کیا AI ڈیٹیکٹرز نیوروڈائیورس لکھنے والوں کو زیادہ بار نشان زد کرتے ہیں؟ مطالعات کیا کہتے ہیں

جی ہاں۔ 2025 کی ایک ہم مرتبہ جائزہ شدہ تحقیق میں، ایک AI ڈیٹیکٹر نے ممکنہ طور پر آٹسٹک مصنفین کو زیادہ بار نشان زد کیا: ان کی پوسٹس کے 1.7 فیصد، جبکہ عمومی گروپ کے لیے 1.2 فیصد، 300 الفاظ فی پوسٹ پر۔ یہ AI ڈیٹیکشن غلط مثبت نیوروڈائیورجینٹ تحقیق کا بنیادی مطالعہ ہے، اور جامعات اے ڈی ایچ ڈی اور ڈسلیکسیا کے بارے میں بھی خبردار کرتی ہیں۔

یہ AI متن detectors ہیں، جو تحریر کو انسانی یا مشینی طور پر اسکور کرتے ہیں۔ آٹزم کے لیے لوگوں کی جانچ کرنے والے ٹولز اکثر انہی تلاشوں میں آتے ہیں اور ایک مختلف موضوع ہیں۔ یہ تحقیق اس بات کی پیمائش کرتی ہے کہ کلاسیفائرز متن کو کتنی بار نشان زد کرتے ہیں، تشخیص کے بارے میں کسی دعوے کے بغیر۔

AI ڈیٹیکشن غلط مثبت نیوروڈائیورجینٹ تحقیق ایک نظر میں

آٹسٹک لکھنے والوں پر 2025 کی تحقیق اب تک کا بہترین ڈیٹا فراہم کرتی ہے۔ اس نے ایک AI ڈیٹیکٹر کے لیے فلیگ ریٹس ناپی۔ یونیورسٹی تدریسی مراکز انسٹرکٹرز کو اے ڈی ایچ ڈی اور ڈسلیکسیا والے طلبہ کے بارے میں بھی خبردار کرتے ہیں۔ 2024 کے ایک خبر کے ٹیسٹ نے ناپا کہ اسپیل چیک اور دوبارہ لکھنے والے ٹولز AI اسکورز کو کیسے متاثر کرتے ہیں۔ غیر مقامی انگریزی لکھنے والوں پر دیگر بڑے مطالعات دکھاتے ہیں کہ مختلف کلاسیفائرز کے نتائج کیسے مختلف ہوتے ہیں۔

گروپ	نتیجہ یا رہنمائی	ماخذ
آٹسٹک لکھنے والے	300 الفاظ پر ایک AI ڈیٹیکٹر میں 1.7 فیصد کو نشان زد کیا گیا، جبکہ ایک عمومی گروپ میں 1.2 فیصد تھا	چیمبرز اور کیلی، AIED 2025
ADHD والے لکھنے والے	طلبہ میں "غلط مثبت ریٹنگز حاصل کرنے کے لیے مائل" کے طور پر درج	نیبراسکا-لنکن یونیورسٹی تدریسی مرکز
ڈسلیکسیا والے لکھنے والے	اسی رہنمائی میں درج	نیبراسکا-لنکن یونیورسٹی تدریسی مرکز
عمومی طور پر نیوروڈائیورجینٹ طلبہ	"غلطی سے نشان زد کیے جانے کا زیادہ امکان"	ناردرن الی نوائے یونیورسٹی تدریسی مرکز
وہ لکھنے والے جو ایڈیٹنگ ٹولز استعمال کرتے ہیں	اسپیل چیک اور گرامر کی تجاویز نے AI اسکورز کو بمشکل بدلا، اور پورے متن کی دوبارہ لکھے گئے متن نے انہیں بہت زیادہ بدل دیا	بلومبرگ بزنس ویک ٹیسٹ، 2024
غیر مقامی انگریزی لکھنے والے	13 detectors میں غلط مثبت کی شرح 0.0 سے 100.0 فیصد تک	پارک، جیونگ اور کم، EMNLP 2026

