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AI 偵測工具準不準:官方自己寫的限制與誤判

AI 偵測工具準不準?這篇不評分也不做實測,只把 GPTZero、Turnitin、OpenAI、SynthID 與 C2PA 官方頁面當天寫的用途、自報準確率與限制原文整理成一張對照表:誤判、300 字門檻、1% 到 19% 只標星號、改寫後失效、支援語言沒有中文,以及 OpenAI 自己把文字分類器下架的公告。最後給學校與公司該怎麼用的官方建議,和一套用自己舊文章測誤判的方法。

更新日期: 閱讀時間約 12 分鐘

一份文件上疊著一個放大鏡圓圈,圈內的線條變成虛線,右邊一個半圓儀表的指針停在中間,代表判斷停在不確定。
圖片:Mokaair (© Mokaair)

偵測工具準不準,最誠實的答案寫在各家官方頁面上:GPTZero 寫「結果不應用來處罰學生」,Turnitin 寫 AI 寫作報告是「用來開啟一段對話,不是結束一段對話」,OpenAI 的教育工作者說明頁被問到偵測器有沒有用時,第一句回答是「就我們的經驗而言,沒有」。廠商自報的準確率很高,但同一批頁面也把誤判、改寫後失效、非英文較弱寫得很清楚:偵測結果只能當成要不要問一句的訊號。

這篇把文字偵測與圖片影片偵測分開講,抄出各家官方自己寫的用途與限制,附一張對照表,再給一套自測法:拿自己在 普及前寫的舊文章去測,看會不會被標成 AI。本文沒有登入或實測任何工具,也不引用第三方。

兩種偵測完全不同:一種是猜,一種是查

第一種是文字偵測。GPTZero 的常見問題頁自己解釋過原理:偵測器找的是比較可能由機器寫出來的模式,最常看 perplexity(是不是過於好預測)、burstiness(句長與風格的變化幅度)與整體風格。文字本身沒有內建,所以這是統計上的猜測。

第二種是圖片、影片與聲音的偵測,查的是檔案裡有沒有標記:Google 的 SynthID 隱形浮水印,或 C2PA 規範的內容憑證。有標記時你知道某個工具處理過這個檔案,沒查到時你只知道沒查到。Google 的驗證說明頁寫得很直白:沒有偵測到 SynthID 浮水印,代表這不是 Google 的 AI 做的或改的,但仍然可能是其他 AI 系統做的。

把兩種混在一起就會出現最常見的誤用:拿一個機率當判決,或拿查不到浮水印當清白證明。官方都沒有這樣主張過。

文字偵測:把各家官方自己寫的限制讀完

GPTZero 在官方頁面自報的數字是:整體準確率 99%;在 RAID 基準上偵測出 95.7% 的 AI 文字、同時把 1% 的人寫文字誤標為 AI;人機混寫的文件準確率 96.5%。這些都是廠商自報,本文不查證也不評分。

同一頁的限制段落寫的是另一回事:永遠存在把 AI 判成人、把人判成 AI 的邊緣案例;送進去的文字愈多愈準,文件層級比段落層級準、段落又比句子準;訓練資料大多是成年人寫的英文散文;模型並未被訓練來辨識生成之後經過大幅修改的文字;有時會把高度程式化的文字標成 AI。針對英語非母語者的誤判率則被反覆訓練到 1%。官方列出完整支援的語言是英文、德文、葡萄牙文、法文與西班牙文,並註明偵測在英文散文最強,沒有中文。

Turnitin 把用途寫成協助教育工作者、出版者與研究者辨識繳交的作品裡,是否用過 ChatGPT 這類 AI 寫作工具、文字改寫器,或被稱為 humanizer 的規避工具。自報數字是:誤判率低於 1%;一份被判定超過 20% 可能是 AI 生成的文件,誤判風險低於 1%;英語學習者的近 2,000 份樣本上誤判率 0.014,母語者 0.013。官方檔案需求是至少 300 字的長篇散文、不超過 30,000 字。

限制同樣寫在官方頁面上。判定落在 1% 到 19% 時,報告只顯示一個星號、不給百分比也不標句子,官方說這是為了避免低信心的結果引發不必要的對話。檔案需求頁列的支援語言是英文、西班牙文與日文,部落格另外宣布已擴充到阿拉伯文,同樣沒有中文,中文作業能不能跑以官網為準。改寫與規避工具的偵測只支援英文提交。更新說明頁也寫,模型更新不會回溯重算舊報告,要重新提交才會拿到新分數。

OpenAI 是唯一一家自己把工具收掉的。官方頁面記載,AI Text Classifier 在英文的 challenge set 上只正確標出 26% 的 AI 文字,同時把 9% 的人寫文字誤標為 AI。官方列的限制包括:不應作為主要決策工具;低於 1,000 個字元的短文非常不可靠;有時人寫的文字會被錯誤而且有信心地標成 AI;只建議用於英文,對程式碼不可靠;AI 寫的文字可以被編輯來規避。同一頁最上方現在掛著一行公告:自 2023 年 7 月 20 日起,這個分類器因為準確率太低而下架。

