AI-detektor
Kontrollera om din text skrevs av ChatGPT, Claude, Gemini eller GPT-4.
Gratis. Direkt. Ingen registrering. Ingen uppladdning. Körs helt i din webbläsare.
All analys kors i din webblasare. Din text lamnar aldrig din enhet.
Signalerna ar blandade. Gar inte att avgora.
Baserat pa 6 signaler
Sa fungerar den har detektorn
Det har verktyget kombinerar sex statistiska signaler till en enda AI-sannolikhetspoang fran 0 till 100. Varje signal beraknas lokalt i din webblasare med etablerade metoder for textanalys. Signalerna viktas efter hur tillforlitligt de skiljer AI-genererad text fran manskligt skrivande i forskningslitteraturen.
Variation i meningslangd (30%) mater variationskoefficienten for meningslangder. Manskligt skrivande svanger mellan korta och langa meningar; AI-utdata ar mer enhetlig. Ordforradsmangfald (20%) anvander type-token-kvot med ett fonster pa 100 ord. Klichedetektion (20%) soker efter typiska AI-fraser som "fordjupa sig i", "i dagens digitala tidsalder" och "sammanfattningsvis". Interpunktionsprofil (15%) foljer tatheten av langa tankstreck, semikolon och Oxford-komma. Meningsstruktur (10%) tittar pa variation i starter och andel passiv form. Upprepning (5%) raknar upprepade fraser om 3 och 4 ord.
Detektorn ar kalibrerad for att favorisera falska positiva framfor falska negativa i den lagre delen av poangen: en poang pa 30 betyder fortfarande "lutar at manskligt" snarare an "definitivt manskligt". Behandla utlatandet som en utgangspunkt, inte som ett slutgiltigt omdome.
Detta ar en statistisk uppskattning, inte bevis. AI-detektion ar i grunden osaker. Verktyg som detta kan ge falska positiva for akademiskt skrivande, icke-modersmalsengelska, teknisk dokumentation och formella stilar. Anvand inte detta som enda grund for anklagelser om plagiat eller akademisk oarlighet.
Snabbt svar
Klistra in minst 50 ord. Verktyget beräknar sex statistiska signaler (burstiness, ordförrådsmångfald, klyschor, skiljetecken, meningsstruktur, upprepning) och kombinerar dem till en AI-sannolikhetspoäng mellan 0 och 100. Heuristisk noggrannhet är ungefär 65 till 75 procent. Behandla resultaten som en utgångspunkt, inte som bevis.
Hur AI-detektion fungerar
Heuristiska AI-detektorer "läser" inte din text. De räknar ytdrag som tenderar att skilja sig mellan mänskligt och AI-genererat skrivande. Inget enskilt drag är ett tecken i sig, vilket är varför robusta detektorer kombinerar flera signaler. Nedan följer de sex som detta verktyg använder.
1. Burstiness
Burstiness mäter variationen i meningslängd över ett textstycke. Människor pendlar naturligt mellan mycket korta meningar (3 till 6 ord) och långa (25 till 40 ord). Stora språkmodeller, tränade att optimera för flyt och tydlighet, producerar meningar som klustrar runt ett medelvärde på 15 till 22 ord med låg varians. Verktyget beräknar variationskoefficienten: ett värde över 0,6 lutar mänskligt, under 0,3 lutar AI. Burstiness är den enskilt starkaste signalen i de flesta forskningsbenchmark, vilket är varför vi viktar den till 30 procent.
2. Ordförrådsmångfald
Ordförrådsmångfald mäts med type-token-kvoten: unika ord delat med totalt antal ord. För att stabilisera måttet över olika textlängder använder vi ett rörligt fönster på 100 ord och beräknar medelvärdet av TTR per fönster. Mänskligt skrivande ligger vanligtvis på 0,65 till 0,80 på detta mått. AI-utdata klustrar ofta på 0,55 till 0,65, vilket speglar modellens tendens att återanvända ordförråd inom ett stycke. Vikt: 20 procent.
3. N-gram-klyschdetektion
Vi söker efter en kurerad lista av fraser som AI-modeller överanvänder: "i dagens digitala tidsålder", "det är viktigt att notera", "fördjupa sig i", "navigera komplexiteten", "sammanfattningsvis", "vidare", "dessutom", "därutöver" och andra. Dessa fraser är inte fel i sig, men deras densitet i ett stycke är en stark signal. En per 50 ord trycker poängen mot AI. Vikt: 20 procent.
