herda. A análise da Scribbr cobre o que o gratuito e o premium realmente medem.

9. Sapling: a ferramenta para desenvolvedores

O detector da Sapling vem de uma empresa de PLN cujo principal negócio é a assistência à escrita para equipes de suporte ao cliente, e isso fica evidente: a API mais acessível do grupo, pontuações de probabilidade por frase com uma visualização de perplexidade, e uma extensão de navegador que analisa texto dentro do Google Docs, Gmail, Zendesk e Salesforce. As verificações gratuitas limitam-se a 2.000 caracteres, os planos pagos elevam o limite para 100,000.

Seu histórico independente é o mais volátil dos dez: 68% com zero falsos positivos na comparação do Scribbr, falhas quase totais em um benchmark de 2023 do arXiv, e pelo menos uma análise prática que o viu marcar tudo como falso. As pontuações de uma única análise generalizam mal para todos os detectores, e Sapling é a demonstração mais clara. A análise de Sapling examina o motivo.

10. Compilatio: a contraparte institucional da Europa

Compilatio é o conjunto de ferramentas de plágio e IA que instituições europeias licenciam onde resumos centrados nos EUA presumem Turnitin: mais forte em sistemas francófonos, com a detecção de IA integrada ao mesmo fluxo de trabalho voltado ao docente que sua verificação de similaridade, e uma edição para estudantes que vende as mesmas verificações por crédito. Alega uma taxa de confiabilidade de 94 to 99% e menos de 1% de falsos positivos, e é a única ferramenta aqui, além do Turnitin, a ficar perto do topo de um teste revisado por pares, em segundo lugar entre quatorze no estudo de Weber-Wulff e colegas. Se você estuda na UE, o detector que lê sua tese pode muito bem ser este. A análise do Compilatio aborda o que esse ranking estabelece e o que não estabelece.

iThenticate: o detector na mesa do editor

Mais um produto da Turnitin merece uma seção aqui, porque a maioria dos pesquisadores o encontra sem nunca vê-lo. iThenticate é a ferramenta de triagem da Turnitin para editoras, periódicos e instituições de pesquisa, criada para verificar manuscritos antes da publicação, e não para atribuir notas em trabalhos acadêmicos. Sua proposta é publicar com confiança: analisar um documento de alto risco em busca de possível má conduta antes de sua divulgação. Milhares de periódicos acadêmicos submetem trabalhos a ele por meio do serviço Similarity Check da Crossref, então, se você já enviou um artigo a um periódico revisado por pares, seu manuscrito provavelmente passou pelo iThenticate, tenha ou não alguém lhe dito isso.

Duas coisas o diferenciam da linha da Turnitin acima. Ele é centrado no documento, e não no curso: sem turmas, sem tarefas, um relatório por manuscrito. E, ao contrário da Turnitin, pode ser comprado pela própria pessoa avaliada. Os créditos são vendidos diretamente no site, com preço por documento, o que faz dele a única ferramenta da família Turnitin que um autor pode usar em seu próprio manuscrito antes que um periódico o faça. O relatório é прежде de tudo um relatório de similaridade, com comparação contra a literatura publicada e a web, e a Turnitin lista o iThenticate entre os produtos que incluem sua detecção de escrita por IA para clientes elegíveis.

Para um escritor acadêmico, o uso prático é restrito e real: uma verificação de originalidade antes da submissão do manuscrito final, realizada pela mesma empresa cujas ferramentas o periódico provavelmente usará. O que o relatório não faz é corrigir nada. Ele sinaliza sobreposição e provável escrita por IA, e revisar a prosa sinalizada ainda é sua tarefa, que é a metade da lista de verificação de submissão para a qual um academic AI humanizer foi criado.

O que a pesquisa independente diz sobre a categoria

Os números dos fornecedores se concentram perto de 99%. A pesquisa publicada, não. Weber-Wulff e colegas testaram 14 sistemas no International Journal for Educational Integrity em 2023, entre eles Turnitin, e Liang e colegas constataram no Patterns no mesmo ano que 89 de 91 redações do TOEFL de falantes não nativos de inglês, 97.8% delas, foram sinalizadas como IA por pelo menos um de sete detectores, com 18 sinalizadas por todos os sete.

O teste acadêmico mais direto das ferramentas acima é o estudo da VUB de 2026, publicado em acesso aberto no International Journal for Educational Integrity: teses de mestrado reais, quatro detectores comerciais e medianas abaixo de 20% em trabalhos totalmente gerados por IA para três dos quatro. Jabarian e Imas, no working paper w34223 do NBER, construíram um corpus de 1,992 textos humanos anteriores a 2020 e 1,992 textos de IA de quatro modelos de fronteira e submeteram Pangram, GPTZero, Originality.ai e uma linha de base de código aberto a testes de estresse: os detectores comerciais superaram a linha de base, e apenas uma ferramenta manteve uma taxa de falso positivo igual ou inferior a 0.5% enquanto permanecia forte em texto reescrito. A linha de base de código aberto sinalizou entre 30% e 69% do texto humano, razão pela qual os detectores gratuitos do GitHub estão ausentes da tabela acima.