تقریباً دو تہائی اساتذہ کہتے ہیں کہ وہ باقاعدگی سے ایک AI چیکر استعمال کرتے ہیں، 450 سے زیادہ انسٹرکٹرز کے ایک سروے کے مطابق۔ سینٹر فار ڈیموکریسی & ٹیکنالوجی نے اسے مارچ 2024 میں شائع کیا۔ بلومبرگ بزنس ویک نے رپورٹ کیا کہ کم غلطی کی شرح بھی ہر سال طلبہ کے لکھے ہوئے پیپرز کی تعداد کے ساتھ جمع ہو سکتا ہے۔

آٹزم AI ڈیٹیکٹر مطالعہ: مصنفین نے کیا پایا

اس مقالے کا عنوان "The Misclassification of Autistic Writing as AI-Generated" ہے، اور اسے Summer Chambers اور Matthew C. Kelley نے George Mason University سے لکھا ہے۔ یہ peer reviewed ہے، اور Springer نے اسے Artificial Intelligence in Education (AIED 2025) میں شائع کیا۔ آپ arXiv پر ایک مفت نقل حاصل کر سکتے ہیں۔ محققین لکھتے ہیں کہ آٹیسٹک لکھنے والوں کے زیادہ بار غلط شناخت ہونے کے بارے میں کہانیاں "have not been formally investigated." انہوں نے ان دعووں کو جانچنا چاہا۔

ان کا ڈیٹا سیٹ تقریباً 60,000 ریڈٹ پوسٹس پر مشتمل ہے، ہر صارف کے لیے ایک پوسٹ۔ انہوں نے مختصر پوسٹس کو خارج کیا، یعنی 1,000 حروف سے کم والی پوسٹس۔ ممکنہ طور پر آٹسٹک گروپ آٹزم سے متعلق 13 سبریڈٹس سے لی گئی۔ عمومی گروپ 12 مقبول سبریڈٹس سے لی گئی جو انداز میں ملتی جلتی تھیں، جن میں ذہنی صحت، سماجی حالات اور مشورے پر طویل اوّل شخصی بیانیے شامل تھیں۔ آٹزم کلیدی الفاظ والی عمومی پوسٹس کو ہٹا دیا گیا۔

یہ پوسٹس ریڈٹ API سے حاصل کی گئیں اور ان میں تقریباً 2021 سے 2024 تک کی پوسٹس شامل تھیں، نیز پرانی پوسٹس کا ایک مجموعہ بھی تھا، یعنی 2010 سے 2020 تک کی۔ ایسی پوسٹس بھی ہٹا دی گئیں جن میں آٹزم کلیدی الفاظ کے ساتھ "میری بیٹی" یا "میرے بھتیجے" جیسے جملے بھی شامل تھے، تاکہ آٹسٹک لکھنے والوں کی لکھی ہوئی پوسٹس برقرار رہیں۔

مصنفین پہلے گروپ کو "ممکنہ طور پر آٹسٹک" کہتے ہیں کیونکہ کوئی تشخیص چیک نہیں کیا گیا تھا، اور کوئی بھی کسی بھی سبریڈٹ میں پوسٹ کر سکتا ہے۔ کچھ آٹسٹک لوگ عمومی سبریڈٹس میں بھی پوسٹ کرتے ہیں، اس لیے مصنفین کو شبہ ہے کہ آٹسٹک اور غیر آٹسٹک لکھنے والوں کے درمیان حقیقی فرق ان کے ناپے ہوئے فرق سے زیادہ بڑا ہو سکتا ہے۔

