Detektor AI open source

Halaman ini untuk pengembang yang ingin membaca kode detektor sebelum memercayainya. SlopTotal menjalankan 23 detektor independen pada teks yang sama dan menampilkan setiap skor, gratis dan tanpa akun.

Model terbuka di dalam SlopTotal

Setiap mesin adalah model terbuka atau uji yang dipublikasikan, yang bisa Anda unduh dan jalankan sendiri. Sebagian besar yang berbasis neural ada di Hugging Face; masing-masing tertaut ke halamannya di sini, beserta skornya di SlopBench.

Mesin Arsitektur Parameter AUC
SuperAnnotate huggingface.co/SuperAnnotate/ai-detector RoBERTa-large 355M 0,939
Desklib DeBERTa huggingface.co/desklib/ai-text-detector-v1.01 DeBERTa-v3-large 435M 0,936
Fakespot huggingface.co/fakespot-ai/roberta-base-ai-text-detection-v1 RoBERTa-base 125M 0,917
ReMoDetect huggingface.co/hyunseoki/ReMoDetect-deberta DeBERTa 184M 0,866
Structural Analysis linguistic heuristic – 0,756
TMR Detector huggingface.co/Oxidane/tmr-ai-text-detector RoBERTa-base 125M 0,749
E5-Small huggingface.co/MayZhou/e5-small-lora-ai-generated-detector E5-small + LoRA 33M 0,720
ChatGPT Detector huggingface.co/Hello-SimpleAI/chatgpt-detector-roberta RoBERTa-base 125M 0,688
Binoculars arxiv.org/abs/2401.12070 GPT-2 Medium + DistilGPT-2 355M + 82M 0,680
BERT-tiny RAID huggingface.co/ShantanuT01/BERT-tiny-RAID BERT-tiny 4.4M 0,654
Log-Rank huggingface.co/openai-community/gpt2-medium GPT-2 Medium 355M 0,644
Perplexity huggingface.co/openai-community/gpt2-medium GPT-2 Medium 355M 0,644
Fast-DetectGPT arxiv.org/abs/2310.05130 GPT-2 Medium 355M 0,632
GLTR arxiv.org/abs/1906.04043 GPT-2 Medium 355M 0,622
Cross-Perplexity huggingface.co/distilbert/distilgpt2 GPT-2 Medium + DistilGPT-2 355M + 82M 0,618
Burstiness GPT-2 Medium 355M 0,589
Linguistic Markers linguistic heuristic – 0,574
Formulaic Patterns linguistic heuristic – 0,557
DivEye GPT-2 Medium 355M 0,548
Readability Uniformity linguistic heuristic – 0,539
OpenAI Detector huggingface.co/roberta-base-openai-detector RoBERTa-base 125M 0,521
Sentiment & Hedging linguistic heuristic – 0,491
Vocabulary Richness linguistic heuristic – 0,362

Apa yang dicari mesin

Pengklasifikasi yang dilatih dengan teks dari LLM apa pun, uji statistik yang mengukur seberapa mudah ditebak setiap kata, serta pemeriksaan struktur dan pola kalimat yang sering diulang model AI.

Teks pendek memberi sinyal lemah. Gunakan minimal 80 kata, dan 200 atau lebih jika bisa.

Cara membaca hasilnya

Skornya dari 0 sampai 100. Mulai 55, kurang dari 2 dari 100 teks manusia mencapai skor setinggi itu; mulai 80, kurang dari 1 dari 200.

Lihat juga tabel mesin. Jika hampir semua mesin sepakat, skornya bukti yang kuat. Jika hasilnya terbelah, teks itu sering ditulis dengan bantuan AI atau banyak disunting, dan layak dibaca lebih teliti oleh manusia.

Konteks

Backend, ke-23 mesin, perangkat evaluasi, dan berkas pengukuran mentahnya bersifat publik. Termasuk kegagalannya: tiga mesin yang skornya terbalik, dan dua mesin yang memuat jaringan berinisialisasi acak padahal punya bobot nyata dalam gabungan. Detektor yang tidak bisa Anda periksa meminta Anda percaya begitu saja pada akurasinya, dan akurasi justru bagian yang tidak pernah dibuktikan siapa pun di kategori ini.

