Turnitin ตรวจจับ ChatGPT ได้หรือไม่? สิ่งที่ตรวจพบและสิ่งที่พลาด

ได้, แต่เฉพาะสำหรับการใช้ AI บางประเภทเท่านั้น และอยู่ภายในรายงานที่นักศึกษาส่วนใหญ่ไม่เคยเห็น Turnitin's AI writing indicator จะระบุข้อความร้อยแก้วที่อ่านได้เหมือนเป็นแบบฉบับทางสถิติของโมเดลภาษา และทำเช่นนั้นกับสัดส่วนของเรียงความที่ตรวจเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ: ประมาณ 15 percent แสดงการเขียนที่สร้างโดย AI 80 percent หรือมากกว่า ระหว่าง October 2025 และ February 2026 เพิ่มขึ้นจากประมาณ 3 percent เมื่อเครื่องมือนี้เปิดตัวใน April 2023 ว่าระบบจะระบุงานที่ส่งของคุณหรือไม่ ขึ้นอยู่กับรายละเอียดที่คำตอบส่วนใหญ่ต่อ can Turnitin detect ChatGPT มักข้ามไป, คือ AI report แตกต่างจาก plagiarism report อย่างไร, ใครกันแน่ที่ได้เห็นตัวเลขนั้น, และตัวเลขนั้นผิดบ่อยเพียงใด

โพสต์นี้กล่าวถึงกลไกของผลิตภัณฑ์หนึ่งรายการนั้น มากกว่าความซื่อสัตย์ทางวิชาการโดยทั่วไป โดยอธิบายว่า AI writing report วัดอะไร, การทดสอบอิสระพบว่ามันทำได้ถูกและผิดในเรื่องใด, และเหตุใดนักศึกษาสองคนที่ส่งงานเหมือนกันทุกประการจึงอาจได้ผลลัพธ์ต่างกัน ขึ้นอยู่กับว่าพวกเขาเรียนอยู่ที่มหาวิทยาลัยใด ไม่มีสิ่งใดในนั้นเปลี่ยนแปลงสิ่งที่คู่มือรายวิชาของคุณระบุเกี่ยวกับการใช้ AI ที่ยอมรับได้ มันแทนที่การคาดเดาเกี่ยวกับกล่องดำด้วยคำอธิบายว่าสิ่งที่อยู่ภายในนั้นจริง ๆ คืออะไร

Can Turnitin Detect ChatGPT? รายงานแสดงอะไรจริง ๆ

Turnitin AI writing report เป็นผลิตภัณฑ์แยกจาก similarity report ที่ตรวจสอบการคัดลอกผลงาน โดยทำงานบนโมเดลคนละชุดและแสดงบนแท็บคนละแท็บในอินเทอร์เฟซเดียวกัน similarity score จะพิจารณางานที่คุณส่งและเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลของแหล่งที่เผยแพร่ก่อนหน้าและงานของนักศึกษาคนอื่น เพื่อแสดงเปอร์เซ็นต์ที่ตรงกัน AI score ทำสิ่งที่แตกต่างออกไปโดยสิ้นเชิง, มันเป็นตัวจำแนกที่อ่านข้อความร้อยแก้วของคุณทีละประโยค กำหนดความน่าจะเป็นของการเป็นข้อความที่สร้างโดย AI ให้กับแต่ละประโยค แล้วรวมคะแนนระดับประโยคนั้นขึ้นเป็นเปอร์เซ็นต์ของเอกสารเพียงค่าเดียว เนื่องจากมันวัดสิ่งที่ต่างกัน งานที่ส่งชิ้นหนึ่งอาจมี similarity score 2 percent และ AI score 60 percent หรือในทางกลับกัน