جس ڈیٹیکٹر کا استعمال کیا گیا وہ OpenAI's RoBERTa GPT-2 ڈیٹیکٹر تھا، جو 2019 میں جاری ہوا اور مفت ڈاؤن لوڈ کے لیے دستیاب تھا۔ کسی پوسٹ پر "فیک" کا لیبل لگتا تھا، اور یہاں اسے ایک فلیگ شمار کیا گیا ہے، جب ڈیٹیکٹر اس کی AI احتمال کو 0.5 سے اوپر لے جاتا تھا۔ پہلے تجربے میں، چھوٹی پوسٹس کو لمبی پوسٹس کے مقابلے میں زیادہ بار فلیگ کیا گیا، اور ممکنہ طور پر آٹسٹک پوسٹس اوسطاً زیادہ مختصر تھیں۔ لمبائی نے اس فرق کے کچھ حصے کی وضاحت کر سکتی تھی، اس لیے دوسرے تجربے کے لیے مصنفین نے صرف 300 الفاظ سے زیادہ والی پوسٹس رکھی اور ہر ایک کو بالکل 300 تک کاٹ دیا۔

پیمانہ	تجربہ 1	تجربہ 2
تجزیہ شدہ پوسٹس	59,947	33,216
استعمال شدہ متن	1,000 حروف یا اس سے زیادہ والی پوسٹس	بالکل 300 الفاظ تک کاٹی گئی پوسٹس
ممکنہ طور پر آٹسٹک گروپ کو نشان زد کیا گیا	1.9 فیصد	1.7 فیصد
عام گروپ کو نشان زد کیا گیا	1.5 فیصد	1.2 فیصد
موزوں شدہ اوڈز ریشو	1.246 (p = 0.001)	1.501 (p 0.001 سے کم)
زیادہ perplexity	نشان زد ہونے کا کم امکان	اہم نہیں

جب لمبائی برابر تھی تب بھی فرق برقرار رہا۔ تجربہ 2 میں، 1.7 اور 1.2 فیصد تقریباً 1,000 میں 17 کے مقابلے میں 12 مضامین کے برابر ہیں، اس لیے دونوں گروپس میں زیادہ تر مضامین کو نشان زد نہیں کیا گیا۔

وہ اوڈز بھی رپورٹ کرتے ہیں، جو ایک ریگریشن (شماریاتی ماڈل) سے لیے گئے تھے جو جملے کی لمبائی، لفظ کی لمبائی، perplexity، burstiness اور پوسٹ کی تاریخ کو کنٹرول کرتا تھا۔ وہ تجربہ 1 میں نشان کے لیے "25% زیادہ امکان" اور تجربہ 2 میں "50% زیادہ امکان" کی بات کرتے ہیں۔ یہ چھوٹے بنیاد پر نسبتاً اعداد ہیں۔ تجربہ 2 میں فرق خام فیصدات میں نصف فیصدی نکتہ ہے، اگر آپ جاننا چاہتے ہیں کہ کتنی نشان زدہ پوسٹس تھیں تو فیصدات استعمال کریں۔

ڈیٹیکٹرز نیوروڈائیورجنٹ تحریر کو کیوں نشان زد کر سکتے ہیں

جامعاتی رہنمائی اور محققین لفظی انتخاب کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔ "اے آئی چیکرز کا چیلنج", جو یونیورسٹی آف نیبراسکا-لنکن کی جانب سے اساتذہ کے لیے ایک رہنما ہے، کہتا ہے کہ اس کی کوئی ایک وجہ نہیں کہ اعصابی تنوع رکھنے والے طلبہ کو غلط مثبت نتائج کیوں ملتے ہیں۔ اس کے مطابق یہ اکثر بار بار آنے والے فقروں، اصطلاحات اور الفاظ پر انحصار سے متعلق ہوتے ہیں۔ یہی رہنما یہ بھی کہتا ہے کہ ضمیروں مثلاً I, me اور we کی کمی کو، کلاسیفائر کے مطابق، AI تحریر سمجھا جا سکتا ہے۔