Cara 23 mesin sampai pada satu skor

SlopTotal tidak meminta pendapat satu model saja. SlopTotal menjalankan 23 detektor independen dan menampilkan ke-23 skornya, karena informasi yang berguna sering ada pada perbedaan pendapat. Sembilan di antaranya adalah pengklasifikasi neural yang dilatih untuk membedakan teks manusia dari teks mesin, termasuk DeBERTa-v3-large, RoBERTa-large, dan BERT-tiny dengan 4,4 juta parameter. Tujuh adalah uji statistik yang tidak memerlukan pelatihan: uji ini mengukur seberapa mudah teks ditebak oleh model GPT-2, dengan perplexity, peringkat token, log-rank, dan cross-entropy antara dua model. Tujuh sisanya membaca tulisannya sendiri: variasi panjang kalimat, kosakata, struktur, kalimat yang ragu-ragu, dan frasa klise yang sering diulang model AI.

Skor keseluruhan bukan rata-rata. Model logistik yang dipasangkan pada SlopBench memberi bobot pada setiap mesin menurut apa yang ditambahkannya ketika mesin lain sudah diketahui, sehingga mesin yang gagal dengan cara yang sama tidak dihitung dua kali. Teks yang sangat pendek ditarik ke tengah, karena beberapa kata saja tidak membawa banyak bukti.

Rentang vonis ditetapkan berdasarkan tulisan manusia: di 45 dimulai 5% teks manusia dengan skor tertinggi, di 55 sebanyak 2%, dan di 80 sebanyak 0,5%. Jadi skor 55 atau lebih berarti kurang dari 2 dari 100 teks manusia mencapai skor setinggi itu. Bahasa lain punya model sendiri, dan setiap bahasa ditandai sebagai didukung, eksperimental, atau belum andal.

Diukur pada 3.252 teks

Angka akurasi tidak banyak artinya tanpa menyebut apa yang diukur. SlopTotal diukur dengan SlopBench, tolok ukur terbuka berisi 1.626 teks manusia yang semuanya ditulis sebelum ChatGPT ada, dan 1.626 teks AI dengan topik dan panjang yang sama dari 14 model terkini (di antaranya GPT-6, DeepSeek, Qwen, Llama, Mistral, Gemma, dan GLM). Isinya mencakup berita, ensiklopedia, abstrak ilmiah, jawaban forum tanya jawab, unggahan Reddit, ulasan, esai pelajar, bahasa Inggris penutur non-asli, dan fiksi, karena detektor yang hanya diuji pada satu jenis tulisan akan berakhir dengan angka yang runtuh di dunia nyata.

Dua bagian ada untuk menangkap ketidakadilan: 87 kutipan sastra yang terbit antara 1532 dan 1915, di mana skor tinggi apa pun pasti keliru, dan esai orang yang menulis bahasa Inggris sebagai bahasa kedua, yang paling sering dituduh keliru oleh detektor. Setiap angka utama diukur pada jenis tulisan yang tidak dipakai untuk menyetel model, dan hasilnya dipublikasikan di repositori, termasuk kegagalannya.

Di mana deteksi berhenti bekerja

Teks pendek tidak andal, di detektor mana pun. Di bawah sekitar 80 kata, skornya berubah-ubah hanya karena pilihan kata, dan mulai stabil dari sekitar 200 kata. Jika sebuah twit mendapat jawaban yang sangat yakin, curigai jawabannya.

Teks AI yang sedikit disunting adalah kasus yang sulit. Setiap putaran penulisan ulang oleh manusia menghapus jejak mesin, dan tidak ada titik di mana penyuntingan berhenti berpengaruh. Kode sumber berada di luar cakupan: mesin dilatih dengan bahasa alami dan tidak mendeteksi kode tulisan AI secara andal, jadi SlopTotal tidak mengklaimnya.

Skor adalah bukti, bukan vonis. Gunakan 23 skor itu untuk memutuskan bagian mana yang perlu dilihat dan apa yang perlu ditanyakan, lalu tanyakan. Tidak ada hasil detektor yang boleh memutuskan nilai, perekrutan, atau publikasi dengan sendirinya.

Pertanyaan yang sering kami terima

Apakah SlopTotal bisa mendeteksi teks dari LLM apa pun?

Ya. Skornya dikalibrasi dengan teks dari 14 model terkini, dan pengklasifikasinya dilatih dengan keluaran seperti LLM apa pun. Teks yang banyak disunting cenderung jatuh di rentang tengah, jadi periksa tabel mesin.

Apakah gratis?

Ya. Tanpa akun, tanpa kredit, dan tanpa paket berbayar.