本研究旨在创建一个多领域数据集，以测试用于检测高校和其他研究机构使用的人工生成信息的最先进 API 和工具。六种不同的人工智能文本识别系统，包括 “GPTkit”，“GPTZero”，“Originality”，“Sapling”，“Writer” 和 “Zylalab”，准确率介于 55.29% 至 97.0% 之间。尽管所有工具在评估中表现良好，但原创性在各方面表现尤为出色。

Sep, 2023

本研究使用 GPT-4 生成内容来测试其对大学评估的鲁棒性，并评估学术人员在 Turnitin AI 检测工具支持下是否能够检测到其使用。研究表明，使用对抗技术可以有效地逃避 AI 检测工具的检测，并提出了应调整评估策略、进行全面培训等建议。

May, 2023

该研究调查了六种主要的生成型人工智能（GenAI）文本检测器在面对经过修改以逃避检测的机器生成内容时的效力（n=805）。结果表明，当面对被篡改的内容时，这些检测器的准确率（39.5%）会大幅下降（17.4%），而某些技术在逃避检测方面比其他技术更有效。这些结果显示，当前这些工具的准确性限制和潜在的错误指控表明它们目前不能用于确定是否存在学术诚信的违规行为，突显了教育工作者在维持包容和公平的评估实践方面面临的挑战。然而，它们在非惩罚性的使用中可能在支持学生学习和维护学术诚信方面发挥作用。这些结果强调了在学术界处理生成型人工智能所带来的挑战时需采用综合方法来促进这些新兴技术的负责和公平使用。该研究得出结论，AI 文本检测器目前的局限性要求在高等教育中对其实施采取批判性的方法，并提示了 AI 评估策略的可能替代方案。

Mar, 2024

本研究的主要目的是提供 ChatGPT 检测的最新技术的全面评估，同时我们评估了其他 AI 生成的文本检测工具，以检测 ChatGPT 生成的内容。此外，我们还创建了一个基准数据集用于评估各种技术在检测 ChatGPT 生成内容方面的性能。研究结果表明，现有方法都不能有效地检测 ChatGPT 生成的内容。

Apr, 2023

本文介绍了直接来源检测的概念，并评估了生成型 AI 系统是否能够识别其输出并将其与人工编写的文本加以区分。结果表明，Google 的 Bard 模型表现出最大的自检测能力，准确率达到 94％，其次是 OpenAI 的 ChatGPT，准确率为 83％。而 Anthropic 的 Claude 模型似乎无法自检测。

Dec, 2023

本研究旨在探究智能 AI 写作机器人 ChatGPT 生成的学术论文内容的原创性，并使用两种常用的抄袭检测工具评估了 ChatGPT 生成的 50 篇论文的独创性。结果表明，ChatGPT 在许多主题上具有高度的原创性，并有潜力生成具有复杂文本输出能力的内容，而传统的抄袭检测工具不易检测到这些内容。同时，本文还讨论了 AI 技术对教育的影响和机构需要采取适当措施来缓解潜在的抄袭问题。

Feb, 2023

本研究基于 GPT-3 模型自动生成科学论文摘要，通过机器学习模型结合多种文本表示方法来辨别机器生成文本，并分析模型性能及讨论相关研究问题，旨在揭示人工智能生成文本的能力和局限性。

Apr, 2023

我们的研究旨在探索传统和新的特征，以便 (1) 检测 AI 生成的文本和 (2) 由 AI 改写的文本。结果显示，新特征显著提高了许多分类器的性能。我们最好的基本文本改写检测系统在 F1 分数上超过了 GPTZero 的 183.8%。

Aug, 2023

大语言模型（LLM）已经发展到一个即使是人类也很难分辨文本是否由其他人类或计算机生成的程度。本文概述了现有的 AI 生成文本（AIGT）检测方法，包括水印、统计和风格分析以及机器学习分类，并提供了有关该任务的现有数据集的信息。总结研究结果，我们旨在揭示在不同情境下决定 AIGT 文本 “可检测性” 的突出因素，并就解决这一重大技术和社会挑战提出实际建议。

Jun, 2024

评估了三种不同的 AI 文本检测器，发现水印技术存在较高的误报率，ZeroGPT 技术误报和漏报率都较高，并通过使用 ChatGPT 3.5 来将原始的 AI 生成文本改写，有效地绕过了这些检测器的误报率和漏报率。

Apr, 2024