Cum detectează Turnitin AI, pas cu pas

Un raport Turnitin poate returna un singur număr, să spunem patruzeci și doi la sută, și să nu spună aproape nimic altceva despre modul în care a ajuns acolo, decât dacă cineva caută mecanismul din spatele lui. Acest număr nu este citit din document ca întreg și nu este o presupunere. El reprezintă rezultatul final al unei conducte specifice, documentate, care funcționează la fel pentru fiecare trimitere.

Așadar, cum detectează Turnitin AI? Prin împărțirea unei trimiteri în părți, prin notarea lor individuală în funcție de probabilitatea ca ele să fie generate de AI sau generate de AI și apoi parafrazate, și prin calcularea mediei acestor scoruri pentru a determina procentul general afișat în raport. Fiecare etapă a acestei conducte este descrisă în documentația proprie a Turnitin, nu este reconstruită prin inginerie inversă din exterior.

Aceasta se referă în mod specific la funcția de detectare a scrierii AI din Turnitin, un sistem separat de verificarea mai veche a similarității sau a plagiatului, care compară o trimitere cu alte documente. Mecanismele de mai jos se înscriu în întrebarea mai amplă despre cum funcționează de fapt detectoarele AI, iar Turnitin este un exemplu practic util tocmai pentru că publică mai mult din propria metodă decât o fac majoritatea furnizorilor. Ce urmează este mai întâi conducta, apoi ceea ce semnalează în practică, ce a constatat testarea independentă că îi scapă și cine din cadrul unei instituții vede efectiv rezultatul.

Cum detectează Turnitin AI? Conducta pe scurt

Detectorul de scriere AI al Turnitin parcurge patru etape, într-o ordine fixă. Mai întâi, verifică dacă un document are suficient text în proză eligibil pentru a primi un scor. Apoi, împarte acel text în segmente de câteva sute de cuvinte fiecare. În al treilea rând, un model acordă fiecărui segment un scor individual. În al patrulea rând, scorurile segmentelor sunt mediate pentru a obține procentul unic la nivel de document pe care îl vede efectiv un cititor.

Raportul de scriere AI nu este raportul de similitudine

Raportul de scriere AI al Turnitin este un produs separat de raportul de similitudine care verifică plagiatul. Ele rulează pe modele diferite și sunt afișate în file diferite în aceeași interfață. Scorul de similitudine compară o trimitere cu o bază de date de surse publicate anterior și cu alte lucrări ale studenților, și returnează procentul care se potrivește. Scorul AI face cu totul altceva, un clasificator citește proza, atribuie fiecărui segment evaluat o probabilitate de a fi generat de AI și agregă aceste scoruri într-un singur procent la nivel de document. Deoarece măsoară lucruri diferite, o trimitere poate avea un scor de similitudine de 2 percent și un scor AI de 60 percent, sau invers.

Procentul AI este, de asemenea, mai restrâns decât pare. El descrie proporția de proză eligibilă pe care modelul o prezice ca fiind scrisă de AI, nu întregul document, deoarece blocurile de cod, listele cu puncte, titlurile și scrierea în format scurt sunt eliminate înainte de calcularea scorului. La momentul redactării, detectorul rulează doar pe text în English, Spanish și Japanese.

Pasul unu, segmentarea documentului în fragmente

Înainte ca orice element să primească un scor, modelul Turnitin împarte trimiterea în fragmente de câteva sute de cuvinte fiecare, aproximativ cinci până la zece propoziții pe fragment. Segmentarea are loc prima, deoarece modelul a fost construit pentru a evalua un fragment de această dimensiune, nu o singură propoziție și nici o disertație întreagă dintr-o singură trecere.

Doar textul în proză contează pentru un fragment. Modelul a fost conceput să citească scriere de tip lung. Un document care conține atât proză, cât și tabele sau cod va fi evaluat ca având un anumit procent de text în proză, dar este posibil să nu descrie întregul text în proză din document. Aceasta deoarece detectorul evaluează un set de date care nu include blocuri de cod, puncte cu buline sau text de formă scurtă. De aceea, documentul poate returna un procent care descrie doar o parte din ceea ce a fost trimis.