เปอร์เซ็นต์นี้จริง ๆ แล้วแคบกว่าที่ฟังดู มันคือสัดส่วนของร้อยแก้วที่มีสิทธิ์ซึ่งแบบจำลองคาดการณ์ว่าเขียนโดย AI, ไม่ใช่ทั้งเอกสาร, เพราะระบบจะตัดสิ่งต่าง ๆ เช่น บล็อกโค้ด, รายการหัวข้อย่อย, หัวเรื่อง และงานเขียนแบบสั้น ออกไปเมื่อคำนวณคะแนน ตัวตรวจจับนี้ใช้ได้เฉพาะกับเอกสารที่มีร้อยแก้วแบบยาวอย่างน้อย 300 คำ และ ณ เวลาที่เขียนนี้ ใช้ได้เพียงกับข้อความภาษาอังกฤษ, สเปน และญี่ปุ่นเท่านั้น ตามที่คาดได้ เมื่อวางเทียบกับ วิธีที่ตัวตรวจจับ AI คำนวณคะแนนนั้น โดยทั่วไป รูปแบบที่เห็นที่นี่ก็เป็นแบบคุ้นเคย, คือ ตัวเลขระดับเอกสารที่ดูแม่นยำถูกสร้างจากส่วนของข้อความที่แคบกว่าที่ตัวเลขพาดหัวสื่อไว้

อะไรที่ถูกมองว่าเป็น AI, ChatGPT และที่เหลือ

Turnitin ระบุว่าตัวจำแนกของตนมองหารูปแบบการเขียน ไม่ใช่ชื่อแบรนด์ และขอบเขตการครอบคลุมของมันก็ขยายออกมาอย่างต่อเนื่องนับตั้งแต่การเปิดตัว GPT-3.5 และ GPT-4 ครั้งแรกในปี 2023 แนวทางปัจจุบันระบุชุด GPT-5, Gemini และ Claude ไว้ในบรรดาระบบที่ใช้ฝึกเทียบกับมัน โดยมีการเพิ่มรุ่นใหม่อย่างต่อเนื่อง ซึ่งรวมถึงข้อความที่ไม่เคยผ่าน ChatGPT โดยตรง นักศึกษาที่ใช้ Gemini, Claude หรือ DeepSeek แทน ไม่ได้หลบเลี่ยงตัวตรวจจับเพียงเพราะเลือกบริษัทอื่น Turnitin อธิบายแบบจำลองของตนอย่างชัดเจนว่า มันไม่ได้ยึดว่าข้อความมาจากผู้ขายรายใด แต่พิจารณาเพียงว่าข้อความนั้นอ่านเป็นอย่างไร

ข้อความ AI ที่ถูกถอดความใหม่จะถูกจัดเป็นหมวดของตนเอง ไม่ใช่ได้รับการยกเว้นไปโดยอัตโนมัติ เอกสารของ Turnitin แยกข้อความที่ประเมินว่าเป็น AI-generated ออกจากข้อความที่ประเมินว่าเป็น AI-generated แล้วถูก AI-paraphrased และในเดือนสิงหาคม 2025 มันได้เพิ่มการตรวจจับที่มุ่งไปยังเครื่องมือ AI bypasser โดยเฉพาะ ซึ่งสร้างขึ้นเพื่อเขียนผลลัพธ์ของเครื่องจักรใหม่ให้ผ่านตัวตรวจจับไปได้ นั่นไม่ได้หมายความว่าการถอดความใหม่ไร้ประโยชน์ หรือว่าทุกตอนที่เขียนใหม่จะถูกจับได้ แต่มันหมายความว่าสมมติฐานที่ว่าการถอดความใหม่มองไม่เห็นต่อ Turnitin โดยปริยายได้ล้าสมัยไปนานแล้ว

คะแนน AI ของ Turnitin แม่นยำแค่ไหน?