4. Skiljeteckenprofil
AI-modeller, särskilt GPT-4-familjen, överanvänder tankstreck (det långa streckstecknet). De flesta mänskliga skribenter använder tankstreck sparsamt. Verktyget räknar tankstreck per 100 ord, semikolondensitet och hur ofta Oxford-komma används. Ett stycke med tre tankstreck på 200 ord är en stark AI-markör i sig. Vikt: 15 procent.
5. Meningsstruktur
Två strukturella drag: hur ofta meningar börjar med samma ord (låg variation lutar AI) och hur ofta passiv form förekommer (hög andel lutar AI). Detektorn approximerar passiv form genom att leta efter "vara"-verb (var, blev, är, är, varit) följda inom tre ord av ett troligt perfekt particip. Vikt: 10 procent.
6. Frasupprepning
Vi extraherar varje 3-ords- och 4-ordsfras från texten och räknar upprepningar. Fraser som förekommer tre eller fler gånger trycker poängen mot AI. Människor parafraserar oftast; AI loopar på mönster. Detta är den svagaste av de sex signalerna (5 procent) eftersom legitimt skrivande ofta upprepar terminologi, men det tillför användbar information i marginalen.
Noggrannhet och begränsningar
Oberoende utvärderingar av heuristiska AI-detektorer (GPTZero, ZeroGPT, Copyleaks och akademiska detektorer som DetectGPT och GLTR) hamnar konsekvent i intervallet 65 till 80 procents noggrannhet på text från blandade domäner. Samma studier visar att lätt redigerad AI-utdata kan sänka detektionsgraden under 50 procent. Det finns ingen detektor, betald eller gratis, som överstiger 90 procent på motståndsanpassad text.
Vårt verktyg ger falska positiva resultat för:
- Akademiskt skrivande - enhetlig meningslängd, formellt ordförråd, gardera-språk.
- Engelska som andraspråk - mindre aktivt ordförråd, fler upprepade strukturer.
- Teknisk dokumentation - passiv form, upprepad terminologi, formell stil.
- Företags- eller juridisk text - klyschor, Oxford-komma, semikolonanvändning.
- Starkt redigerat eller mallbaserat skrivande - mönster som ser mekaniska ut för att de är det.
Använd poängen som ett samtalsunderlag, aldrig som en dom. För beslut med höga insatser (akademisk disciplin, anställning), kombinera detektorn med andra bevis: utkasthistorik, skrivprover, ett samtal på plats om innehållet.
När man bör använda AI-detektion
Det finns verkliga användningsfall för en heuristisk detektor, så länge du förstår gränserna:
- Lärare som kontrollerar elevuppsatser för en snabb screening innan en djupare granskning. En hög poäng signalerar "titta närmare", inte "underkänd".
- Redaktörer som verifierar frilansarbete för att bekräfta att en skribent levererar den mänskliga röst de anlitades för.
- Rekryterare som granskar personliga brev som en input bland många. En poäng på 95 på ett personligt brev är en gul flagga värd att följa upp.
- Egen kontroll före publicering för att fånga avsnitt som läses som ChatGPT och skriva om dem i din röst.
- Granskning av innehållets äkthet vid genomgång av en kö av inlämningar, blogginlägg eller produkttexter.
Jämförelse med andra detektorer
Flera välkända AI-detektorer finns, var och en med olika avvägningar:
- GPTZero använder perplexitet och burstiness med proprietära modeller. Gratisnivå med gränser, betalplaner för högre volym.
- Originality.ai är endast betald och riktad mot SEO-publicister. Den använder en specialtränad klassificerare.
- ZeroGPT är gratis med en betalnivå. Använder perplexitet och burstiness liknande GPTZero.
- Copyleaks är företagsinriktad med plagiat plus AI-detektion i en produkt.
Vårt verktyg är gratis, helt i webbläsaren, kräver ingen registrering och ser aldrig din text. Det påstår sig inte överträffa betalda alternativ. Fördelen är integritet och noll friktion. Om du behöver högre säkerhet för ett enskilt kritiskt beslut är en betald detektor rimlig. För daglig screening räcker ett transparent heuristiskt verktyg oftast.