OpenAI 今天的教育工作者說明頁講得更直接:他們的研究並未顯示偵測器夠可靠,理由是教育工作者可能因此對學生做出有長期後果的判斷。官方舉的例子是他們自己訓練偵測器時,它把莎士比亞的文字與美國獨立宣言標成 AI 生成;也有跡象顯示,這類工具會對把英文當第二語言學習的學生,以及寫作特別公式化或簡潔的學生造成不成比例的影響。同一頁還提醒:把文章貼給 ChatGPT 問這是不是 AI 寫的沒有意義,那種回答是隨機的。

依 2026 年 9 月 15 日各家官方頁面整理;準確率數字都是廠商自報,本表只轉述官方寫的用途與限制。
工具偵測什麼官方寫的限制
GPTZero(文字)文字是不是大型語言模型寫的,給文件、句子與字詞層級的判斷結果不應用來處罰學生;文件層級比段落、句子層級準;訓練資料以成年人寫的英文散文為主;未被訓練來辨識生成後大幅修改過的文字;有時把高度程式化的文字標成 AI
Turnitin AI 寫作偵測學生或研究者繳交的長篇散文裡,有多少比例可能是 AI 生成或被 AI 改寫至少 300 字、不超過 30,000 字;官方檔案需求頁列英文、西班牙文、日文,部落格另宣布阿拉伯文;1% 到 19% 只標星號不給分數;分數不應成為誠信決定的唯一依據;改寫與規避偵測只支援英文
OpenAI AI Text Classifier(已下架)文字是不是 AI 寫的官方頁寫不應作為主要決策工具;低於 1,000 個字元很不可靠;只建議用於英文,對程式碼不可靠;AI 文字可以編輯來規避;2023 年 7 月 20 日官方以準確率太低為由下架
SynthID(在 Gemini 裡驗證)Google 生成式 AI 產品產出或編輯過的圖片、影片、聲音與文字裡的隱形浮水印Gemini 目前只認得 Google AI 工具建立的內容;沒驗到浮水印不代表不是其他 AI 做的;內容太簡單或編輯幅度太小會判不出來;文字浮水印在事實型回答較弱,徹底改寫或翻譯後信心分數大幅下降
內容憑證(C2PA)檔案的來源與編輯歷程,由每一個處理過的軟體簽章記錄的是歷程不是真假,Google 說明頁寫它不會告訴你檔案一定是 AI 生成;憑證可能被移除,要靠 durable credentials 這類機制才找得回來;Gemini 只接受 2.2 版以後、在 C2PA 合規產品清單上的憑證

圖片、影片與聲音:查的是標記,不是像不像 AI

Google DeepMind 的官方頁面把 SynthID 說成浮水印工具:把看不見的數位浮水印直接嵌進 AI 生成的圖片、聲音、文字或影片,人看不出來,但可以被 SynthID 的技術偵測到。圖片與影片的浮水印在設計上要能撐過裁切、加濾鏡、改影格率與失真壓縮。

官方的查法是把檔案上傳到 Gemini 直接問。說明頁列的限制很具體:雖然其他公司開始採用 SynthID 浮水印,Gemini 目前只認得 Google AI 工具建立的內容;驗不出來的常見原因有兩種,一是內容太簡單、沒有足夠細節可以加浮水印,二是編輯幅度太小。額度是每 24 小時大約各 10 次圖片、影片與聲音檢查。

文字浮水印是另一回事。Google 給開發者的 SynthID Text 文件寫明偵測是機率性的,會輸出有浮水印、沒有浮水印、不確定三種狀態;浮水印在事實型回答上比較不容易加進去,而當一段 AI 文字被徹底改寫或翻譯成另一種語言時,信心分數會大幅下降。官方還把偵測器的公開程度交給模型業者決定:可以完全不公開、只透過 API 提供,或公開。

內容憑證走的是另一條路:不猜像不像 AI,而是記錄誰做的、經過哪些軟體、改過什麼。C2PA 的官方常見問題寫,憑證是可被密碼學驗證、防竄改的資料結構,但也承認憑證可能被移除,所以才有靠隱形浮水印找回憑證的機制。Google 的說明頁則直接列出內容憑證不做什麼:它不會告訴你一個檔案一定是 AI 生成的。這兩件事站上各有專篇, 講各家怎麼標、怎麼查, 講憑證能證明什麼、不能證明什麼,這裡就不重複。

學校與公司該怎麼用:照官方頁面自己的建議

三家官方的立場一致。Turnitin 寫得最完整:他們不對不當行為做判定,只提供資料讓教育工作者依照學術與機構政策做決定;既然誤判率不是零,老師就必須加上專業判斷。官方給的三個提醒是:事前先把誤判的可能性想好並講給學生聽;假設學生出於善意;公開誠實地談。