คำกล่าวอ้างเรื่องความแม่นยำของ Turnitin สรุปได้ที่ตัวเลขพาดหัวเพียงตัวเดียว, คือบริษัทระบุว่ารักษาอัตราบวกลวงให้ต่ำกว่า 1 เปอร์เซ็นต์ในเอกสารที่มีข้อความมากกว่า 20 เปอร์เซ็นต์ถูกทำเครื่องหมาย บริษัทระบุด้วยว่าได้ทดสอบโมเดลแต่ละเวอร์ชันใหม่กับบทความวิชาการ 700,000 ชิ้นที่เขียนขึ้นก่อนที่ ChatGPT จะมีอยู่ เพื่อยืนยันความแม่นยำนี้ นี่เป็นคำกล่าวอ้างที่เฉพาะเจาะจงและตรวจสอบได้เกี่ยวกับชุดสถานการณ์หนึ่งโดยเฉพาะ ควรอ่านในฐานะสิ่งนั้นอย่างเคร่งครัด Turnitin ได้กล่าวอ้างเรื่องความแม่นยำอื่น ๆ ในปี 2023 ไม่นานหลังจากเปิดตัว หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ของบริษัทได้ยอมรับต่อสาธารณะว่าการทดสอบในห้องปฏิบัติการไม่ได้ทำนายได้ว่าบวกลวงจะปรากฏมากเพียงใดเมื่อใช้งานจริง, โดยเฉพาะในงานส่งที่มีความยาวสั้น, และกล่าวว่าเปอร์เซ็นต์ของบวกลวงในสภาพใช้งานจริงสูงกว่าในการทดสอบ เขารายงานว่าอัตราบวกลวงในระดับประโยคอยู่ที่ประมาณ 4 เปอร์เซ็นต์ และระบุว่า Turnitin ได้เพิ่มความยาวขั้นต่ำของงานส่งที่สามารถให้คะแนนได้จาก 150 เป็น 300 คำอันเป็นผลจากเรื่องนี้ ปัจจุบันความยาวขั้นต่ำยังคงเป็น 300 คำ

การทดสอบโดยอิสระให้รายละเอียดที่ตัวเลขจากผู้ขายไม่ให้ไว้ ศูนย์เพื่อความก้าวหน้าทางการสอนของ Temple University ได้ทำการตรวจสอบที่รอบคอบที่สุดชุดหนึ่งเท่าที่มีอยู่ ในจิตวิญญาณเดียวกับ การทดสอบ AI detectors โดยอิสระ ซึ่งยังคงพบช่องว่างระหว่างสภาพแวดล้อมในห้องปฏิบัติการกับงานส่งจริงอยู่เสมอ นักวิจัยส่งตัวอย่างงานเขียน 120 ชิ้น, แบ่งเท่า ๆ กันระหว่างงานเขียนที่เป็นมนุษย์ล้วน, งานเขียนที่สร้างโดย AI ล้วน, งานเขียนที่สร้างโดย AI แล้วนำผ่านเครื่องมือถอดความ, และข้อความแบบผสมที่รวมผลงานของมนุษย์และ AI, และบันทึกว่า Turnitin ส่งผลลัพธ์อะไรกลับมาสำหรับแต่ละชิ้น เครื่องมือนี้ระบุได้ถูกต้อง 93 เปอร์เซ็นต์ของตัวอย่างที่เป็นมนุษย์ล้วน และ 77 เปอร์เซ็นต์ของตัวอย่างที่สร้างโดย AI ล้วน

ในคำถามที่ยากกว่า ความแม่นยำลดลงไปอีก Turnitin ระบุได้อย่างถูกต้องเพียง 63 เปอร์เซ็นต์ของตัวอย่าง AI ที่ผ่านการถอดความว่าเป็นเนื้อหาที่สร้างโดย AI และระบุได้ถูกต้องเพียง 43 เปอร์เซ็นต์ของตัวอย่างแบบผสมว่าไม่ใช่มนุษย์ล้วนและไม่ใช่ AI ล้วน ซึ่งเป็นหมวดหมู่ที่ใกล้เคียงกับลักษณะที่งานเขียนที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI ถูกผลิตขึ้นจริงมากที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ข้อความแบบผสมเป็นที่สนใจของนักวิจัย เพราะพวกเขาเชื่อว่าในอนาคตข้อความลักษณะนี้น่าจะคิดเป็นสัดส่วนมากของงานที่ส่งจริง, อาจถึงขั้นเป็นส่วนใหญ่, เมื่อรายวิชามากขึ้นมอบหมายงานที่ขอให้นักศึกษาใช้ AI ในบางส่วนของงาน

