AI 检测工具
@tusummary
交上来的稿子看着像机器写的，却说不出为什么
编辑和老师读的文字多，东西不对劲的时候，往往在能说出哪里不对之前就先感觉到了。段落太平，每个论断都长一个样，没有一句愿意冒点险，可这些都不是证据。
这个工具给这个感觉配上一个数字和一组被标出的段落。它不解决问题，但让这场对话有了一件具体的东西可以看。
检测一段文字AI 检测工具SubtitleVideoThumbnail
免费 AI 检测
AI 检测工具
这个 AI 检测工具读一段文字，报出其中有多少看起来像机器写的。结果是一个检测分数，加上一份标好了的文本，分成 AI 生成、人工撰写和混合三类。
- 粘贴文字或者上传文件
- 每次最多检测 2000 词
- 给出分数，并按类别标出文字
- 覆盖多个写作模型的输出
- 跑检测不用注册账号
什么是 AI 检测工具
它读一段文字，报出它由机器写成的可能性有多大，并把读起来不一样的段落标出来。
它收下一段文字，分析它的句式规律和用词习惯，然后给一个分数，同时把文本标出来。标记把这段文字分成三组：看起来是 AI 生成的、看起来是人工撰写的，以及落在两者之间的。
它产出的是一个可能性，不是一个结论。两段文字分数不同，原因可能和谁写的毫无关系，所以这个分数适合和被标出来的段落一起读，而不是单独看。
为什么选 AI 检测工具
这份报告是写来给人读的：一个分数、分数所依据的那些段落，以及没看懂时再看一遍的机会。
粘贴文字，或者上传文件
文字可以手打或粘贴进输入区，内容已经在文档里时也可以直接上传。一次覆盖最多 2000 词。
读一个检测分数
结果开头是一个数字，描述这段文字有多像机器写的。落在区间两端的分数比落在中间的好读，而多数文字正好落在中间。
看清哪些段落被标了出来
文字带着标记回来，AI 生成、人工撰写和混合的段落用不同颜色区分。读一读这些段落，分数是怎么来的也就有了交代。
常见写作模型的输出都能查
分析覆盖 ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude 这类工具的输出。一个模型写、在另一个模型里改的段落，仍当作一整段文字来查。
改完再跑一遍
再查一次会把当前这段文字重新送进分析，清空则是为下一份文档腾地方。改之前改之后各跑一遍，哪些变了、哪些没变就看得出来。
把被标记的文字交给改写环节
结果回来大部分像机器写的时，这一屏上就有通往改写工具的入口。检测和改写留在同一个地方，不用开两个标签页、来回粘两次。
AI 检测工具
@tusummary
结果写着「混合」，没人知道那是什么意思
「混合」是最常见的结果，单独拿出来也最没用。机器生成、再由人改过的文字，两套特征都带着，而工具报的是它读到了什么，不是文字从哪儿来。
把标出来的段落读一遍，这个标签才变成信息。如果被标记的正好是那些先生成、后来大改的部分，结果就和写的人自己知道的情况对上了。
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@tusummary
稿子是生成出来又手改过的
常见的工作方式不是非此即彼。草稿从模型里出来，被删减、重排，再用写的人自己的语气写一遍，最后的成品对一次简单检测要找的那两种东西来说，两种都不是。
改完那一版再查一次，能看出原来的痕迹还剩下多少。把结果和早先对原始草稿跑的那一次比一比，编辑到底改动了什么就清楚了。
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@tusummary
有制度，每个案子判得都不一样
编辑部、院系或者平台决定要筛投稿，头一个月往往是凭感觉过去的。一个人放行了一篇，另一个人卡下了差不多的另一篇，这种不一致本身就成了问题。
每次都返回同一种报告的检测，能把所有人放到同一个起点上。分数、被标的段落、后续的谈话，在每个案子里形状都一样，制度才谈得上被执行。
