Detector de conținut AI: un semnal, nu un verdict
Detecția AI apare în curând — este pe roadmap, nu e încă lansată. Când va fi, orice detector AI — inclusiv al nostru — va greși uneori. Noplag va returna un scor calibrat de probabilitate, nu un verdict da/nu, și va publica rata de rezultate fals pozitive pentru autori care nu sunt vorbitori nativi de engleză. Pregătim acoperire pentru ChatGPT, Claude, Gemini, GPT-5 și Llama. Citiți ce înseamnă de fapt scorul înainte să acționați — mai ales dacă decideți despre un student sau candidat. Detecția e un semnal printre altele. Nu ar trebui să fie niciodată singurul.
Semnături de detecție pentru fiecare LLM major.
Fiecare model lasă o amprentă statistică diferită. Le urmărim pe fiecare nouă versiune și publicăm calibrarea pentru fiecare model, ca să știți la ce reflectă scorul pentru LLM-ul verificat.
ChatGPT
familiile gpt-4o, o1, o3. Monitorizăm schimbarea ieșirii la fiecare actualizare; calibrare per model retestată la maximum 30 de zile de la fiecare lansare. Raportul menționează familia de model cu cea mai potrivită semnătură.
Claude
Niveluri Sonnet, Opus, Haiku pe 3.x și 4.x. Semnalul de detecție diferă în funcție de mod (gândire vs rapid); calibrarea e precizată pe mod în fiecare raport.
Gemini
1.5 Pro, 2.0 Flash, 2.5 Pro. Semnalul multilingv e mai slab pe texte non-engleză; raportul evidențiază asta drept 'încredere scăzută la resurse reduse', nu o ascunde.
GPT-5
Lansarea OpenAI din august 2025. Semnătură comportamentală diferită de gpt-4o; retehnologizăm pe ieșirile de referință din model card în 30 de zile de la lansare.
Llama
Familia 3, 3.1, 3.3. Variantele self-hosted sunt mai greu de evaluat — fine-tuning-ul schimbă semnătura. Raportul spune 'probabil generat LLM, familia Llama', nu o versiune anume.
Toate detectoarele AI supra-evaluează textele non-native. Ce facem despre asta.
Liang et al. (Stanford, 2023) a măsurat o rată a rezultatelor fals pozitive de 61% pe eseuri TOEFL — de șase ori mai des ca la vorbitori nativi. Toate detectoarele. Și al nostru, înainte să calibrăm.
Studiul Stanford
Liang et al. (2023) au testat fiecare detector AI comercial pe eseuri TOEFL scrise de vorbitori non-nativi de engleză. Detectorul de referință a marcat 61% ca fiind generate AI — de șase ori rata pe nativi. Aceleași texte, aceeași sarcină.
Ce am recalibrat
Am recalibrat clasificatorul fără a mai ține cont de trăsături stilistice ESL — lungime uniformă a propozițiilor, vocabular simplu, mai puține expresii idiomatice nu sunt considerate semnale AI. Strict trăsături insensibile la stil. Prezicem din structură, nu din formă.
Rata de eroare rămasă
După corectare: un interval de încredere documentat, separat pe fiecare limbă, nu doar un singur procent principal. Tabelele pe limbă vor fi publicate când funcționalitatea trece evaluarea — exact ce ar solicita un audit instituțional.
Când să ignorați
Dacă analizați un autor ESL și scorul e între 20–80%, luați-l ca recomandare, nu decizie. Afișăm explicit 'încredere scăzută — interpretați cu prudență' în raport pentru ca utilizatorul să vadă când să nu acționeze.
Unde încă greșim
Scriere hibridă — redactare LLM, editare nativă — e mai greu de estimat decât cazurile pure. Raportul semnalează 'semnal mixt, probabil hibrid', nu ghicește; aici apar unele erori rămase.
Unde măsurăm
Seturi publice de eseuri TOEFL, lucrări academice Pan-Hispano și texte multilingve evaluate CEFR. Aceleași date folosite de Liang et al., plus 8 corpora noi colectate între 2024-2026. Referințele vor fi publicate împreună cu metodologia la lansarea funcționalității.
O probabilitate, nu un verdict.
Scorul indică o probabilitate între 0% și 100%. Peste 80%: încredere crescută că e AI. Sub 20%: încredere crescută că e uman. Între 20–80% scorul e doar un semnal printre altele, nu dovadă. Folosiți detecția ca pornire de conversație, nu ca final.
Grad ridicat de încredere că textul a fost scris de o persoană. Rata de fals pozitiv pentru acest interval va fi publicată pe fiecare limbă când funcționalitatea trece evaluarea.
Modelul nu e sigur. Tratează scorul ca un input printre altele — mostre recente, variante, rezultate din timpul orei. Nu decideți doar pe baza acestui scor.
Încredere mare că textul e creat cu un model lingvistic. Tot nu e verdict. Verificați contextul (prompts, istoric, susținere orală) înainte de orice decizie.
- 5Familii de LLM vizate la lansare
- 61%rată fals pozitiv ESL, Stanford '23
- 30zritm planificat de reantrenare după fiecare lansare de model
- v1.2ținta de lansare pentru detectarea AI
- 2024R&D detecție începe
Suntem de partea integrității. Nu oferim instrument să păcălească detecția.
Un humanizer rescrie textul AI ca să reducă scorul de detecție. Am putea construi unul. Nu o facem. Scopul acestui produs este să arate utilizarea AI, nu să o ascundă. Pentru ca detecția să fie utilă, nu trebuie ca cei ce dezvoltă detectoare și cei ce inventează humanizere să fie aceeași firmă. Noi am ales partea noastră. Când menționăm humanizere aici, e ca să vă informăm că există și că cineva poate să le folosească înainte ca textul să ajungă la verificare — nu să vi le vindem.
