小黃老師嘿技術

1. 引起動機：為什麼 2026 每個人都需要 AI 文章檢測？

不管你是學生、老師、編輯、接案寫手或行銷人，現在最常遇到的不是「AI 會不會寫」，而是：

• 你如何證明這段文字是你寫的？
• 你如何快速判斷一篇稿件需不需要更嚴格審核？

AI 檢測工具的定位，最實用的其實是「風險雷達」：把你可能要加查的段落挑出來，而不是直接替你下判決。

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2. 現況說明：AI 檢測為什麼一直被說不夠準？

2-1 誤判有兩種：冤枉人與放過 AI

• False Positive（誤把人寫的當 AI）：最傷，尤其在學術或人事審核情境。
• False Negative（AI 沒抓到）：看起來「很像人寫」，工具也可能給低分。

2-2 官方與研究都提醒：只看分數很危險

OpenAI 曾推出 AI 文字分類器，後來也因準確率問題停止提供，並表示要研究更有效的來源標記方法。

參考：OpenAI 公告（AI classifier discontinued） 官方說明

Turnitin 的文件也明講：在較低區間更容易出現誤判，因此 1–19% 區間用星號提示，避免錯誤指控。

參考：Turnitin（classic report view） AI writing detection 說明

研究端也指出：只要做「轉述/改寫」之類的變動，偵測率可能大幅下降，甚至連水印方案都可能被攻擊影響。

參考：Sadasivan 等人（Can AI-Generated Text be Reliably Detected?） arXiv 論文

2-3 SEO 會不會因為 AI 文就掉排名？

Google 的方向一直很明確：不是禁止 AI，而是反對「大量、低價值、為了操控排名而批量產出」的內容。也就是說，重點在內容是否對人有幫助，以及是否踩到「scaled content abuse」等垃圾內容政策。

參考： Google Search 對 AI 內容的說明、 使用生成式 AI 內容的建議、 2024 垃圾內容政策更新

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3. 功能介紹：AI 檢測器的 3 大原理（看懂才會用對）

3-1 統計特徵：Perplexity 與 Burstiness

很多偵測器會看「可預測性」。簡單說：某些 AI 文在語言模型眼中比較「好猜」，句子節奏也更平均。 GPTZero 就公開用 Perplexity 與 Burstiness 的概念來說明其方法。

參考：GPTZero 對 Perplexity / Burstiness 的解釋 官方文章

3-2 監督式分類器：用大量資料訓練「像不像」

另一派做法是把大量「人寫」與「AI 生成」文本餵給模型訓練，讓它學會辨識常見的生成痕跡，輸出一個機率或分數。 這類模型的分數會因「訓練資料、語言、文體」不同而波動，所以同一篇文章用不同工具跑，結果不一樣很常見。

3-3 水印與來源標記：生成時埋訊號，檢測時抓出來

水印的概念是：在生成當下就埋一個人看不出來的訊號，後續用檢測器抓出來。 Google DeepMind 的 SynthID 是知名例子；另外也有 SynthID Detector（驗證入口） 這類工具。

參考：SynthID Text（Google AI for Developers） 官方文件

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4. 應用實例：10 款支援繁中內容的工具推薦（含比較表）