Evaluarea la nivel de fragment are o consecință mai discretă, dar care merită numită. O singură propoziție redactată de AI, aflată într-un fragment altminteri scris de om, de câteva sute de cuvinte, este mediată împreună cu tot restul din acel fragment, astfel încât efectul ei asupra scorului propriu al fragmentului este diluat de cantitatea de text scris de om din jur care împărtășește același fragment. O inserție scurtă redactată de AI ajunge totuși la model. Pur și simplu, ea are o pondere mai mică decât un fragment redactat de AI de la primul cuvânt până la ultimul.

Pasul doi: Evaluarea fiecărui segment

Fiecare fragment este evaluat separat, independent de orice alt fragment din document. Modelul prezice dacă acel segment specific de text este scris de om, generat de AI sau generat de AI și apoi parafrazat, o distincție în trei categorii, nu un simplu da sau nu.

Aceasta este o categorie separată și nu doar o extensie a lui AI-generated sugerează că există o problemă reală, și anume că parafrazarea slăbește detectarea. Acest lucru este susținut de un studiu din 2023, care a constatat că trecerea textului generat de AI printr-un model dedicat de parafrazare a redus acuratețea unui detector de cercetare numit DetectGPT de la 70.3% la 4.6%, la o rată constantă de 1% a falselor pozitive. Nu pare că Turnitin a publicat ceva despre cât de rezistent este propriul lor clasificator în trei categorii la aceeași tehnică. Categoria există dintr-un motiv documentat.

Scorarea la nivel de fragment, mai degrabă decât la nivelul întregului document, este o alegere de proiectare deliberată. O teză de nouăzeci de pagini cu două paragrafe redactate de AI și un eseu de cinci pagini redactat integral de AI sunt probleme diferite, iar media pe fragmente este ceea ce permite ca un singur număr la nivel de document să reflecte această diferență, în loc să o aplatizeze.

Turnitin nu a publicat arhitectura internă a modelului pe fragmente la același nivel de detaliu ca pașii săi de procesare. Este un clasificator supravegheat, antrenat pe exemple etichetate, nu un prag simplu bazat pe tipul de scor brut pentru următorul token acoperit în ghidul TextPulse despre ce măsoară de fapt perplexity în detectarea AI, deși aceeași idee de bază, un text neobișnuit de previzibil, este aproape sigur parte din ceea ce un astfel de clasificator învață să observe.

Pasul trei: medierea într-un procent la nivel de document

Scorurile pe fragmente sunt mediate într-un singur procent pe care îl afișează un raport. Acest procent reprezintă proporția de text în proză eligibil, doar scriere de formă lungă, pe care modelul o prezice ca fiind generată de AI sau generată de AI și apoi parafrazată. Este o proporție a segmentelor evaluate, nu o afirmație că o cotă exactă din cuvintele documentului a fost introdusă literalmente de o mașină.

Procentul din raport este media. De aceea, două documente care returnează ambele patruzeci la sută pot arăta diferit la o examinare mai atentă. Unul ar putea avea patruzeci la sută dintre fragmentele sale evaluate ca fiind complet generate de AI. Altul ar putea avea fiecare fragment evaluat ca fiind parțial probabil, ajungând în medie la același număr principal. Nu arată ce tipar l-a produs.

Poate Turnitin să detecteze ChatGPT, Claude sau Gemini?

De obicei, da, atunci când un document conține o scriere AI substanțială, iar clasificatorul nu contează ce furnizor a produs-o. Turnitin afirmă că modelul său caută un tipar de scriere, nu un nume de marcă, iar acoperirea sa s-a extins în mod repetat de la lansarea inițială a GPT-3.5 și GPT-4 în 2023. Ghidurile actuale menționează seria GPT-5, Gemini și Claude printre sistemele împotriva cărora este antrenat, iar noile versiuni de model sunt adăugate în mod continuu. Un student care a folosit în schimb Gemini, Claude sau DeepSeek nu ocolește detectorul doar prin alegerea unei alte companii.

Ponderea lucrărilor pe care acest lucru le afectează a crescut. Aproximativ 15 la sută dintre eseurile scanate de Turnitin între octombrie 2025 și februarie 2026 au prezentat 80 la sută sau mai mult scriere generată de AI, în creștere de la aproximativ 3 la sută când instrumentul a fost lansat în aprilie 2023.