اکتوبر 2024 کی ایک بلومبرگ بزنس ویک رپورٹ کے مطابق سب سے زیادہ متاثر ہونے والے طلبہ "likely" وہ ہیں جو زیادہ عمومی انداز میں لکھتے ہیں، جن میں اعصابی تنوع رکھنے والے طلبہ بھی شامل ہیں۔ رپورٹرز نے یہ بات طلبہ، ماہرینِ تعلیم اور اے آئی ڈویلپرز سے سنی۔ اسٹینفورڈ کے جیمز زو 2023 کے اس مطالعے کے سینئر مصنف تھے جو غیر مادری زبان لکھنے والوں پر تھا۔ اسی رپورٹ میں ان کا یہ قول نقل کیا گیا ہے: "اگر الفاظ کے انتخاب زیادہ عمومی اور فارمولائی ہوں، تو اس کام کے اے آئی ڈیٹیکٹرز کے ذریعے فلیگ کیے جانے کا امکان زیادہ ہوتا ہے۔"

آٹزم کے مطالعے میں فلیگز کی زیادہ شرح پرپلکسٹی یا برسٹینیس میں کمی نہ ہونے سے وابستہ تھی۔ دونوں اسکور دونوں گروہوں کے لیے تقریباً یکساں تھے، لیکن ممکنہ طور پر آٹسٹک گروہ کے لیے معمولی طور پر زیادہ ہونے کا رجحان رکھتے تھے۔ مصنفین نوٹ کرتے ہیں کہ ان مصنفین کی متن خصوصیات، جن کے بارے میں امکان ہے کہ انہیں آٹزم ہو، اور اے آئی سے تیار کردہ متن کی خصوصیات کے درمیان تعلقات "سیدھے سادے نہیں تھے".

اگر یہ اصطلاحات آپ کے لیے نئی ہیں تو ہمارا کیسے AI ڈیٹیکٹرز کام کرتے ہیں کے بارے میں رہنما perplexity اور burstiness کی وضاحت کرتا ہے۔

اے ڈی ایچ ڈی تحریر کو AI قرار دیا گیا: جامعات اساتذہ کو کیا بتاتی ہیں

یونیورسٹی کے تدریسی مراکز نے ADHD والے طلبہ کے بارے میں اساتذہ کو خبردار کرنا شروع کر دیا ہے۔ Nebraska کی گائیڈ میں لکھا ہے: "Students that are neurodivergent (autism, ADHD, dyslexia, etc...) are also prone to receive false positive ratings"۔ Northern Illinois University کی "AI ڈیٹیکٹرز: An ethical minefield"، دسمبر 2024 سے، کہتی ہے: "Neurodiverse students are also more likely to be falsely flagged for AI-generated writing"۔

Whitney Gegg-Harrison اور Claire Quarterman نے Academic Integrity in the Age of Artificial Intelligence (IGI Global) میں ایک 2024 book chapter لکھا۔ اس کے چھوٹے corpus مطالعے نے مشہور detection tools میں اشتہار سے کہیں زیادہ false positive rates پائیں۔ اس مطالعے، خبروں کی رپورٹس، اور طلبہ کی گواہی کی بنیاد پر، اس chapter میں کہا گیا ہے کہ "presents the possibility that neurodivergent writers, along with L2 writers, are more likely to be impacted by false positives"۔ L2 کا مطلب second-language ہے۔

آٹزم کے مطالعے سے ایک نتیجہ ہر اس شخص پر لاگو ہوتا ہے جو مختصر تحریریں لکھتا ہے، جیسے مباحثاتی پوسٹس۔ تجربہ 1 میں، مختصر پوسٹس کو طویل پوسٹس کے مقابلے میں زیادہ بار جھنڈا کیا گیا۔ ہم اپنی تحریر میں ڈیٹیکٹرز لمبائی کے بارے میں کیا کہتے ہیں، اس پر اپنی پوسٹ میں AI ڈیٹیکٹر کم از کم لفظ گنتی کے بارے میں بحث کرتے ہیں۔ لکھتے وقت اپنے مسودات اور نوٹس محفوظ کرنا اپنی تحریری عمل کا ریکارڈ رکھنے کا ایک اچھا طریقہ ہے۔ یہ کسی بھی اسکور سے بہتر طور پر ایک جھنڈے کا جواب دیتا ہے۔

