AITurnitin

Seberapa akurat detektornya?

Kami memublikasikan cara kami mengukur detektor dan kapan ia gagal. Baca ini sebelum mengandalkan sebuah hasil.

Model

Kami menjalankan detektor teks AI open-source desklib (DeBERTa-v3-large, lisensi MIT) di server kami sendiri. Teks dibagi menjadi jendela; skor dokumen adalah rata-rata berbobot token dan skor kalimat berasal dari jendela yang saling tumpang tindih.

Kalibrasi pada tulisan akademik nyata

Ambang ditetapkan pada 583 teks akademik tulisan manusia (abstrak arXiv, makalah PubMed Central oleh penulis non-penutur asli, dan esai mahasiswa). "Kemungkinan AI" diatur agar sekitar 1% teks manusia tersebut melewatinya; "Belum pasti" mencakup rentang antara 1% dan 5%.

Salah deteksi pada teks manusia yang disisihkan

Dalam pembagian dua lipatan, proporsi teks akademik manusia yang disisihkan dan diberi label "Kemungkinan AI" adalah 1% dan 0,7%.

Hasil per kelompok teks

KelompokTeksBerlabel "Kemungkinan AI"Berlabel "Kemungkinan AI" atau "Belum pasti"
Manusia: abstrak arXiv2000,5%3,5%
Manusia: PubMed Central, penulis non-penutur asli1831,1%6%
Manusia: esai mahasiswa2001%5,5%
Manusia: Wikipedia (sebelum 2022)1552,6%8,4%
Manusia: teks web umum15032,7%36,7%
AI: model 2026, tanpa suntingan19596,9%99%
AI: benchmark RAID, tanpa suntingan20096,5%99%
AI: benchmark RAID, diparafrasekan20084%92%
AI: ditulis ulang dengan alat humanizer20059,5%74,5%

acad583-2026-10-22

Keterbatasan yang diketahui

Hasil adalah estimasi, bukan bukti pelanggaran. Jangan pernah menjadikannya satu-satunya dasar tuduhan.