碰到高分數時,官方建議的順序是:先下載完整報告,跟其他線索放在一起看;不論工具給出什麼分數,沒有真正談過就不該指控學生;請學生拿出研究筆記、版本紀錄或早期草稿;跟過去的作品比對風格與用字;調查完仍無法得到明確結論時,不指控也不處罰。

GPTZero 寫的是同一套:把偵測當成開啟對話的訊號,看長期模式而不是單一次結果,並請學生拿出寫作過程的痕跡,例如編輯紀錄顯示文字是分好幾次敲出來的。OpenAI 則建議請學生分享自己與 ChatGPT 的對話連結,讓老師看得到提問品質與思考過程。

  • 把偵測分數寫進規則時,先寫清楚它只是啟動對話的門檻、不是處分依據,並公告給被評量的人。
  • 同一份文字換工具、換月份都可能得到不同分數,不要拿隔了一段時間的兩份報告互相佐證。
  • 先確認語言在官方支援清單裡;中文不在任何一家列出的語言中,分數怎麼解讀以官網為準。
  • 要求提出偵測結果的一方交代:哪個工具、哪一天跑的、門檻多少、報告原檔在哪。
  • 把過程證據制度化,例如專案一開始就收一份現場寫的短文當比對樣本。

學生端該怎麼標示、怎麼留紀錄,站上另外寫在 ;老師端把作業改成難以用 AI 一次生成的形式,可以參考 。

流程圖:從拿到一份內容開始,分成文字與圖片影片兩條路,各自檢查官方列出的限制,最後都停在同一個結論。
從左邊開始往右讀:文字走上排、圖片影片走下排,兩條路最後都停在同一個結論框。 · 圖片:Mokaair (© Mokaair)
閱讀完整文字說明

流程圖分成兩條路。左邊起點是拿到一份內容,先分清楚是文字還是圖片影片聲音。上排是文字:跑偵測工具,輸出的是機率不是事實;官方寫的限制包括少於 300 字不出報告、生成後改寫過就測不出、支援語言沒有中文,以及 OpenAI 自家分類器只有 26% 命中、9% 誤判並在 2023 年下架。下排是圖片、影片、聲音:查 SynthID 浮水印與內容憑證;官方寫的限制包括 Gemini 只認得 Google AI 的標記、沒查到標記不等於不是 AI、內容太簡單或改動太小驗不出、內容憑證只記歷程不判真假。兩條路最後都匯到同一個結論:可能,不是證據,只能當成開啟對話的訊號;真正能下判斷的是過程證據,包括草稿與文件版本紀錄、研究筆記與大綱、當面說明或現場寫作。

讀者自測法:拿自己的舊文章去測誤判

官方寫的誤判率是在他們自己的資料集上量出來的,跟你的文字像不像沒有關係。想知道自己的文字會落在哪裡,最實際的方法是拿確定自己寫的舊文章跑一次。這不是評測,只是讓你先知道工具怎麼看你平常的文字。

  1. 找三到五篇確定是自己在生成式 AI 普及前寫的長文,每篇至少 300 字;短文在各家官方頁面都被列為不可靠。
  2. 同一段文字準備三個版本:原文、只改標點與分段、請 AI 潤稿過,分開測。
  3. 每次把工具、日期、字數、語言、分數與工具給的敘述抄進紀錄表。
  4. 隔一到兩週用同一份文字再測一次,官方寫模型會更新且不回溯舊報告,分數本來就會變。
  5. 看兩件事:人寫的原文有沒有被標成 AI,以及 AI 寫的版本被改寫之後分數掉多少。
自測紀錄表:每跑一次抄一行,貼進試算表也可以 · text
日期	工具	文章編號	版本	語言	字數	分數	工具給的敘述
2026-09-15	A	舊文1	原文	中文	980		
2026-09-15	A	舊文1	只改標點	中文	980		
2026-09-15	A	舊文1	AI 潤稿	中文	1020		
2026-09-15	B	舊文1	原文	英文	760		
版本欄固定三種:原文/只改標點/AI 潤稿;同一篇隔兩週再抄一輪

注意兩件事。第一,不要上傳含個人資料、公司機密或別人作品的文字:GPTZero 的官方常見問題寫,他們不儲存透過 API 送進去的文件,但從網站儀表板送出的輸入會被保存並用來改進服務。第二,官方寫未登入時單次掃描上限是 10,000 個字元,註冊免費帳號後可以到 150,000 個字元;額度以官網當天頁面為準。

最後補一個常被混淆的方向:偵測工具回答的是這段文字是誰寫的,不是對不對,內容有沒有編造是另一套查證流程。

什麼時候要主動標示 AI 內容、詐騙怎麼防,以及 AI 到底能做到什麼,站上也各有專篇。

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