ڈسلیکسیا AI ڈیٹیکشن اور تدوینی اوزار

نیبراسکا گائیڈ میں غلط مثبت کے بارے میں اپنی تنبیہ میں ڈسلیکسیا والے طلبہ شامل ہیں۔ بہت سے لکھنے والے ڈرافٹ تیار کرتے وقت اسپیل چیک، گرامر سجیشنز یا ری رائٹنگ ٹولز استعمال کرتے ہیں، اور دو اسٹڈیز دکھاتی ہیں کہ یہ ٹولز AI اسکورز کو کیسے بدلتے ہیں۔

2024 کے بلومبرگ بزنس ویک ٹیسٹ میں، ایک مقبول لکھنے والے معاون کے املا جانچنے والے اور قواعدی تجاویز کا دستاویزات کو زیادہ اے آئی-لکھا ہوا دکھانے پر صرف معمولی اثر پڑا۔ پورے متن کی دوبارہ لکھے گئے متن مختلف تھیں: اسی معاون سے کسی مضمون کو "بہتر بنائیں" کرنے یا اسے "تعلیمی انداز کا" بنانے کو کہنا، اس کام کو جو 100 فیصد انسانی لکھا ہوا کے طور پر اسکور تھا، 100 فیصد اے آئی-لکھا ہوا میں بدل دیتا تھا۔

Hyeonchu Park, Gahye Jeong اور Bugeun Kim نے "اسٹائل بطور ایک کنفاؤنڈ" میں پیشہ ورانہ تدوین کا مطالعہ کیا، جو EMNLP 2026 میں پیش کیا گیا۔ انہوں نے 2018 سے 2025 تک ایک علمی انگریزی تدوینی خدمت سے 135,389 دستاویزاتی جوڑوں کا استعمال کیا۔ ہر جوڑا ایک غیر مقامی لکھنے والے کے مسودے پر مشتمل تھا، تدوین سے پہلے اور بعد میں، جب ایک مقامی بولنے والے مدیر نے اسے تدوین کیا۔ 13 detectors کے across، انہی تدوینات نے بعض detectors پر اسکورز بڑھائے اور دوسروں پر کم کیے، اور اسکور میں تبدیلیاں تدوین کی مقدار کے ساتھ بڑھتی گئیں۔

اس کے بعد انہوں نے ایک کلاسیفائر، ایک OpenAI روبرٹا ماڈل، پر تدوینات کو نوع کے لحاظ سے تقسیم کیا۔ قواعدِ زبان کی تدوینات نے اس کے اسکور میں ایک چھوٹی منفی تبدیلی پیدا کی، جبکہ نحوی تدوینات, جو جملے کی ساخت بدلتی ہیں, نے سب سے بڑی مثبت تبدیلی پیدا کی۔ وہ اس نتیجے پر پہنچتے ہیں کہ detector outputs کو AI کے استعمال کے قطعی ثبوت کے طور پر نہیں لینا چاہیے، خاص طور پر وہاں جہاں تدوین عام ہو۔ اگر آپ ایسا ٹول استعمال کرتے ہیں جو پورے اقتباسات دوبارہ لکھتا ہے، تو اپنی سابقہ ورژنز محفوظ رکھیں اور دیکھیں کہ آپ کا کورس کیا اجازت دیتا ہے۔