以下把工具分成三類：快速初判、編輯/團隊審核、證據補強。你不一定要全用，但建議至少「同類選 2 款交叉」。

4-1 工具逐一簡介（你可以直接照需求挑）

(1) Copyleaks AI Detector

適合：編輯審稿、機構把關 官網就有偵測入口，且明確提供多語（含繁中）內容偵測的產品定位。

(2) Originality.ai

適合：SEO、內容團隊、接案交付 官網入口清楚，並有多語偵測相關說明與工具生態（如外掛/流程輔助）。

補充：多語支援說明（含 Chinese Traditional）可參考 Originality.ai Help Center

(3) Wordvice AI Detector

適合：學生作業、研究寫作自查 官網提供檢測工具頁，適合拿來找「需要再檢視」的段落。

(4) GPTZero

適合：教育場景、快速初判 優點是它願意把概念講清楚（Perplexity / Burstiness），但繁中偵測仍建議搭配其他工具交叉。

(5) Sapling AI Detector

適合：快速初判、句子檢視 官網有免費檢測入口，也有開發文件與 API 資源可延伸。

(6) Smodin AI Detector

適合：備援交叉比對 官網提供 AI Detector 入口。建議只當「第二或第三意見」，不要單押。

(7) CudekAI（AI Content Detector）

適合：備援交叉比對 官網提供免費偵測入口；若你偏好繁中介面，也可使用 CudekAI 繁中頁。

(8) ZeroGPT

適合：備援交叉比對 操作簡單，但請把它當成參考分數，避免作為唯一證據。

(9) GLTR（Giant Language Model Test Room）

適合：需要人工判讀時 研究界提出的可視化輔助工具。你也可以直接開 GLTR Demo 試用。

(10) SynthID（來源標記 / 水印）

適合：你需要「來源證明」時 針對帶有水印的內容更有效；此外也可參考 SynthID Detector（Google 官方驗證入口） 的相關說明。

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5. 操作教學：一套降低誤判的標準流程（一步一步做）

Step 1：先確認你要解決的是哪一種問題

• 我要自查：我寫的會不會被誤判？
• 我要審稿：這篇是不是需要更嚴格核對來源？
• 我要證明：我能不能拿出寫作證據？

Step 2：至少跑 2–3 款工具，記錄「分數 + 被標示句子」

Step 3：用「證據」補強，別只看分數

• 寫作歷程：Google Docs 版本紀錄、Word 追蹤修訂、逐段修改紀錄
• 引用與資料來源：能否指出你參考的文章、數據、訪談或實作過程
• 作者說明：能否說清楚每段為何這樣寫、關鍵選擇是什麼

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6. Q&A：最常被問的 10 個問題（附 FAQ 結構化）

Q1：AI 檢測器可以 100% 判斷嗎？

不行。大多數工具只能提供「可能性」或「風險指標」。誤判存在，且轉述/改寫會讓偵測更不穩。建議交叉使用多個工具並搭配寫作歷程與來源證據。

Q2：幾百字短文能測嗎？

越短越難。文字量太少時，統計訊號不足，分數波動更大，建議至少提供較長的連續段落再判讀。

Q3：為什麼我自己寫的也會被判像 AI？

常見原因是：文風太工整、句子節奏太平均、過多模板句、或是條列規格文。這些都可能讓模型覺得「很好猜」。

Q4：翻譯或轉述後，AI 會更難被抓到嗎？

可能。轉述/改寫常讓偵測訊號變弱，所以請把「檢測分數」當輔助，不要當唯一證據。

Q5：Google 會不會因為 AI 文就降排名？

重點不是「用不用 AI」，而是內容是否對使用者有幫助，以及是否踩到批量低價值內容等垃圾內容政策。請用 Search Essentials 的標準檢視內容品質。

Q6：哪一款最適合繁中？

優先選擇官方文件明確列出繁中支援的工具（例如 Copyleaks），再搭配 1–2 款工具交叉比對。

Q7：我可以只用一個工具就下結論嗎？

不建議。至少用 2–3 款工具交叉，並搭配寫作歷程與來源證據，才比較穩。

Q8：水印工具（例如 SynthID）是不是更可靠？

水印在「內容本來就帶有水印」的情境很有價值，但不是萬用偵測器；沒有水印或被大幅改動時就可能抓不到。可參考 SynthID 與 SynthID Detector 的官方說明。

Q9：Turnitin 可以拿來測中文作業嗎？

Turnitin 的 AI writing report 有支援語言限制（目前官方文件列出：英文/西文/日文），中文不在支援範圍內。建議先以校方版本與設定為準。

Q10：什麼證據比 AI 檢測分數更有力？

寫作歷程（版本紀錄）、可信引用與資料來源、作者對內容的清楚說明，通常比單一分數更能說服人。

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參考資料與官方依據

• [1] OpenAI：AI classifier 公告（已停止提供）官方說明
• [2] Turnitin：AI writing detection in classic report view（*% 低分段提示）官方文件
• [3] Sadasivan et al.：Can AI-Generated Text be Reliably Detected? arXiv
• [4] Google Search：Guidance about AI-generated content 官方文章
• [5] Google Search：Using generative AI content 官方文件
• [6] Google：2024 垃圾內容政策更新 官方公告
• [7] GPTZero：Perplexity / Burstiness 解釋 官方文章
• [8] Google DeepMind：SynthID 官方頁
• [9] Google AI for Developers：SynthID Text 官方文件
• [10] Google Blog：SynthID Detector 官方公告
• [11] Turnitin：AI writing report file requirements（支援語言）官方文件