Детектор ШІ з відкритим кодом

Для кого ця сторінка: розробники, які хочуть прочитати код детектора, перш ніж йому довіряти. SlopTotal проганяє той самий текст через 23 незалежні детектори й показує кожну оцінку, безкоштовно й без акаунта.

Відкриті моделі всередині SlopTotal

Кожен рушій – відкрита модель або опублікований тест, які можна завантажити й запустити самому. Більшість нейромережевих розміщені на Hugging Face; кожен веде на свою сторінку тут, з результатом на SlopBench.

Рушій Архітектура Параметри 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

Що шукають рушії

Класифікатори, навчені на текстах будь-яких LLM, статистичні тести, що вимірюють, наскільки передбачуване кожне слово, і перевірки структури та зворотів, які повторюють моделі ШІ.

Короткі тексти дають слабкий сигнал. Використовуйте щонайменше 80 слів, а краще 200 і більше.

Як читати результат

Оцінка йде від 0 до 100. Від 55 балів набирають менш ніж 2 зі 100 людських текстів, від 80 балів менш ніж 1 із 200.

Погляньте й на таблицю рушіїв. Якщо майже всі згодні, оцінка є вагомим доказом. Якщо думки розділилися, текст часто написано з допомогою ШІ або сильно відредаговано, і його варто уважно прочитати людині.

Контекст

Бекенд, усі 23 рушії, стенд для оцінювання та сирі файли вимірювань відкриті. Разом із провалами: три рушії ставили оцінки навпаки, а два завантажували випадково ініціалізовану мережу, маючи водночас реальну вагу в загальному результаті. Детектор, який не можна перевірити, просить повірити в його точність на слово, а точність – це саме те, чому в цій ніші ніхто не публікує доказів.

Як 23 рушії доходять до оцінки

SlopTotal не питає думки в однієї моделі. Він запускає 23 незалежні детектори й показує всі 23 оцінки, бо корисна інформація часто ховається в розбіжностях. Дев'ять із них – нейромережеві класифікатори, навчені відрізняти людський текст від машинного, серед них DeBERTa-v3-large, RoBERTa-large і BERT-tiny на 4,4 млн параметрів. Сім – статистичні тести, яким не потрібне навчання: вони вимірюють, наскільки передбачуваний текст для моделей GPT-2, через перплексію, ранги токенів, log-rank і перехресну ентропію між двома моделями. Решта сім читають сам текст: розкид довжини речень, словник, структуру, застереження й штампи, які повторюють моделі ШІ.

Підсумкова оцінка – не середнє. Логістична модель, підібрана на SlopBench, зважує кожен рушій за тим, що він додає, коли решта вже відомі, тому рушії, які помиляються однаково, не враховуються двічі. Дуже короткі тексти підтягуються до середини, бо кілька слів несуть мало доказів.

Межі вердиктів установлено за людськими текстами: на 45 починаються 5% людських текстів із найвищими оцінками, на 55 – 2%, на 80 – 0,5%. Отже, оцінка 55 і вище означає, що так високо піднімаються менш ніж 2 зі 100 людських текстів. Для інших мов є своя модель, і в кожної мови вказано статус: підтримується, експериментально або поки ненадійно.

Виміряно на 3252 текстах

Цифра точності мало що означає, якщо не сказано, на чому її виміряли. SlopTotal вимірюють на SlopBench – відкритому бенчмарку з 1626 людських текстів, написаних до появи ChatGPT, і 1626 текстів ШІ на ті самі теми й тієї самої довжини від 14 сучасних моделей (серед них GPT-6, DeepSeek, Qwen, Llama, Mistral, Gemma і GLM). У ньому є новини, енциклопедії, анотації наукових статей, відповіді на форумах запитань, дописи Reddit, відгуки, студентські есе, англійська неносіїв і художня проза, бо детектор, перевірений на одному типі текстів, отримує цифри, які руйнуються в реальному житті.

Дві частини потрібні, щоб ловити несправедливість: 87 уривків літератури, виданих з 1532 по 1915 рік, де будь-яка висока оцінка, свідома помилка, і твори людей, для яких англійська не рідна: саме їх детектори найчастіше звинувачують даремно. Кожну ключову цифру виміряно на видах текстів, на яких модель не налаштовували, а результати опубліковано в репозиторії разом із провалами.

Де розпізнавання перестає працювати

Короткі тексти ненадійні в будь-якому детекторі. Менш ніж на 80 словах оцінка стрибає від самого вибору слів і стабілізується приблизно з 200 слів. Якщо твіт отримав дуже впевнену відповідь, не довіряйте відповіді.

Злегка відредагований текст ШІ – найважчий випадок. Кожне коло людського редагування стирає машинні сліди, і немає межі, після якої редагування перестає мати значення. Вихідний код не входить у задачу: рушії навчено на природній мові, і вони не розпізнають надійно код, написаний ШІ, тому SlopTotal цього й не обіцяє.

Оцінка – це доказ, а не вирок. Використовуйте 23 оцінки, щоб вирішити, куди дивитися й про що спитати, а потім спитайте. Жоден результат детектора не має сам по собі вирішувати оцінку за роботу, прийом на роботу чи публікацію.

Питання, які нам ставлять

SlopTotal розпізнає тексти будь-яких LLM?

Так. Оцінку відкалібровано на текстах 14 сучасних моделей, а класифікатори навчено на результатах на зразок текстів будь-яких LLM. Сильно відредаговані тексти зазвичай потрапляють у середні діапазони, тому дивіться таблицю рушіїв.

Це безкоштовно?

Так. Без акаунта, без кредитів і без платного тарифу.