غلط مثبت شرحیں ڈیٹیکٹر پر منحصر ہوتی ہیں

غلط مثبت کی شرح ہر کلاسیفائر کے ساتھ مختلف ہوتی ہے۔ یہ شرح اس مخصوص کلاسیفائر کے لیے ہے جسے تحقیق جانچ رہی تھی۔ لیانگ اور ساتھیوں کی 2023 کی تحقیق جریدہ پیٹرنز میں نے US کے آٹھویں جماعت کے طلبہ کے مضامین پر تقریباً کامل درستگی پائی۔ اس کے برعکس، کلاسیفائرز نے غیر مقامی لکھنے والوں کے ٹوفل مضامین میں سے نصف سے زیادہ کو نشان زد کیا۔ تفصیلات کے لیے غیر مقامی لکھنے والوں کے خلاف کلاسیفائر تعصب پر ہماری تحریر دیکھیں۔

غیر مقامی لکھنے والوں اور غلط مثبتات پر ہمارا کام کا جریدہ, جو 2026 میں TextPulse Research سے تھا, نے جدید AI ٹولز سے پہلے لکھے گئے 5,600 آئی سی این اے ایل ای مضامین کو اسکور کیا۔ ایک تحقیق کلاسیفائر, ایک لوجسٹک ریگریشن, نے سیکھنے والے مضامین کے 2.7 فیصد اور مقامی مضامین کے 3.3 فیصد کو نشان زد کیا۔ انہی خصوصیات اور مضامین پر تربیت یافتہ ایک گریڈینٹ بوسٹنگ ماڈل نے سیکھنے والوں کو 12.5 فیصد اور مقامیوں کو 3.8 فیصد پر نشان زد کیا۔ لہٰذا آیا ایک گروہ کو زیادہ بار نشان زد کیا جاتا ہے, یہ ڈیٹیکٹر پر منحصر ہے۔

Park کے مطالعے میں، 13 detectors کی غلط مثبت کی شرحیں انسانی تحریر کردہ متون کے لیے بہت مختلف تھیں، 0.0 فیصد سے 100.0 فیصد تک۔ Bloomberg Businessweek نے دو نمایاں detectors کو گرمیوں 2022 میں ChatGPT سے پہلے Texas A&M کو بھیجے گئے 500 کالج درخواست مضامین کے ایک بے ترتیب نمونے پر آزمایا۔ ان خدمات نے 1 فیصد سے 2 فیصد مضامین کو غلط طور پر AI کے طور پر کلاسیفائر کیا۔

اسی رپورٹ میں، Turnitin نے کہا کہ اس کی دستاویز-سطح کی غلط مثبت کی شرح 1 فیصد سے کم تھی اور اس کی جملہ-سطح کی شرح 4 فیصد تھی۔ لہٰذا طالب علم کے لیے اہم عدد وہ ہے جو ڈیٹیکٹر کے لیے ہے جسے اس کا اسکول استعمال کرتا ہے۔

اگر آپ پر جھنڈا لگایا جائے، یا اگر آپ کسی جھنڈے کا جائزہ کریں

طلبہ کے لیے

آپ کی ڈرافٹ ہسٹری وہ جگہ ہے جہاں سے آپ آغاز کرتے ہیں۔ یہ پہلے ڈرافٹس اور اس بارے میں نوٹس دکھاتی ہے کہ آپ کا متن کیسے ڈیولپ ہوا، اور ایک اسکور نہیں کر سکتا۔ مکمل رپورٹ اور اس پالیسی کے لیے جو لاگو ہوتی ہے، تحریری طور پر درخواست کریں۔ یہ مراحل ہماری پوسٹس میں اگر آپ پر الزام لگایا جائے تو پہلے کیا کرنا ہے اور AI ڈیٹیکشن اپیل خط لکھنے کے بارے میں شامل ہیں۔