สิ่งที่ทดสอบ	ผลลัพธ์ของ Turnitin
ตัวอย่างที่เขียนโดยมนุษย์ 100%	93% ระบุได้ถูกต้องว่าเป็นมนุษย์
ตัวอย่างที่สร้างโดย AI 100%	77% ระบุได้ถูกต้องว่าเป็น AI
ข้อความ AI ที่ผ่านเครื่องมือถอดความ	63% ระบุได้ถูกต้องว่าเป็น AI
ตัวอย่างแบบผสม, บางส่วนเป็นมนุษย์และบางส่วนเป็น AI	43% ระบุได้ถูกต้องว่าไม่ใช่ทั้ง 0% และ 100%
เอกสารที่มีการทำเครื่องหมายเกิน 20% (ตัวเลขของ Turnitin เอง)	อัตราบวกลวงต่ำกว่า 1%

จุดที่ระบบล้มเหลว แม้เมื่อค่าตัวเลขดูเหมือนถูกต้อง

คะแนนในระดับเอกสารไม่ใช่สิ่งเดียวที่ผู้สอนมองเห็นได้ และมุมมองอีกแบบหนึ่งมีความน่าเชื่อถือน้อยกว่า อินเทอร์เฟซบางแบบเปิดให้ผู้สอนเปิดรายงานการทำเครื่องหมายที่ไฮไลต์ประโยคเฉพาะว่าอาจเขียนโดย AI นักวิจัยของ Temple ตรวจสอบไฮไลต์เหล่านั้นเทียบกับประโยคใดในตัวอย่างแบบผสมที่จริง ๆ แล้วเขียนโดย AI และไม่พบความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสองสิ่งนี้ เรื่องนี้มีความสำคัญหากอาจารย์ส่งภาพหน้าจอของย่อหน้าที่ถูกไฮไลต์มาให้คุณแทนที่จะส่งเปอร์เซ็นต์สรุป, เพราะคะแนนรวมของเอกสารทำงานได้ดีกว่าการไฮไลต์ในระดับประโยคอย่างมาก

คะแนนต่ำถูกจัดการแตกต่างออกไปอีกครั้ง และด้วยความระมัดระวังมากกว่าที่เคยเป็นมา ตั้งแต่เดือนกรกฎาคม 2024 Turnitin แสดงเครื่องหมายดอกจันแทนตัวเลขทุกครั้งที่แบบจำลองประเมินว่าน้อยกว่า 20 เปอร์เซ็นต์ของเอกสารถูกเขียนโดย AI เพราะช่วงดังกล่าวเป็นช่วงที่เครื่องมือนี้มีแนวโน้มจะผิดได้มากที่สุดทั้งในทางสูงและทางต่ำ การแก้ไขเล็กน้อยด้วยความช่วยเหลือจาก AI, เขียนใหม่หนึ่งย่อหน้าโดยมีความช่วยเหลือและส่วนที่เหลือเขียนเองโดยไม่มีความช่วยเหลือ, มักจะไม่แสดงเปอร์เซ็นต์ใด ๆ ให้เห็นเลย มากกว่าที่จะแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์เล็ก ๆ ซึ่งเป็นสิ่งที่ควรรู้ก่อนจะถือว่าการไม่มีตัวเลขเป็นหลักฐานของสิ่งใดก็ตาม

ใครกันแน่ที่เห็นตัวเลข

โดยค่าเริ่มต้น คะแนน AI ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของรายงานที่นักศึกษาเห็น มันอยู่ในแท็บของตัวเอง มองเห็นได้สำหรับผู้สอนและผู้ดูแลระบบ และนักศึกษาจะเห็นได้ก็ต่อเมื่อผู้สอนเลือกที่จะแชร์รายงานหรือเปิดเผยคะแนนนั้นโดยตรง นี่เป็นความแตกต่างเชิงโครงสร้างที่แท้จริงจากคะแนนความคล้ายคลึง ซึ่งโดยปกตินักศึกษาสามารถดูได้ด้วยตนเองภายในระบบเดียวกันเมื่อส่งงานแล้วและงานได้รับการประมวลผล

