Turnitin ตรวจจับ Claude, Gemini และ DeepSeek ได้หรือไม่?
ตัวจำแนกที่ฝึกให้ตอบสนองต่อรูปแบบเชิงสถิติไม่จำเป็นต้องเคยเห็นแชตบอตเฉพาะเจาะจงเพื่อระบุผลลัพธ์ของมัน ต่อไปนี้คือเหตุผลว่าทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญต่อ DeepSeek สิ่งที่ Turnitin เผยแพร่เองเกี่ยวกับ Claude, Gemini และโมเดลอื่น ๆ ที่ระบุชื่อ และสิ่งที่ไม่ได้เผยแพร่สำหรับโมเดลใด ๆ เหล่านั้น
ตัวอย่างเช่น นักศึกษาคนหนึ่งเลือกใช้ DeepSeek แทน ChatGPT สำหรับร่างแรก โดยเฉพาะเพราะมีเธรดในฟอรัมอ้างว่า Turnitin ตรวจจับได้เฉพาะโมเดลของ OpenAI เท่านั้น Turnitin ตรวจจับ DeepSeek ได้เหมือนที่ตรวจจับ ChatGPT หรือไม่ แต่เดี๋ยวก่อน ตัวจำแนกไม่ได้ถูกออกแบบมาให้จดจำแบรนด์ตั้งแต่แรก คำอธิบายเทคโนโลยีของ Turnitin เองระบุว่าตัวจำแนกไม่เคยถูกสร้างขึ้นมาเพื่อจดจำแบรนด์ตั้งแต่แรก ซึ่งทำให้คำถามนี้เปลี่ยนไปมากกว่าที่นักศึกษาส่วนใหญ่คาดไว้
ตัวบ่งชี้การเขียนด้วย AI ได้รับการฝึกบนรูปแบบในร้อยแก้วที่สร้างโดยเครื่องจักร ความคาดเดาได้ของคำ และจังหวะของประโยค ซึ่งเป็นฐานทางสถิติเดียวกับที่ครอบคลุมใน คำอธิบายของเว็บไซต์เกี่ยวกับวิธีการทำงานของตัวตรวจจับ AI โดยทั่วไป โมเดลที่ฝึกในลักษณะนั้นจะตอบสนองต่อวิธีที่ข้อความอ่านได้ ไม่ใช่ว่าเซิร์ฟเวอร์ของบริษัทใดเป็นผู้สร้างมัน ความแตกต่างนี้คือคำตอบส่วนใหญ่ของคำถามว่า การเปลี่ยนแชตบอตเป็นวิธีหลีกเลี่ยงการตรวจจับหรือไม่
คู่มือของ TextPulse ว่า Turnitin ตรวจจับ ChatGPT ได้อย่างไร ครอบคลุมกลไกของรายงานนั้นอย่างครบถ้วน, สิ่งที่เปอร์เซ็นต์นั้นวัด, ใครเห็นมัน, และการทดสอบของ Turnitin เองระบุว่ามันแม่นยำเพียงใด บทความนี้มุ่งไปที่คำถามหนึ่งที่เกิดขึ้นซ้ำภายในคำถามที่ใหญ่กว่านั้น, คือการเลือกแชตบอตที่ต่างออกไปเปลี่ยนแปลงอะไรได้หรือไม่
Turnitin ตรวจจับ DeepSeek ได้หรือไม่, ประเด็นที่ไม่ยึดติดกับโมเดล
สื่อของ Turnitin เอง วางกรอบการตรวจจับไว้ที่วิธีที่ข้อความอ่านได้ ไม่ใช่ว่าบริษัทใดเป็นผู้สร้างมัน กรอบดังกล่าวเป็นพื้นฐานทั้งหมดของการถามว่า DeepSeek ถูกปฏิบัติต่างจาก ChatGPT, Claude หรือ Gemini ภายในระบบเดียวกันหรือไม่
เหตุใดโมเดลที่ปรับด้วยคำสั่งจึงมาบรรจบกันเป็นรูปแบบทางสถิติเดียวกัน
แชตบอตหลักทุกตัวที่เปิดตัวตั้งแต่ปี 2023 ถูกสร้างในแนวทางทั่วไปแบบเดียวกัน, คือฝึกก่อนเพื่อทำนายคำถัดไปจากข้อความจำนวนมหาศาล จากนั้นจึงปรับแต่งเพิ่มเติมเพื่อเปลี่ยนเครื่องมือทำนายดิบนี้ให้เป็นผู้ช่วยที่ลื่นไหลและร่วมมือได้ ซึ่งตอบสนองต่อพรอมต์โดยตรง ขั้นตอนที่สองนี้เองคือจุดที่การมาบรรจบกันเกิดขึ้น
ผลลัพธ์คือ GPT, Claude, Gemini, DeepSeek และผู้ช่วยที่ปรับแต่งตามคำสั่งอื่นๆ ส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะสร้างร้อยแก้วที่อยู่ในขอบเขตทางสถิติที่คล้ายกัน, คือการเลือกคำที่คาดเดาได้อย่างสม่ำเสมอและจังหวะประโยคที่สม่ำเสมอด้วยเช่นกัน. ตัวจำแนกที่ฝึกให้รู้จำลักษณะเฉพาะของความสับสนต่ำและความแปรผันต่ำในผลลัพธ์ของโมเดลหนึ่ง ย่อม, โดยโครงสร้างของมันเอง, ตอบสนองต่อสิ่งที่โมเดลอื่นอีกหลายตัวก็สร้างขึ้นเช่นกัน, ไม่ว่าโมเดลเหล่านั้นจะอยู่ในข้อมูลฝึกเดิมของมันหรือไม่ก็ตาม.