جھنڈے کا بہترین جواب یہ ہے کہ آپ اپنا کام دکھائیں۔ آپ نے کیا لکھا، اس کا ریکارڈ رکھیں۔ Google Docs یا مائیکروسافٹ Word, (ورژن ہسٹری فعال کے ساتھ) استعمال کریں تاکہ اپنے نوٹس، آؤٹ لائنز اور ذرائع جنہیں آپ نے پڑھا، کا مسودہ بنائیں اور ان کا سراغ رکھیں۔ اگر آپ ہجے کی جانچ، املا یا متن سے تقریر جیسی معاون ٹیکنالوجی استعمال کرتے ہیں، تو آپ اپنے استاد یا رسائی دفتر کو بتا سکتے ہیں کہ آپ کون سی استعمال کرتے ہیں اور کیسے۔

آپ اپنی جامعہ کے معذوری یا رسائی دفتر سے بھی رابطہ کرنا چاہیں گے۔ فیصلہ کریں کہ آیا آپ اپنے استاد یا پینل کو اپنی تشخیص کے بارے میں بتانا چاہتے ہیں۔ آپ کچھ اس طرح کہہ سکتے ہیں: شرحیں ڈیٹیکٹر سے ڈیٹیکٹر تک مختلف ہوتی ہیں۔ ایک ہم مرتبہ جائزہ شدہ تحقیق نے ان میں سے ایک پر ممکنہ طور پر آٹسٹک مصنفین کے لیے زیادہ نشان زدگی کی شرح دکھائی۔ آپ کے مسودے گروہ تحقیق سے زیادہ اہم ہیں کیونکہ گروہ تحقیق یہ نہیں دکھا سکتی کہ آپ کا اپنا مضمون کیسے لکھا گیا تھا۔

عملے کے لیے

اسکور صرف ایک اندازہ ہے۔ یہ تحریری عمل کے بارے میں پوچھنے کی ایک وجہ ہے۔ اگر مسودے اور نوٹس موجود ہوں تو انہیں دیکھنے کو کہیں۔ طالب علم سے پوچھیں کہ اس نے یہ متن کیسے لکھا۔ کوئی تشخیص یا تحریری انداز AI کے استعمال کے حق میں یا اس کے خلاف ثبوت نہیں ہے۔ پوچھیں کہ طالب علم نے کون سے اوزار استعمال کیے، جیسے ہجے کی جانچ یا املا نویسی۔ بلومبرگ کے 2024 کے ٹیسٹ میں ہجے کی جانچ اور گرامر کی تجاویز نے AI اسکورز کو بمشکل ہی بدلا، لیکن پورے متن کی دوبارہ تحریر نے انہیں کافی حد تک بدل دیا۔ اسی بلومبرگ رپورٹ میں کہا گیا ہے کہ detector بنانے والے کہتے ہیں کہ ان کے اسکور ایک ایسا ڈیٹا پوائنٹ ہیں جو استاد کی رہنمائی کے لیے استعمال ہو سکتا ہے۔ چیمبرز اور کیلی ان ماڈلز اور تعلیمی سیاق و سباق میں ان کے استعمال کی مزید تنقیدی جانچ کی سفارش کرتے ہیں۔

اس سائٹ پر اوزار

مفت پرپلکسٹی چیکر آپ کے مسودے میں لفظی تنوع کا اندازہ لگاتا ہے، اور مفت برسٹینیس چیکر آپ کی جملوں کی لمبائیوں کا چارٹ بناتا ہے۔ ان میں سے کوئی بھی عدد اس بارے میں کچھ ثابت نہیں کرتا کہ متن کس نے لکھا۔ TextPulse AI ہیومنائزر اس طرح تیار کیا گیا ہے کہ آپ کے اپنے لکھے ہوئے مسودے میں AI اسکورز کو کم کرے، جبکہ حوالہ جات اور اصطلاحات کو برقرار رکھے۔ اگر آپ اسے استعمال کریں تو چیک کریں کہ آیا آپ کے کورس میں ایسے اوزار کی اجازت ہے، اور نتیجہ پڑھیں۔ اس تحقیق میں کوئی چیز یہ نہیں کہتی کہ آپ کو لکھنے کا طریقہ بدلنے کی ضرورت ہے۔