Yapay Zeka Tespit Edici
Metninin ChatGPT, Claude, Gemini veya GPT-4 tarafından yazılıp yazılmadığını kontrol et.
Ücretsiz. Anlık. Kayıt yok. Dosya yükleme yok. Tarayıcında çalışır.
All analysis runs in your browser. Your text never leaves your device.
Signals are mixed. Cannot decide either way.
Based on 6 signals
How this detector works
This tool combines six statistical signals into a single 0 to 100 AI likelihood score. Each signal is computed locally in your browser using established text-analysis methods. The signals are weighted by how reliably they distinguish AI-generated text from human writing in the research literature.
Burstiness (30%) measures the coefficient of variation of sentence lengths. Human writing swings between short and long sentences; AI output is more uniform. Vocabulary diversity (20%) uses type-token ratio with a 100-word window. Cliche detection (20%) scans for stock AI phrases like "delve into", "in today's digital age", and "in conclusion". Punctuation profile (15%) tracks em-dash, semicolon, and Oxford comma density. Sentence structure (10%) looks at opener variation and passive voice rate. Repetition (5%) counts repeated 3-word and 4-word phrases.
The detector is calibrated to favor false positives over false negatives at the low end of the score: a score of 30 still means "lean human" rather than "definitely human". Treat the verdict as a starting point, not a verdict.
This is a statistical estimate, not proof. AI detection is inherently uncertain. Tools like this can produce false positives for academic writing, non-native English, technical documentation, and formal styles. Do not use this as the sole basis for accusations of plagiarism or academic dishonesty.
Hızlı Cevap
En az 50 kelime yapıştır. Araç altı istatistiksel sinyali (burstiness, kelime dağarcığı çeşitliliği, klişe ifadeler, noktalama, cümle yapısı, tekrar) hesaplar ve bunları 0 ila 100 arasında bir yapay zeka olasılık puanında birleştirir. Sezgisel doğruluk yüzde 65 ile 75 arasında değişir. Sonuçları kanıt değil, başlangıç noktası olarak değerlendir.
Yapay Zeka Tespiti Nasıl Çalışır
Sezgisel yapay zeka tespit edicileri metnini "okumaz". İnsan ve yapay zeka yazımı arasında farklılaşma eğilimindeki yüzeysel özellikleri sayar. Tek bir özellik başlı başına kanıt değildir, bu yüzden sağlam tespit ediciler birkaç sinyali birleştirir. Aşağıda bu aracın kullandığı altı sinyal bulunuyor.
1. Burstiness
Burstiness, bir metin boyunca cümle uzunluğundaki değişimi ölçer. İnsanlar doğal olarak çok kısa cümleler (3 ila 6 kelime) ile uzun cümleler (25 ila 40 kelime) arasında salınır. Akıcılık ve netlik için optimize edilmek üzere eğitilmiş büyük dil modelleri, düşük varyansla 15 ila 22 kelime ortalaması etrafında kümelenen cümleler üretir. Araç varyasyon katsayısını hesaplar: 0,6 üzerindeki bir değer insana, 0,3 altındaki bir değer yapay zekaya yatkındır. Burstiness, çoğu araştırma kıyaslamasında en güçlü tek sinyaldir, bu yüzden onu yüzde 30 ağırlıkla değerlendiririz.
2. Kelime Dağarcığı Çeşitliliği
Kelime dağarcığı çeşitliliği tür-belirteç oranı ile ölçülür: benzersiz kelimelerin toplam kelimelere bölünmesi. Metriği farklı metin uzunluklarında stabilize etmek için 100 kelimelik kayan pencere kullanır ve pencere başına TTR ortalamasını alırız. İnsan yazımı bu ölçüde tipik olarak 0,65 ile 0,80 arasındadır. Yapay zeka çıktısı genellikle 0,55 ile 0,65 arasında kümelenir ve modelin bir pasaj içinde kelime dağarcığını tekrar kullanma eğilimini yansıtır. Ağırlık: yüzde 20.
3. N-gram Klişe Tespiti
Yapay zeka modellerinin aşırı kullandığı, küratörlü bir ifade listesini tararız: "günümüzün dijital çağında", "belirtmek önemlidir", "derinlemesine incelemek", "karmaşıklıkları yönetmek", "sonuç olarak", "ayrıca", "dahası", "ek olarak" ve diğerleri. Bu ifadeler tek başına yanlış değildir ancak bir pasajdaki yoğunlukları güçlü bir sinyaldir. Her 50 kelimede bir, puanı yapay zekaya doğru iter. Ağırlık: yüzde 20.
4. Noktalama Profili
Yapay zeka modelleri, özellikle GPT-4 ailesi, uzun tireleri aşırı kullanır. Çoğu insan yazar uzun tireleri ölçülü kullanır. Araç 100 kelime başına uzun tire sayısını, noktalı virgül yoğunluğunu ve Oxford virgülü kullanım oranını sayar. 200 kelimede üç uzun tire içeren bir pasaj tek başına güçlü bir yapay zeka işaretidir. Ağırlık: yüzde 15.