OpenAI retirou seu próprio AI Text Classifier em 20 de julho de 2023, afirmando que ele estava "no longer available due to its low rate of accuracy". Giray, Roe e Espiritu, publicando em English Teaching: Practice & Critique em março de 2026, expuseram claramente o problema de equidade: "These tools disproportionately flag authentic writing by multilingual students, creating a chilling effect that paradoxically encourages AI use to avoid false accusations." O padrão por trás desse achado está documentado em como os detectores tratam a escrita em inglês de falantes não nativos.

As instituições agiram com base no histórico de falsos positivos. Vanderbilt desativou o detector de AI do Turnitin em agosto de 2023, raciocinando que, diante dos 75,000 trabalhos que submeteu em 2022, uma taxa de falsos positivos de 1% implica cerca de 750 trabalhos rotulados incorretamente. A documentação da Michigan State afirma que ferramentas de detecção de AI não devem ser a única base para uma medida adversa contra um estudante, e a University of Texas at Austin não endossa software de detecção de AI de forma alguma. Quão precisos os detectores de AI realmente são, como categoria, é uma questão अलगada de qual deles sua instituição licencia.

O modelo que contorna a pontuação, rastreamento do processo

Uma resposta diferente ao problema dos falsos positivos está ganhando interesse institucional: deixar de pontuar o texto final e registrar, em vez disso, como o documento foi escrito. O recurso Authorship do Grammarly e a plataforma de avaliação Cadmus funcionam dessa maneira, capturando o processo de escrita, a digitação, a colagem e o histórico de revisões, à medida que acontecem. Um registro do processo não pode gerar falso positivo em um ensaio que foi de fato digitado, e é exatamente esse modo de falha que levou universidades a desativar detectores. As compensações são diferentes, questões de vigilância substituem questões estatísticas, mas, se sua instituição adotar um desses, o debate sobre detectores acima se torna em grande parte irrelevante para você: a evidência é o registro do processo, não uma pontuação de probabilidade.

Como ler uma pontuação de detector que lhe foi entregue

Um número chega quase sempre sem seu contexto. Quatro perguntas recuperam o suficiente dele para sustentar uma conversa sensata.

• Qual ferramenta, e qual métrica. Uma porcentagem em nível de documento e um destaque em nível de frase carregam taxas de erro publicadas diferentes do mesmo fornecedor, e as de Turnitin são 1% e cerca de 4%, respectivamente.
• O que o fornecedor publicou sobre estar errado. Uma ferramenta que declara uma taxa de omissão e uma taxa de falso positivo informou onde estão seus limites. Uma ferramenta que publica apenas uma porcentagem de precisão não o fez.
• Se a pontuação é evidência ou um gatilho. A formulação de Michigan State, de que essas ferramentas não devem ser a única base para uma medida adversa, é uma posição institucional comum e vale a pena citar em uma apelação. O guia da carta de apelação mostra como.
• O que a política da sua instituição realmente diz. Se um detector é licenciado, se sua saída pode ser usada em um processo de infração e o que um estudante pode solicitar estão registrados em algum lugar, e variam amplamente entre universidades.

O que Turnitin faz com texto humanizado é respondido separadamente, junto com uma pesquisa mais ampla de alternativas de humanizador.

Os fornecedores de detectores continuarão publicando números redondos, e a maioria continuará se recusando a dizer de onde os números vieram. Qual destes dez seu trabalho atende é decidido por quem o lê, então a preparação útil é saber o que essa ferramenta publica sobre suas próprias taxas de erro antes que alguém lhe cite uma porcentagem. A precificação atual de TextPulse está em sua própria página, atualizada ali e não em um resumo.

O que a nossa própria pesquisa encontrou

No estudo de concordância entre detectores da TextPulse Research, nove detectores comerciais de IA avaliaram os mesmos 90 textos acadêmicos. Um deles era um texto híbrido de 455 palavras: abertura e fechamento escritos por humanos em torno de um trecho central de 168 palavras gerado por IA. Copyleaks pontuou este texto com 0% de IA, enquanto os veredictos das outras ferramentas sobre as mesmas palavras variaram de 0% a 95.7% de IA. O artigo completo, o corpus e a matriz de pontuações por ferramenta estão em acesso aberto em TextPulse Research.