หลักการเดียวกันนี้ใช้กับคำถามว่าฟีเจอร์นี้มีอยู่สำหรับรายวิชาใดรายวิชาหนึ่งหรือไม่ ซึ่งเป็นการตัดสินใจในระดับสถาบันที่อยู่เหนือผู้สอน ผู้ดูแลระบบระดับบัญชีสามารถเปิดหรือปิดการตรวจจับ AI ของ Turnitin สำหรับทั้งสถาบันได้ อาจารย์คนหนึ่งอาจไม่สามารถเปิดได้หากมหาวิทยาลัยของตนปิดไว้ และในทางกลับกัน นักศึกษาจากมหาวิทยาลัยหนึ่งที่ส่งงานคล้ายกันกับนักศึกษาอีกคนจากมหาวิทยาลัยที่ต่างออกไป อาจมีประสบการณ์ต่อเครื่องมือนี้แตกต่างกันมาก ด้วยเหตุผลที่ไม่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่ทั้งสองคนเขียนเลย

เหตุใดมหาวิทยาลัยบางแห่งจึงปิดใช้งานมัน

มหาวิทยาลัยวอเตอร์ลูยุติการใช้ฟีเจอร์ตรวจจับ AI ของ Turnitin ในเดือนกันยายน 2025 และเหตุผลที่เผยแพร่ออกมานั้นตรงไปตรงมาอย่างผิดปกติ มหาวิทยาลัยอ้างถึงความไม่น่าเชื่อถือที่มีการบันทึกไว้ของเครื่องมือนี้ อคติที่มีต่อผู้เรียนซึ่งภาษาแรกไม่ใช่ภาษาอังกฤษ และการทดสอบภายในของตนเอง ซึ่งรวมถึงอย่างน้อยหนึ่งกรณีที่ข้อความซึ่งเขียนโดยมนุษย์ทั้งหมดถูกให้คะแนนว่าเป็นเนื้อหาที่สร้างโดย AI 100 เปอร์เซ็นต์ เมื่อชั่งน้ำหนักกับค่าใช้จ่ายของเครื่องมือ มหาวิทยาลัยสรุปว่าต้นทุนสูงกว่าประโยชน์ และจึงเปลี่ยนความพยายามไปสู่การออกแบบการประเมินใหม่และการฝึกอบรมด้านความรู้เท่าทัน AI แทน

วอเตอร์ลูเป็นตัวอย่างที่มองเห็นได้ของการแบ่งแยกในวงกว้างมากกว่าเป็นกรณีที่ผิดปกติ มหาวิทยาลัยที่ยังคงเปิดใช้ฟีเจอร์นี้โดยทั่วไปได้เพิ่มมาตรการป้องกันแทนที่จะถือว่าคะแนนนั้นเป็นข้อสรุปในตัวเอง โดยกำหนดให้ต้องมีการสนทนากับนักศึกษาก่อนที่กระบวนการอย่างเป็นทางการใด ๆ จะเริ่มขึ้น และถือว่าตัวเลขดังกล่าวเป็นเหตุผลในการเปิดการสนทนานั้น ไม่ใช่ปิดมัน การอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ วิธีที่มหาวิทยาลัยต่าง ๆ จัดการนโยบาย AI ในภาพรวมทำให้รูปแบบนี้ชัดเจนยิ่งขึ้น, ไม่ว่าคะแนนจะมาถึงคุณหรือไม่ ขึ้นอยู่กับการตัดสินใจที่เกิดขึ้นไกลเหนือห้องสัมมนาของคุณ ไม่ใช่คุณสมบัติที่ตายตัวของเทคโนโลยีเอง

