AITurnitin

Dedektör ne kadar doğru?

Dedektörü nasıl ölçtüğümüzü ve nerede yanıldığını yayımlıyoruz. Bir sonuca güvenmeden önce bunu oku.

Model

Açık kaynaklı desklib AI-text detector’ı (DeBERTa-v3-large, MIT lisansı) kendi sunucularımızda çalıştırıyoruz. Metin pencerelere bölünür; belge puanı token ağırlıklı ortalamadır, cümle puanları ise örtüşen pencerelerden gelir.

Gerçek akademik yazılar üzerinde kalibrasyon

Eşikler, insan tarafından yazılmış 583 akademik metin üzerinde belirlendi (arXiv özetleri, ana dili İngilizce olmayan yazarların PubMed Central makaleleri ve öğrenci ödevleri). “Muhtemelen yapay zekâ” eşiği bu insan metinlerinin yaklaşık %1’i onu aşacak şekilde ayarlandı; “Belirsiz” %1 ile %5 arasındaki aralığı kapsar.

Ayrılmış insan metinlerinde yanlış alarmlar

İki katlı bir bölmede, ayrılmış insan akademik metinlerinden “Muhtemelen yapay zekâ” olarak etiketlenenlerin oranı %1 ve %0,7 oldu.

Metin grubuna göre sonuçlar

GrupMetin“Muhtemelen yapay zekâ” etiketli“Muhtemelen yapay zekâ” veya “Belirsiz” etiketli
İnsan: arXiv özetleri200%0,5%3,5
İnsan: PubMed Central, ana dili İngilizce olmayan yazarlar183%1,1%6
İnsan: öğrenci ödevleri200%1%5,5
İnsan: Vikipedi (2022 öncesi)155%2,6%8,4
İnsan: genel web metni150%32,7%36,7
Yapay zekâ: 2026 modelleri, düzenlenmemiş195%96,9%99
Yapay zekâ: RAID karşılaştırması, düzenlenmemiş200%96,5%99
Yapay zekâ: RAID karşılaştırması, yeniden ifade edilmiş200%84%92
Yapay zekâ: insanlaştırıcı araçlarla yeniden yazılmış200%59,5%74,5

acad583-2026-10-22

Bilinen sınırlamalar

Bir sonuç tahmindir, usulsüzlük kanıtı değildir. Bir suçlamanın tek dayanağı olarak asla kullanma.