ทำให้บทความของคุณเป็นธรรมชาติมากขึ้น
ปรับข้อความที่ช่วยโดย AI ของคุณให้ฟังดูเป็นธรรมชาติ, โดยไม่แตะต้องคำสำคัญหรือการอ้างอิง
Turnitin กล่าวอะไรจริงๆ เกี่ยวกับการครอบคลุมของโมเดล
Turnitin ระบุอย่างชัดเจนว่านี่เป็นการตัดสินใจด้านการออกแบบโดยเจตนา, ไม่ใช่อุบัติเหตุจากการทดสอบ. โมเดลตรวจจับการเขียนด้วย AI ดั้งเดิมของบริษัทได้รับการฝึกกับ GPT-3, GPT-3.5 และรุ่นแปรผันของมัน, และเอกสารของ Turnitin เองระบุไว้อย่างตรงไปตรงมาว่า: 'Our technology can also detect other AI writing tools that are based on these models, such as ChatGPT.' นี่เป็นคำกล่าวอ้างของผู้ขายเกี่ยวกับวิธีที่ตัวจำแนกของตนทำงานทั่วไปได้, ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่ผ่านการทดสอบอย่างอิสระ, และควรอ่านในความหมายดังกล่าวอย่างเคร่งครัด.
DeepSeek ไม่ปรากฏอยู่ในรายการนั้น. รายการโมเดลที่ Turnitin เผยแพร่และได้เพิ่มเข้ามาภายหลังมีจำนวนมาก. ณ เวลาที่เขียนนี้, รายการดังกล่าวรวมถึงโมเดลจากตระกูล GPT-4 และ GPT-5, สาย Pro และ Flash ของ Gemini, รวมถึงเวอร์ชันพรีวิวล่าสุดของพวกมัน, Claude Sonnet-4.5, และ LLaMA.
| Model | Turnitin เผยแพร่ข้อมูลการครอบคลุมของตนเองว่าอย่างไร |
|---|---|
| ChatGPT (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o, GPT-5 series) | ระบุชื่อไว้อย่างชัดเจน, ชุดฝึกอบรมดั้งเดิมและรุ่นต่อเนื่องโดยตรงของมัน |
| Claude (Sonnet 4.5) | ระบุชื่อไว้อย่างชัดเจนในรายการที่ Turnitin เผยแพร่ในปัจจุบัน |
| Gemini (Pro, 2.5 Pro, 2.5 Flash, 3-series previews) | ระบุชื่อไว้อย่างชัดเจนในรายการที่ Turnitin เผยแพร่ในปัจจุบัน |
| LLaMA | ระบุชื่อไว้อย่างชัดเจนในรายการที่ Turnitin เผยแพร่ในปัจจุบัน |
| DeepSeek | ไม่ได้ระบุชื่อในรายการที่ Turnitin เผยแพร่ ณ เดือน August 2026. Turnitin ไม่ได้ระบุว่า DeepSeek ถูกยกเว้น, เพียงแต่ไม่ได้ปรากฏในชื่อ |
| Any other chatbot built on a listed model | Turnitin ระบุว่าเทคโนโลยีของตนยังตรวจจับเครื่องมือที่อิงกับโมเดลที่ตนระบุชื่อด้วย |
Turnitin ไม่ได้เผยแพร่อะไร
สิ่งที่ขาดหายไปจากเอกสารของ Turnitin เองมีความสำคัญพอ ๆ กับสิ่งที่มีอยู่ Turnitin ไม่ได้เผยแพร่ตัวเลขความแม่นยำแยกต่างหากสำหรับแต่ละโมเดลที่ตนระบุชื่อ, อัตราการตรวจจับแยกตามโมเดลสำหรับ GPT-4 เทียบกับ Gemini เทียบกับ Claude หลายเว็บไซต์รายงานเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับการตรวจจับ DeepSeek โดยไม่มีแหล่งที่มา หรือวิธีการที่มองเห็นได้รองรับตัวเลขนั้น
ช่องว่างนั้นควรยอมรับตามที่ปรากฏ มากกว่าที่จะเติมเต็มเข้าไป ไม่มีใครนอกเหนือจาก Turnitin ที่เผยแพร่การทดสอบตัวบ่งชี้การเขียนด้วย AI ของตนอย่างเป็นอิสระและโปร่งใสเชิงระเบียบวิธี โดยแยกตามโมเดลต้นทาง, รวมถึง DeepSeek ดังนั้นตัวเลขเฉพาะใด ๆ ที่ผูกกับอัตราการตรวจจับของโมเดลหนึ่งควรถูกถือว่าเป็นข้อมูลที่ยังไม่ได้รับการยืนยัน จนกว่าต้นฉบับจะระบุไว้จริง