Textul AI parafrazat primește propria categorie, nu trece liber, ceea ce este clasificarea în trei trepte descrisă mai sus. Documentația Turnitin separă textul pe care îl consideră doar generat de AI de textul pe care îl consideră generat de AI și apoi parafrazat de AI, iar în august 2025 a adăugat o detectare orientată în mod specific către instrumente de ocolire AI construite pentru a rescrie ieșirea mașinii astfel încât să treacă de un detector. Asta nu înseamnă că parafrazarea este inutilă sau că fiecare pasaj rescris este prins. Înseamnă că presupunerea că parafrazarea este invizibilă pentru Turnitin în mod implicit este depășită de ceva timp. Ce face instrumentul cu textul parafrazat în mod specific și cu ieșirea DeepSeek este tratat separat.

Cerința minimă de cuvinte și pragul cu asterisc

O lucrare are nevoie de cel puțin 300 de cuvinte de text în proză eligibil înainte ca detectorul AI al Turnitin să genereze deloc un scor, față de un minim anterior de 150 de cuvinte. Sub această lungime, pur și simplu nu există suficient text pentru ca procesul de segmentare și mediere să poată rula.

Pragul de 300 de cuvinte se aliniază cu dimensiunea unui singur fragment de scor descris mai devreme, câteva sute de cuvinte, cinci până la zece propoziții. Un document aflat chiar la minim oferă, de fapt, doar aproximativ un fragment de text eligibil pentru mediere către pipeline, nu mai multe, iar acesta este unul dintre motivele pentru care un raport situat aproape de acel prag are o probabilitate mai mare să intre în intervalul mai puțin fiabil pe care următorul prag există pentru a-l semnala.

Turnitin, de asemenea, nu va afișa un procent sub un prag de 20%. Din iulie 2024, raportul afișează un asterisc lângă semnul procentului, în locul unui număr. Acest singur element de comportament al raportului provoacă mai multă confuzie decât orice altă parte a pipeline, așa că primește propria secțiune mai jos.

Condiție	Ce afișează raportul	De ce
Mai puțin de 300 de cuvinte de proză eligibilă	Niciun scor AI	Nu există suficient text pentru ca pipeline-ul de segmentare și mediere să funcționeze fiabil
Scorul ar coborî sub 20%	Un asterisc lângă un semn procentual, nu un număr	Documentația proprie a Turnitin raportează o rată de fals pozitiv măsurabil mai mare în acel interval
Scor de 20% sau mai mare	Un procent specific	Considerat suficient de fiabil de Turnitin pentru a fi afișat ca număr

Ce înseamnă scorul cu asterisc pe Turnitin?

Un asterisc într-un raport de scriere AI Turnitin înseamnă că modelul a detectat o anumită scriere AI, dar mai puțin de 20 la sută din document, iar Turnitin refuză să publice un număr în acel interval. În locul unde s-ar afla în mod normal un procent, raportul afișează în schimb un asterisc lângă un semn procentual. Documentația proprie a produsului Turnitin afirmă direct: "When AI is detected below the 20% threshold in the report, it is now indicated with an asterisk (*%) and no percentage is attributed."

Prin urmare, un asterisc nu este o eroare, nu este un scor lipsă și nu este un semn că ceva a mers prost la încărcare. Este o decizie deliberată a furnizorului de a reține o valoare pe care nu o consideră suficient de fiabilă pentru a o afișa.

De ce Turnitin ascunde numărul sub 20 percent

Pentru că acel interval este zona în care instrumentul are cele mai mari șanse să greșească, iar propria promisiune de acuratețe a Turnitin este formulată astfel încât să îl excludă. Compania se angajează să mențină rata de fals pozitiv "sub 1% pentru documente cu peste 20% scriere AI". Citiți cu atenție domeniul de aplicare: angajamentul are încorporat un prag minim, iar pragul minim este același 20 percent. Sub această limită, compania nu pretinde aceeași fiabilitate, așa că, în loc să afișeze un număr mic pe care un cititor l-ar trata inevitabil ca fiind precis, nu afișează nimic. Asteriscul există pentru a evita falsurile pozitive, adică pentru a evita să îi ofere unui cadru didactic o valoare care ar denatura un document scris de om.

Raționamentul urmează mecanismele descrise mai sus. Un scor la nivel de document este o medie a unor fragmente de câteva sute de cuvinte. Când doar o mică parte dintre aceste fragmente este evaluată ca AI, media rezultată se sprijină pe foarte puțin semnal, iar fluxul de procesare nu poate separa în mod fiabil un 8 percent autentic de unul fals. Suprimarea numărului este răspunsul onest la această situație, și este același impuls care stă în spatele pragului minim de 300 de cuvinte.