5. Cümle Yapısı
İki yapısal özellik: cümlelerin aynı kelimeyle ne sıklıkla başladığı (düşük çeşitlilik yapay zekaya yatkın) ve edilgen çatının ne sıklıkla göründüğü (yüksek oran yapay zekaya yatkın). Tespit edici, edilgen çatıyı "dır/dir" fiillerini (dır, idi, oldu, olacak, olmuş, olarak) ardından üç kelime içinde olası bir edilgen ortaç gelmesini arayarak yaklaşık olarak belirler. Ağırlık: yüzde 10.
6. İfade Tekrarı
Metindeki her 3 ve 4 kelimelik ifadeyi çıkarır ve tekrarları sayarız. Üç veya daha fazla kez görünen ifadeler puanı yapay zekaya doğru iter. İnsanlar genellikle başka sözcüklerle anlatır, yapay zeka kalıplar üzerinde döner. Meşru yazımın da sıklıkla terminolojiyi tekrar etmesi nedeniyle bu altı sinyalin en zayıfıdır (yüzde 5), ancak kenarlarda yararlı bilgi ekler.
Doğruluk ve Sınırlamalar
Sezgisel yapay zeka tespit edicilerinin bağımsız değerlendirmeleri (GPTZero, ZeroGPT, Copyleaks ve DetectGPT ile GLTR gibi akademik tespit ediciler) karışık alan metninde tutarlı biçimde yüzde 65 ila 80 doğruluk aralığına düşer. Aynı çalışmalar, hafifçe düzenlenmiş yapay zeka çıktısının tespit oranını yüzde 50'nin altına düşürebileceğini gösterir. Adversarial metinde yüzde 90'ı aşan, ücretli ya da ücretsiz hiçbir tespit edici yoktur.
Aracımız şunlar için yanlış pozitifler üretir:
- Akademik yazım - tek tip cümle uzunluğu, resmi kelime dağarcığı, nüans dili.
- Ana dili İngilizce olmayanlar - daha küçük çalışma kelime dağarcığı, daha fazla tekrar eden yapı.
- Teknik dokümantasyon - edilgen çatı, tekrar eden terminoloji, resmi üslup.
- Kurumsal veya hukuki metin - klişe ifadeler, Oxford virgülleri, noktalı virgül kullanımı.
- Çok düzenlenmiş veya şablon yazım - mekanik göründüğü için mekanik görünen kalıplar.
Puanı asla karar değil, bir sohbet için başlangıç noktası olarak kullan. Yüksek riskli kararlar için (akademik disiplin, işe alım), tespit ediciyi başka kanıtlarla birleştir: taslak geçmişi, yazı örnekleri, içerik hakkında yüz yüze sohbet.
Yapay Zeka Tespiti Ne Zaman Kullanılır
Sınırlarını anladığın sürece, sezgisel bir tespit edici için gerçek kullanım durumları vardır:
- Öğrenci denemelerini kontrol eden öğretmenler daha derin bir inceleme öncesi hızlı bir eleme için. Yüksek puan "daha yakından bak" demektir, "sınıfta kal" değil.
- Serbest çalışma kontrol eden editörler, bir yazarın kiralandığı insan sesi teslim ettiğini doğrulamak için.
- Niyet mektuplarını inceleyen işe alım uzmanları, birçok girdiden biri olarak. Bir niyet mektubunda 95 puan, takip etmeye değer sarı bayraktır.
- Yayımlamadan önce kendini kontrol, ChatGPT gibi okunan pasajları yakalamak ve kendi sesinde yeniden yazmak için.
- İçerik özgünlük denetimleri, teslimat birikimini, blog yazılarını veya ürün metnini gözden geçirirken.
Diğer Tespit Edicilerle Karşılaştırma
Her biri farklı dengelere sahip birkaç bilinen yapay zeka tespit edici vardır:
- GPTZero tescilli modellerle perplexity ve burstiness kullanır. Sınırlı ücretsiz katman, daha yüksek hacim için ücretli planlar.
- Originality.ai yalnızca ücretlidir ve SEO yayıncılarını hedefler. Özel olarak eğitilmiş bir sınıflandırıcı kullanır.
- ZeroGPT ücretsiz, ücretli katmanı vardır. GPTZero'ya benzer şekilde perplexity ve burstiness kullanır.
- Copyleaks, tek bir üründe intihal artı yapay zeka tespiti ile kurumsala odaklıdır.
Aracımız ücretsizdir, tamamen tarayıcıda çalışır, kayıt gerektirmez ve metnini asla görmez. Ücretli seçenekleri geçtiğini iddia etmez. Faydası gizlilik ve sıfır sürtünmedir. Somut bir kritik karar için daha fazla güvene ihtiyacın varsa, ücretli bir tespit edici makuldur. Günlük eleme için, şeffaf bir sezgisel araç genellikle yeterlidir.