การสร้างการเปรียบเทียบที่เป็นธรรมจะหมายถึงการรวบรวมตัวอย่างงานเขียนจำนวนมากและเป็นปัจจุบันจากแต่ละโมเดล ยืนยันว่าไม่มีส่วนใดรั่วไหลเข้าไปในข้อมูลฝึกของ Turnitin เอง และนำทั้งหมดไปรันผ่านตัวตรวจจับเดียวกัน ภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน ในเวลาเดียวกัน ผู้ให้บริการอัปเดตโมเดลของตนทุกไม่กี่เดือน ดังนั้นการเปรียบเทียบที่เผยแพร่แม้แต่เมื่อหนึ่งปีก่อนก็อาจกำลังอธิบายแชตบอตที่ไม่มีอยู่ในรูปแบบที่ถูกทดสอบอีกต่อไปแล้ว นั่นเป็นเกณฑ์ทางระเบียบวิธีที่แท้จริง ไม่ใช่ข้ออ้าง และนั่นคือเหตุผลที่บทความนี้รายงานสิ่งที่ Turnitin กล่าวเกี่ยวกับขอบเขตการครอบคลุมของตนเอง แทนที่จะเป็นชุดเปอร์เซ็นต์การตรวจจับที่ไม่มีใครวัดจริง
การเปลี่ยนแชตบอตช่วยได้จริงหรือ
ไม่ใช่ตามหลักฐานที่ Turnitin เผยแพร่เอง ตัวจำแนกที่สร้างขึ้นเพื่อตอบสนองต่อรูปแบบทางสถิติ ไม่ใช่ชื่อแบรนด์ ไม่มีเหตุผลชัดเจนที่จะปฏิบัติต่อผลลัพธ์ที่ลื่นไหลและคาดเดาได้ของ DeepSeek แตกต่างจากของ ChatGPT และถ้อยคำของ Turnitin เองเกี่ยวกับการตรวจจับเครื่องมือ 'based on these models' ก็ชี้ไปในทิศทางเดียวกัน การเลือกแชตบอตที่ไม่ระบุชื่อโดยตั้งอยู่บนสมมติฐานว่าการไม่อยู่ในรายการหมายถึงการไม่ถูกตรวจจับ เป็นเพียงการคาดเดาที่ถูกแต่งให้ดูเหมือนกลยุทธ์
สำหรับด้านปฏิบัติของงานรายวิชา การทำให้เรียงความ AI ดูเป็นมนุษย์สำหรับวิทยาลัย ได้อธิบายแยกไว้ต่างหาก ผู้สมัครเผชิญความกังวลแบบเดียวกันในอีกรูปแบบหนึ่ง และ การรับสมัครเข้าวิทยาลัยตรวจสอบ AI หรือไม่ ก็มีหน้าเฉพาะของตนเอง
การเคลื่อนไหวที่เชื่อถือได้มากกว่านั้นอยู่ห่างจากคำถามว่าแชตบอตใดเป็นผู้สร้างร่างแรก และเข้าใกล้สิ่งที่เกิดขึ้นกับร่างนั้นในภายหลังมากกว่า ตัวตรวจ burstiness ฟรี แสดงความแบนราบของจังหวะประโยคแบบเดียวกับที่ตัวจำแนกตอบสนอง โดยไม่ขึ้นกับว่าชื่อของโมเดลใดอยู่ที่ด้านบนของหน้าต่างแชตที่มันมาจาก TextPulse's AI humanizer for students ทำงานบนชั้นทางสถิติเดียวกันนั้น โดยสร้างจังหวะและโครงสร้างของประโยคขึ้นใหม่ แทนที่จะเดิมพันกับช่องว่างในรายการที่ผู้ให้บริการรายหนึ่งเผยแพร่ การที่แชตบอตใดเขียนร่างแรกสำคัญน้อยกว่ามาก เมื่อเทียบกับว่าฉบับที่คุณส่งนั้นอ่านแล้วเหมือนคุณเป็นผู้เขียนจริงหรือไม่
คำถามที่พบบ่อย
Turnitin ไม่ได้ระบุชื่อ DeepSeek ไว้ที่ใดเลยในรายการโมเดลที่ตรวจจับซึ่งเผยแพร่ในปัจจุบัน แม้ว่าจะไม่ได้ระบุด้วยว่า DeepSeek ถูกยกเว้น Can Turnitin detect DeepSeek ในทางปฏิบัติหรือไม่? ตัวจำแนกของมันถูกสร้างขึ้นให้ตอบสนองต่อรูปแบบเชิงสถิติในร้อยแก้ว มากกว่าตอบสนองต่อชื่อแบรนด์ และเอกสารของมันเองอธิบายว่าตรวจจับเครื่องมือที่สร้างบนโมเดลซึ่งมันระบุชื่อไว้แล้ว ซึ่งเป็นข้ออ้างที่กว้างกว่ารายการชื่อที่ระบุเพียงอย่างเดียวจะสื่อ
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.