Ce înseamnă asteriscul în practică la o universitate

În practică, majoritatea instituțiilor tratează un asterisc ca pe ceva asupra căruia nu trebuie acționat și îl citesc ca pe un scor scăzut, compatibil cu un text scris de om. Raționamentul este simplu. Dacă furnizorul care a construit detectorul nu își asumă o valoare din acel interval, un cadru didactic nu are nimic substanțial de ridicat în fața unui student, cu atât mai puțin ceva de adus în fața unui comitet de conduită. Pentru majoritatea proceselor de integritate academică, un raport care afișează un asterisc este, din punct de vedere funcțional, echivalent cu un raport curat.

Aceasta este o descriere a modului în care este folosit rezultatul, iar acest lucru merită știut dacă vă uitați la unul. Nu este același lucru cu o concluzie despre ceea ce este de fapt documentul, iar distincția contează în ambele sensuri.

Ce nu înseamnă un asterisc

• Nu este un certificat al autoratului uman. Turnitin refuză să acorde documentului un scor cu încredere, ceea ce este o afirmație despre detector, nu despre autor.
• Nu este același lucru cu zero. Un document fără nicio scriere AI și un document cu un singur paragraf asistat de AI pot produce același asterisc, iar acesta este exact motivul pentru care numărul este omis.
• Nu este comparabil între trimitere. Două asteriscuri vă spun că ambele documente au căzut sub același prag și nimic despre modul în care se compară între ele.
• Nu este scorul de similitudine. Potrivirea pentru plagiat este un raport separat, într-o filă separată, și afișează propriul procent, indiferent de ceea ce face indicatorul AI.

Consecința practică ce merită reținută este că o editare ușoară asistată de AI, un paragraf rescris cu ajutor și restul scris fără ajutor, va produce adesea un asterisc, nu un procent mic. Nici prezența, nici absența unui număr nu tranșează singure chestiunea, iar aceasta este aceeași concluzie la care ajung, din direcția opusă, cifrele privind acuratețea de mai jos.

Ce susține Turnitin despre acuratețe și ale cui sunt aceste cifre

Turnitin publică propriile sale cifre privind acuratețea, iar ele merită citite exact ca atare, cifrele de validare ale furnizorului, nu un audit independent. Materialul său publicat afirmă o rată a falselor pozitive sub 1% pentru documentele pe care modelul le evaluează peste 20% scriere AI, un prag care se aliniază cu limita asteriscului descrisă mai sus. Același program a fost extins ulterior la mostre de scriere ale elevilor care învață limba engleză, ca răspuns la cercetările privind biasul detectorului.

Turnitin spune că a validat acea cifră în raport cu un set de referință mare de lucrări redactate de oameni, depuse înainte ca ChatGPT să existe. Materialele Turnitin sunt inconsistente în privința dimensiunii exacte a acestui set de referință, pagina FAQ citează 700,000 de lucrări, în timp ce o postare de blog a Chief Product Officer de la Turnitin citează 800,000, cu aceeași afirmație de sub 1% atașată ambelor. Materialele Turnitin descriu, de asemenea, un compromis, potrivit propriei relatări a companiei, captarea mai agresivă a conținutului generat de AI înseamnă omiterea a aproximativ 15% din acesta.

Compania și-a revizuit, de asemenea, propriile afirmații în spațiul public. În 2023, la scurt timp după lansare, chief product officer de la Turnitin a recunoscut că testarea de laborator nu prezisese câte falsuri pozitive aveau să apară în utilizarea din lumea reală, în special în cazul trimiterilor scurte, și a raportat o rată de fals pozitiv la nivel de propoziție de aproximativ 4 percent. Creșterea lungimii minime care putea fi punctată de la 150 la 300 de cuvinte a fost răspunsul la acest decalaj.

Citite împreună, aceste cifre descriu un compromis specific, mai degrabă decât un singur număr al acurateței. O rată de fals pozitiv sub 1% sună aproape neglijabilă până când este scalată în raport cu numărul de trimiteri care trec prin sistem, iar o rată de omisiune de 15% înseamnă că o parte semnificativă a conținutului generat de AI este punctată ca fiind umană prin proiectare, nu din cauza unei defecțiuni. Materialele proprii ale Turnitin prezintă ambele numere ca echilibrul intenționat al sistemului, nu ca dovadă că instrumentul este pur și simplu corect sau pur și simplu greșit.