Araç altı istatistiksel sinyali tek bir 0 ila 100 arasındaki yapay zeka olasılık puanında birleştirir: burstiness (cümle uzunluğu değişimi), kelime dağarcığı çeşitliliği, yaygın yapay zeka klişe ifadeleri, noktalama profili (uzun tire, noktalı virgül, Oxford virgülü yoğunluğu), cümle yapısı (cümle başlangıç değişimi ve edilgen çatı oranı) ve 3 ile 4 kelimelik ifadelerin tekrarı. Her sinyal, araştırma literatüründe yapay zekayı insan yazımından ne kadar güvenilir biçimde ayırt ettiğine göre ağırlıklandırılır. Tüm hesaplama tarayıcında olur.
Hayır. GPTZero, Originality.ai ve ZeroGPT gibi ücretli hizmetler dahil hiçbir yapay zeka tespit edici %100 doğru değildir. Bağımsız çalışmalar, sezgisel tespit edicilerin karışık metinde yüzde 65 ile 75 arası doğruluk gösterdiğini ortaya koyar. Puanımız bir başlangıç noktasıdır, kesin karar değildir. 30 altındaki puanları 'insan eğilimli', 30 ile 70 arasını 'belirsiz' ve 70 üzerini 'yapay zeka eğilimli' olarak değerlendir. Bir tespit edicinin puanını intihal veya akademik dürüstlük suçlamalarının tek dayanağı olarak asla kullanma.
Takip ettiğimiz sinyaller ('derinlemesine incelemek' gibi klişe ifadeler, yoğun uzun tire kullanımı, tek tip cümle uzunlukları) GPT-3.5 ve GPT-4 çıktısında daha belirgindir. Claude daha çeşitli cümle uzunlukları ve daha az kalıp ifade üretir, bu yüzden metni genellikle daha düşük puan alır. Gemini ortada bir yerde durur. Araç belirli bir modele göre ayarlanmamıştır. LLM tarafından üretilen metnin genel istatistiksel imzalarını arar, bu nedenle düzenlenmiş veya dikkatlice istemlenmiş yapay zeka çıktısı eşiğin altına sızabilir.
Sezgisel tespit ediciler yazarlığı değil, istatistiksel kalıpları arar. Birkaç yazı türü yapay zeka ile kalıpları paylaşır: akademik çalışmalar (tek tip cümle uzunluğu, resmi kelime dağarcığı), ana dili İngilizce olmayan kişilerin yazımı (sınırlı kelime dağarcığı, tekrar eden yapılar), teknik dokümantasyon (edilgen çatı, tekrar eden terminoloji) ve kurumsal veya hukuki metin (klişe ifadeler, resmi noktalama). Ölçülü ve tutarlı bir tarzda yazıyorsan beklediğinden daha yüksek puan alabilirsin. Tespit edici saydığı yüzeysel özellikler dışında hiçbir şey 'bilmez'.
Hayır. Tüm analiz JavaScript kullanarak tarayıcında yerel olarak çalışır. Metnin cihazından asla çıkmaz, yüklenmez, kaydedilmez ve hiçbir modeli eğitmek için kullanılmaz. Tarayıcının geliştirici araçlarını açıp analiz çalışırken ağ sekmesine bakarak bunu doğrulayabilirsin: ağ trafiği yoktur. Metnini sunucularımızda da saklamayız çünkü zaten ona erişimimiz yoktur.
Altı sinyal: (1) Burstiness, cümle uzunluklarının varyasyon katsayısı. (2) Kelime dağarcığı çeşitliliği, 100 kelimelik kayan pencereyle ölçülen tür-belirteç oranı. (3) N-gram klişe tespiti, 'günümüzün dijital çağında' ve 'belirtmek önemlidir' gibi yapay zeka kalıp ifadelerini tarar. (4) Noktalama profili, uzun tire, noktalı virgül ve Oxford virgülü yoğunluğunu izler. (5) Cümle yapısı, başlangıç çeşitliliği ve edilgen çatı oranını ölçer. (6) İfade tekrarı, üç veya daha fazla kez görünen 3 ve 4 kelimelik ifadeleri sayar.
Evet ve kolaylıkla. Yapay zeka çıktısının hafif düzenlemesi (klişe ifadeleri değiştirme, uzun ve tek tip cümleleri kırma, kişisel ses ve kısaltmalar ekleme) puanı önemli ölçüde düşürür. Bu, her sezgisel tespit edicinin temel bir sınırlamasıdır. Aracımızı kandıran düzenlemeler GPTZero ve ZeroGPT'yi de kandırır. Yüksek riskli bir karar için yazarlığı doğrulaman gerekiyorsa, bir tespit ediciyi başka kanıtlarla birleştir: yazı geçmişi, yüz yüze doğrulama, Google Docs veya Word'deki taslak geçmişi ve içerik hakkında doğrudan sohbet.
Kaynaklar
- 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.