Verktyget kombinerar sex statistiska signaler till en AI-sannolikhetspoäng mellan 0 och 100: burstiness (variation i meningslängd), ordförrådsmångfald, vanliga AI-klyschor, skiljeteckenprofil (densitet av tankstreck, semikolon, Oxford-komma), meningsstruktur (variation i inledningar och andel passiv form) samt upprepning av 3-ords- och 4-ordsfraser. Varje signal viktas efter hur tillförlitligt den skiljer AI från mänskligt skrivande i forskningslitteraturen. All beräkning sker i din webbläsare.
Nej. Ingen AI-detektor är 100% korrekt, inte heller betaltjänster som GPTZero, Originality.ai och ZeroGPT. Oberoende studier visar att heuristiska detektorer ligger på ungefär 65 till 75 procents noggrannhet på blandad text. Vår poäng är en utgångspunkt, inte en dom. Behandla poäng under 30 som 'lutar mänskligt', 30 till 70 som 'osäkert' och över 70 som 'lutar AI'. Använd aldrig en detektorpoäng som enda grund för anklagelser om plagiat eller akademisk ohederlighet.
Signalerna vi spårar (klyschor som 'fördjupa sig i', omfattande användning av tankstreck, enhetliga meningslängder) är mest uttalade i utdata från GPT-3.5 och GPT-4. Claude tenderar att producera mer varierade meningslängder och färre standardfraser, så dess text får ofta lägre poäng. Gemini ligger däremellan. Verktyget är inte anpassat till någon specifik modell. Det letar efter generella statistiska signaturer för LLM-genererad text, vilket är varför redigerad eller hårt uppmanad AI-utdata kan glida under tröskeln.
Heuristiska detektorer letar efter statistiska mönster, inte författarskap. Flera typer av text delar mönster med AI: akademiska arbeten (enhetlig meningslängd, formellt ordförråd), engelska som andraspråk (begränsat ordförråd, upprepade strukturer), teknisk dokumentation (passiv form, upprepad terminologi) och företags- eller juridisk text (klyschor, formella skiljetecken). Om du skriver i en avvägd, konsekvent stil kan du få högre poäng än väntat. Detektorn 'vet' ingenting bortom de ytdrag den räknar.
Nej. All analys körs lokalt i din webbläsare med JavaScript. Din text lämnar aldrig din enhet, laddas inte upp, loggas inte och används inte för att träna någon modell. Du kan verifiera detta genom att öppna webbläsarens utvecklarverktyg och titta på nätverksfliken medan analysen körs - det finns ingen nätverkstrafik. Vi lagrar inte heller din text på våra servrar eftersom vi inte har tillgång till den över huvud taget.
Sex signaler: (1) Burstiness, variationskoefficienten för meningslängder. (2) Ordförrådsmångfald, mätt med type-token-kvot och ett rörligt fönster på 100 ord. (3) N-gram-klyschdetektion, som söker efter standardfraser som 'i dagens digitala tidsålder' och 'det är viktigt att notera'. (4) Skiljeteckenprofil, som spårar densitet av tankstreck, semikolon och Oxford-komma. (5) Meningsstruktur, som mäter variation i inledningar och andel passiv form. (6) Frasupprepning, som räknar 3-ords- och 4-ordsfraser som förekommer tre eller fler gånger.
Ja, och enkelt. Lätt redigering av AI-utdata (byta ut klyschor, dela upp långa enhetliga meningar, lägga till personlig röst och sammandragningar) sänker poängen avsevärt. Detta är en grundläggande begränsning hos varje heuristisk detektor. Samma redigeringar som lurar vårt verktyg lurar också GPTZero och ZeroGPT. Om du behöver verifiera författarskap för ett beslut med höga insatser, kombinera en detektor med andra bevis: skrivhistorik, verifiering på plats, utkasthistorik i Google Docs eller Word, och ett direkt samtal om innehållet.
Källor
- Mitchell, E., Lee, Y., Khazatsky, A., Manning, C. D., Finn, C. (2023). "DetectGPT: Zero-Shot Machine-Generated Text Detection using Probability Curvature." Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning.
- Solaiman, I., Brundage, M., Clark, J., et al. (2019). "Release Strategies and the Social Impacts of Language Models." OpenAI Report.
- Gehrmann, S., Strobelt, H., Rush, A. M. (2019). "GLTR: Statistical Detection and Visualization of Generated Text." ACL System Demonstrations.
- Bhattacharjee, A., Liu, H. (2023). "Fighting Fire with Fire: Can ChatGPT Detect AI-generated Text?" SIGKDD Explorations Newsletter.
- GPTZero (2023). "How AI Text Detectors Work." Public methodology documentation.