Ce a arătat testarea independentă

Testarea independentă adaugă detalii pe care cifrele furnizorului nu le oferă, în același spirit cu testarea independentă mai amplă a detectoarelor AI, care continuă să scoată la iveală diferențe între condițiile de laborator și trimiterile reale. Center for the Advancement of Teaching de la Temple University a realizat una dintre examinările mai riguroase disponibile. Cercetătorii au trimis 120 de mostre de scriere, împărțite în mod egal între scriere complet umană, scriere complet generată de AI, scriere generată de AI trecută printr-un instrument de parafrazare și texte hibride care combinau contribuții umane și AI, și au înregistrat ce a returnat Turnitin pentru fiecare.

Instrumentul a identificat corect 93 la sută dintre eșantioanele pur umane și 77 la sută dintre cele generate integral de AI. La întrebările mai dificile, acuratețea a scăzut și mai mult. Turnitin a identificat corect doar 63 la sută dintre eșantioanele AI parafrazate ca fiind generate de AI și doar 43 la sută dintre eșantioanele hibride ca nefiind nici complet umane, nici complet AI. Acestea sunt categoriile cele mai apropiate de modul în care este produsă, în realitate, scrierea asistată de AI, iar cercetătorii au semnalat în special textul hibrid ca fiind probabil responsabil pentru o pondere mare și în creștere a trimiterilor reale, pe măsură ce tot mai multe cursuri atribuie lucrări care folosesc AI pentru o parte a sarcinii.

Ce a fost testat	Rezultatul Turnitin
Eșantioane scrise 100% de oameni	93% identificate corect ca umane
Eșantioane generate 100% de AI	77% identificate corect ca AI
Text AI trecut printr-un instrument de parafrazare	63% identificat corect ca AI
Eșantioane hibride, parte umane și parte AI	43% identificate corect ca nefiind nici 0%, nici 100%
Documente cu peste 20% semnalate (propria cifră a Turnitin)	Rată de fals pozitiv sub 1%

Niciuna dintre acestea nu reprezintă constatări independente din partea Turnitin. Cercetători din afara companiei, citați în relatările despre propriile studii de bias ale Turnitin, descriu din nou o imagine mai complicată, în special pentru scriitorii care nu sunt vorbitori nativi de engleză și pentru schițele editate intens.

Unde se destramă evidențierile la nivel de propoziție

Scorul la nivel de document nu este singura vizualizare pe care o poate deschide un cadru didactic, iar cealaltă este mai puțin fiabilă. Unele interfețe afișează un raport de semnalizare care evidențiază anumite propoziții ca fiind probabil scrise de AI. Cercetătorii de la Temple au verificat acele evidențieri în raport cu propozițiile din eșantioanele lor hibride care erau, de fapt, scrise de AI și nu au găsit nicio relație între cele două. Acest lucru contează dacă un cadru didactic transmite o captură de ecran a unui paragraf evidențiat, în locul procentului rezumativ, scorul general al documentului a avut performanțe considerabil mai bune decât evidențierile la nivel de propoziție.

Cine vede de fapt scorul

Scorul AI nu face parte, în mod implicit, din raportul vizibil pentru student. El se află pe propria filă, vizibilă pentru cadrele didactice și administratori, iar un student îl vede numai dacă cadrul didactic alege să partajeze raportul sau să îl afișeze direct. Aceasta este o diferență structurală reală față de scorul de similitudine, pe care studenții îl pot, de regulă, vedea singuri în același sistem, după ce o lucrare depusă a fost procesată.

Același lucru se aplică și la întrebarea dacă funcția există deloc pentru un anumit curs, ceea ce este o decizie instituțională, deasupra și dincolo de cadrul didactic. Administratorii la nivel de cont pot activa sau dezactiva detectarea AI a Turnitin pentru întreaga instituție. Un lector poate să nu poată să o activeze dacă universitatea sa a dezactivat-o, și invers. Doi studenți de la universități diferite pot depune lucrări comparabile și pot avea experiențe foarte diferite cu acest instrument, din motive care nu au nicio legătură cu ceea ce a scris vreunul dintre ei.

De ce unele universități au dezactivat-o

University of Waterloo a întrerupt funcția de detectare AI a Turnitin în septembrie 2025, iar justificarea publicată este neobișnuit de directă. Universitatea a invocat fiabilitatea documentată a instrumentului, prejudecata sa împotriva studenților a căror limbă maternă nu este engleza și propriile sale teste interne, care au inclus cel puțin un caz de text scris integral de om, evaluat ca fiind 100 percent generat de AI. În raport cu costul instrumentului, universitatea a concluzionat că dezavantajele depășeau beneficiile și a redirecționat efortul către reproiectarea evaluării și formarea în alfabetizare AI, în schimb.