Citiți poziția completăCum ne comparăm cu GPTZero, Originality.ai și Winston.
Axat pe educație, fără componentă antiplagiat, calibrare opacă. Doar detecție AI; dacă doriți și raport de plagiat, sunt două instrumente, nu unul.
Detectare + plagiat + motor open-source. Datele de calibrare pentru fiecare model sunt publicate. Același raport, același furnizor, auditabil cap-coadă.
Marketing cu '97% acuratețe'. Nu publică rata de rezultat fals pozitiv. Calibrare doar pentru engleză. Sursă închisă — nu puteți verifica scorul.
Recunoaștem deschis existența biasului față de ESL (cităm explicit Liang 2023). Calibrare multilingvă. Engine open-source; metodologia va fi publicată odată cu funcționalitatea.
Foarte bun pe detecția ChatGPT. Semnal mai slab pe Claude și Gemini. Scump pentru volum mare; tarifarea crește peste 10.000 cuvinte/lună.
Acoperă toate familiile mari de modele cu același efort de calibrare. Abonamente cu rată fixă până la nivel Pro. Opțiune self-host pentru cei cu cerințe de conformitate.
Douăsprezece întrebări, răspunsuri oneste.
Dacă nu știm răspunsul, spunem asta. Actualizăm lista la fiecare schimbare mare de calibrare.
- E detecția AI precisă?
- Răspuns onest: niciun detector nu este fiabil pe texte sub ~200 de cuvinte, iar fiecare detector are rate de fals pozitiv care variază în funcție de stilul de scriere, limbă și LLM-ul care a generat textul. Noplag se angajează să publice datele sale de calibrare, astfel încât să știi ce înseamnă „precis” pentru cazul tău specific; acestea vor fi publicate odată cu funcționalitatea.
- Noplag poate marca textul meu non-nativ ca generat AI?
- Poate — și suntem expliciți cu asta. Liang et al. (Stanford 2023) arată că toate detectoarele comerciale supravluează autori ESL. Măsurile noastre limitează rata fals pozitiv pe modele cunoscute ESL, iar eroarea reziduală e publicată. Dacă semnalul e incert, raportul o spune.
- Ce modele AI detectează Noplag?
- La lansare, detecția AI va acoperi ChatGPT (gpt-4o, o1, o3), Claude (Sonnet / Opus / Haiku, 3.x și 4.x), Gemini (1.5 / 2.0 / 2.5), GPT-5 și Llama 3.x. Detecția apare în curând; calitatea variază pe model și raportul va preciza semnătura modelului reflectat de scor.
- Cum diferă față de GPTZero sau Originality.ai?
- Combinăm detectarea AI cu verificarea plagiatului și livrăm motorul ca open source. GPTZero oferă doar detectare. Originality.ai este closed-source și nu publică date despre biasul față de vorbitorii non-nativi de engleză. Vezi /vs-gptzero și /vs-originality-ai pentru comparații detaliate.
- Se poate păcăli detectorul cu un humanizer?
- Da — humanizere există și trebuie spus explicit. Rescrierea semnificativă după generarea cu LLM reduce semnalul de detecție. Nu oferim humanizer (contrar misiunii noastre). Tratați detecția AI ca doar un input, nu verdict.
- Ce înseamnă 'fals pozitiv' aici?
- Text scris de om evaluat ca fiind generat de AI. Vom măsura și publica rata pe fiecare limbă și pe grupuri de stiluri de scriere. Niciun detector nu are rată zero — interpretarea unui scor mare ca dovadă, nu ca semnal de investigat, este exact tiparul de utilizare greșită pe care această pagină încearcă să îl descurajeze.
- Vindeți 'detecție cu 99% acuratețe' garantat?
- Nu. Oricine pretinde o acuratețe susținută peste ~85% pe stiluri de scriere, limbi și LLM-uri prezintă eronat ce permite matematica. Publicăm intervalul real de încredere pe fiecare limbă când funcționalitatea trece evaluarea. Nu vindem certitudini.
- E detecția AI gratuită?
- Detecția AI e în curs de lansare. Când apare, va fi inclusă la limita gratuită — aceleași 2.500 de cuvinte ca la verificarea plagiatului. Planurile plătite ridică limita; detecția AI nu va necesita add-on separat.
- Cât de actuală e acoperirea modelelor?
- Recalibrăm detecția pentru LLM-uri noi în 30 de zile. Dacă un model nu e în setul nostru de calibrare, raportul va spune 'probabil generat LLM, model necunoscut', nu va ghici familia.
- Faceți detecție și pe texte multilingve?
- Engleză, spaniolă, franceză, germană și portugheză au calibrare validată — semnalul pe engleză e cel mai puternic. Pentru alte limbi, veți vedea notarea 'resurse reduse — interpretați cu prudență'. Raportul precizează nivelul de calibrare relevant.
- Pot integra detecția AI prin API?
- În curând. Detecția AI e pe roadmap; când va fi, endpoint-ul /v1/checks va returna scoruri pentru plagiat și AI-detection. Vezi /plagiarism-checker-api și /docs/api.
- Ce se întâmplă dacă nu sunt de acord cu un scor?
- Spuneți-ne. Înregistrăm corecțiile, recalibrăm la 30 de zile după fiecare lansare model și publicăm modificările de comportament. Detecția nu e perfectă; preferăm să știm când greșește decât să ascundem asta.
Detecție AI — în curând, gratuit până la 2.500 cuvinte.
Datele de calibrare, ratele fals pozitiv și semnăturile fiecărui model vor fi făcute publice. Consultați ce e în spatele scorului înainte de a acționa.
Anunțați-mă când e lansat