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@tusummary
文字经过翻译，来路说不清
经过一道翻译的文字，读起来既不像源语言，也不像目标语言。在原语言里很正常的长句，翻过来变得又长又平均用力，对结果跑一次检测，工具可能会对这个形状做出反应，而不是对写下原文的人。
知道中间有过翻译，是读这个分数的一部分，被标出来的段落常常正好对上最早经过翻译的那几段。
检测一段文字AI 检测工具
@tusummary
写的人知道这些字是自己写的
有些文字分数难看，原因和它是怎么产生的毫无关系。紧凑正式的语域、一串并列从句、一向照着模板写的习惯，在被模型读的时候全都像机器输出。
把自己的草稿跑一遍，能看出是不是这种情况。被标出的段落指向那几句值得放松的地方，不管分数公不公平，这都是一条文体上的提醒。
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@tusummary
文档比一次检测能装的长得多
报告、学位论文、长篇特稿塞不进一遍检测里。拆的位置不对会把规律藏起来，因为读起来一样的那几段常常挨在一起。
一次 2000 词，长文档可以按章节大小逐块过。把每块和上一块的结果对着看，就知道被标出的段落是聚在一处，还是贯穿全篇。
检测一段文字AI 检测工具
@tusummary
学生和老师得谈同一份文字
关于一份可疑作业的谈话，一开口就是指控，往往就谈不下去了。屋里没人写过屏幕上那份分析，而这份文字本身是唯一能共同指着看的对象。
把带标记的报告打开，讨论就落到具体的段落和具体的句子上。话题从「人怎么样」挪到「文字怎么样」，两边都参与得进来。
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@tusummary
客户想要发布前的一份安心
自由撰稿的人常被要求确认一篇东西是原创的，而一句否认没有凭证就没什么分量。这个问题底下问的通常是风险，不是作者身份。
一份检测报告让这场交付有了一件具体的东西可以附上去，两边也就能接着商量那些被标出来的段落该怎么处理。
检测一段文字怎么使用 AI 检测工具
四步，其中第三步是真正读分数、而不是照单全收的地方。
Step 1
放入文字
把段落粘进输入区，或者用文件选项带进一份文档。计数器显示这段文字用掉了 2000 词上限里的多少。
Step 2
跑检测
按下检测。分析会覆盖整段文字，返回的是一份报告，而不是一个是或否。
Step 3
把分数和标记过的文字一起读
看看哪些段落被标了出来，它们有什么共同点。类别解释了那个数字，而数字本身很少能告诉你下一步做什么。
Step 4
根据结果行动
改完的版本再查一次，清空输入框换下一份文档，或者把一份被大段标记的文字送进同一屏上提供的改写环节。
谁在用 AI 检测工具
只要文字是从外面来的、又得有人对它形成看法，它都能用上。
SG
筛稿的编辑
主动投来的稿件和选题
一篇读起来太顺的稿子，不带着多疑的口气很难去质疑。一份带标记的报告给了编辑一组具体的段落去问，也给了作者一组具体的段落去答。
PL
批作业的老师
作业和课程论文
报告是谈话的入口，不是谈话的终点。讨论两个被标出的段落，和指控学生做了一件工具证明不了的事，是两场完全不同的谈话。
YF
验收文案的甲方
自由撰稿和营销文案
买家想知道自己发布的是什么。上线之前看到分数和被标出的段落，通常就够把这个问题落定，进度也不用往后拖。
常见问题
检测怎么进行、分数是什么意思，以及依赖一个结果之前值得知道的限度，按大家通常问的顺序回答。
是一个信号，不是一个结论
AI 检测工具报的是可能性，而可能性会出错
机器写出来的文字里没有一个可靠的标记，所以每一次检测结果都是估计。正式的语域、翻译过来的文字、高度模板化的行文，都可能在人写的情况下被打成 AI 生成；机器写过又改过的文字，也可能被读成人工。把报告用来决定该细看哪里，不要把它当作否掉一篇稿子、或者质疑投稿人的唯一理由。