Waterloo este un exemplu vizibil al unei diviziuni mai largi, nu o abatere izolată. Universitățile care mențin funcția activă au adăugat, în general, măsuri de protecție, în loc să trateze scorul ca pe un verdict în sine, cerând o conversație cu studentul înainte de a începe orice demers formal și tratând numărul ca pe un motiv de a deschide acea conversație, nu de a o închide. Citirea materialelor despre modul în care universitățile gestionează politica privind AI la un nivel mai larg face modelul mai clar: dacă un scor ajunge sau nu la dumneavoastră depinde de o decizie luată cu mult deasupra sălii de seminar, nu de o proprietate fixă a tehnologiei în sine.

Ce dovedește și ce nu dovedește un scor mare

Un scor AI mare este o dovadă, nu un verdict. Turnitin însuși prezintă procentul ca pe un punct de date pentru judecata unui cadru didactic, nu ca pe o constatare de abatere, iar cifrele privind acuratețea de mai sus explică de ce această formulare contează: chiar și un scor la nivel de document care funcționează rezonabil interpretează greșit o parte semnificativă din scrierea puternic editată, parafrazată sau hibridă, iar evidențierile la nivel de propoziție sunt considerabil mai puțin fiabile decât numărul rezumat. Niciuna dintre aceste observații nu garantează că vreun scor individual este greșit. Ele înseamnă că un procent este un motiv de a pune întrebări, nu o constatare care trebuie acceptată dintr-o privire.

Un singur procent la nivel de document comprimă patru etape separate într-un singur număr, iar niciuna dintre aceste etape nu citește sensul și nu verifică dacă un argument este solid. A vedea cum este punctat un pasaj mai scurt pe semnalele statistice de bază din care este construit un astfel de flux este o modalitate mai directă de a înțelege un raport decât tratarea procentului ca pe un verdict. Verificatorul gratuit de perplexitate al TextPulse rulează o versiune simplificată a acestui tip de punctare la nivel de cuvânt asupra propriului dumneavoastră draft, în afara oricărui flux instituțional, iar verificatorul gratuit de burstiness acoperă jumătatea legată de ritmul propozițiilor a aceleiași măsurători. Ambele vă oferă o lectură asupra propriei scrieri, nu o predicție despre ce va spune Turnitin despre ea. Niciun instrument nu poate promite în mod responsabil acest lucru despre un sistem pe care nu îl controlează.

Turnitin raportează două numere și acestea măsoară lucruri fără legătură între ele. Care este care este prezentat separat, împreună cu ce contează de fapt ca un scor bun Turnitin, odată ce știți la ce se referă procentul. Mai multe întrebări înrudite au propriile lor pagini: dacă un profesor își poate da seama că ați folosit ChatGPT fără niciun detector, versiunea mai directă a acesteia, voi fi prins, iar pentru contexte specifice, detectarea AI în programele de nursing și dacă birourile de admitere la facultate efectuează aceste verificări. Încadrarea mai amplă este prezentată într-un text separat despre integritatea academică și AI.

Nimic din toate acestea nu este probabil să fie versiunea finală. Turnitin și-a rescris pragurile, regulile de vizibilitate și acoperirea modelelor de mai multe ori din 2023, iar august 2026 nu va avea nici el ultimul cuvânt. Acesta se află alături de restul colecției de instrumente gratuite ale TextPulse, pentru oricine dorește un al doilea semnal înainte de a trata procentul unei instituții ca pe ultimul cuvânt.

Ce a arătat propria noastră cercetare

În studiul de acord între detectoare realizat de TextPulse Research, nouă detectoare comerciale de AI au evaluat aceleași 90 de texte academice. Unul era un text hibrid de 455 de cuvinte: un început și un final scrise de om în jurul unei părți centrale de 168 de cuvinte generate de AI. Turnitin a notat acest text cu 26.8% AI, în timp ce verdictele celorlalte instrumente pentru aceleași cuvinte au variat de la 0% la 95.7% AI. Lucrarea completă, corpusul și matricea scorurilor pe instrument sunt disponibile liber la TextPulse Research.