คะแนนสูงพิสูจน์อะไรได้ และพิสูจน์อะไรไม่ได้

คะแนน AI ที่สูงเป็นหลักฐาน ไม่ใช่ข้อสรุป Turnitin เองอธิบายเปอร์เซ็นต์ดังกล่าวว่าเป็นเพียงหนึ่งจุดข้อมูลสำหรับดุลยพินิจของผู้สอน มากกว่าจะเป็นข้อค้นพบเรื่องการประพฤติมิชอบ และตัวเลขความแม่นยำข้างต้นอธิบายว่าทำไมกรอบคิดเช่นนั้นจึงสำคัญ, แม้แต่คะแนนระดับเอกสารที่ทำงานได้ค่อนข้างดี ก็ยังตีความงานเขียนที่ผ่านการแก้ไขอย่างมาก การถอดความ หรือการเขียนแบบผสมผิดพลาดในสัดส่วนที่มีนัยสำคัญ และการเน้นระดับประโยคนั้นเชื่อถือได้น้อยกว่าตัวเลขสรุปอย่างชัดเจน ทั้งหมดนั้นไม่ได้รับประกันว่าคะแนนใดคะแนนหนึ่งจะผิด มันหมายความว่าเปอร์เซ็นต์หนึ่งค่าเป็นเหตุผลให้ตั้งคำถาม มากกว่าจะเป็นข้อค้นพบที่ยอมรับได้ทันที หากคุณต้องการดูว่างานเขียนของคุณอยู่ตรงไหนก่อนที่ใครอื่นจะให้คะแนนมัน รูปแบบที่มีความแปรปรวนต่ำและถ้อยคำทั่วไปซึ่งตัวจำแนกตอบสนองต่อ สามารถตรวจสอบได้โดยตรงด้วย free perplexity checker.

TextPulse's AI humanizer for students ทำงานบนฐานทางสถิติเดียวกัน และ free burstiness checker ของมันก็เช่นเดียวกันสำหรับครึ่งหนึ่งของการวัดเดียวกันที่เกี่ยวกับจังหวะของประโยค มันให้ค่า Human Score โดยประมาณแก่คุณโดยอิงจากร่างของคุณเอง ไม่ใช่การคาดการณ์ว่า Turnitin จะกล่าวอย่างไรเกี่ยวกับร่างนั้น ไม่มีเครื่องมือใดสามารถสัญญาเรื่องนั้นอย่างมีความรับผิดชอบเกี่ยวกับระบบที่ตนไม่ได้ควบคุมได้ ควรถือว่านี่เป็นการอ่านงานเขียนของคุณเองซ้ำอีกครั้งเท่านั้น ไม่มีมากไปกว่านั้น

คำถามหลายข้อเหล่านี้มีหน้าเฉพาะของตนเอง Whether a professor can tell you used ChatGPT โดยไม่มีตัวตรวจจับใดเลย และฉบับที่ตรงกว่านั้นคือ will I get caught ได้รับคำตอบแยกต่างหาก เช่นเดียวกับ Turnitin's behaviour on paraphrased text และ whether Turnitin detects DeepSeek output โดยเฉพาะ สำหรับบริบทเฉพาะยังมีบทความเกี่ยวกับ AI detection in nursing programmes และเกี่ยวกับ whether college admissions offices run these checks ส่วนกรอบภาพรวมที่กว้างกว่านั้นอยู่ในบทความแยกต่างหากเกี่ยวกับ academic integrity and AI

ไม่มีสิ่งใดในนี้น่าจะเป็นฉบับสุดท้าย Turnitin ได้เขียนเกณฑ์ของตนใหม่ กฎการมองเห็นของตนใหม่ และขอบเขตของโมเดลของตนใหม่มากกว่าหนึ่งครั้งนับตั้งแต่ 2023 และ August 2026 ก็จะไม่ใช่คำสุดท้ายเช่นกัน สิ่งที่คงที่คือพฤติกรรมที่ควรมีไม่ว่าหลักสูตรใดจะใช้ตัวตรวจจับใดก็ตาม, เขียนด้วยรายละเอียดที่เฉพาะเจาะจง ไม่สม่ำเสมอ และเป็นของคุณอย่างแท้จริงมากพอ จนสิ่งที่ตัวจำแนกอาจคิดกลายเป็นเรื่องรอง