Turnitin 能否檢測 AI？ 模型、報告及準確性說明
隨著像 ChatGPT 這樣的 AI 寫作工具日益普及，許多人開始疑問：Turnitin 是否真的能檢測到 AI 所生成的內容？
在本文中，我們將解析 Turnitin 的 AI 檢測運作原理，探討它能檢測到什麼以及無法檢測到什麼，並分析這對當前學術誠信的影響。
Turnitin會檢測AI嗎？
是的。
Turnitin於2023年正式推出了其AI寫作識別工具。這項功能直接集成在許多教師用來檢查抄襲的相似性檢查報告中。但該工具不僅僅尋找抄襲內容，而是檢測文章是否可能由大型語言模型，如ChatGPT，或工具如Quillbot生成或改寫。
它究竟檢測哪些內容？
Turnitin的AI模型經過訓練，能夠標記出看似由大型語言模型（LLMs）如ChatGPT、Claude等撰寫的內容。它會分析句子結構、詞彙模式以及語氣——所有這些特徵都可能暗示內容由AI生成。
報告將檢測結果分為兩類：
✅ AI生成文本
看起來像是由AI工具直接撰寫的內容。🔄 AI改寫文本
看似先由AI生成，然後再使用像Quillbot或其他AI重寫工具進行改寫的內容。
所以，沒錯——Turnitin變得更加先進。它不僅檢查全程由AI撰寫的文章，還能偵測出機器所做的智慧編輯。
支援語言（截至2025年7月）
目前，Turnitin的AI檢測支持英文、日文和西班牙文。
然而，AI改寫檢測——用以識別透過如Quillbot等工具重寫的內容——目前僅針對英文散文提供。
只有教師和管理員能夠查看這份AI寫作識別報告——學生預設看不到這些反饋。
Turnitin使用什麼AI檢測器？
Turnitin 並不像其他許多平台那樣依賴第三方的 AI 檢測服務。相反地，它自行研發了內部工具，分別稱為 AIW (AI Writing detector) 與 AIR (AI Revision detector)。這兩套精密系統經過專門訓練，專注於檢測學術寫作中是否存在 AI 生成或 AI 改寫的痕跡 —— 兩者之間確實存在顯著差異。
AIW 的設計旨在識別大型語言模型（例如 GPT-3、GPT-4 或 Gemini）常見的文風特徵。這些模型依賴龐大的網絡訓練資料，通過預測序列中最有可能出現的下一個單詞來生成內容。雖然這個過程看似聰明，但結果往往使文章顯得過於一致——太機械化。而人類寫作則通常充滿了細微差異、不斷變化的風格以及不可預測的表達方式，這正是 Turnitin 的 AIW 模型所著重檢測的差異所在。
因此，Turnitin 能夠偵測到 ChatGPT 所生成的內容。
這套檢測系統並非僅憑猜測，而是根據句子由大型語言模型生成的概率來進行判斷。當句子的結構越趨向於機械化且可預見，其被標記為 AI 生成的可能性就越高。但 Turnitin 並不是針對單個詞進行標記，而是會評估整個句子或由約 5 到 10 句組成的段落，並透過片段間的重疊來維持上下文的連貫性。每個段落的得分介於 0 到 1 之間，其中 1 代表極高的 AI 生成可能性。
而檢測並不僅於此。若某個段落被判定為 AI 撰寫，它便會進一步通過 Turnitin 的第二個工具 AIR 進行評估，以確定該內容是否經過像 Quillbot 或 Grammarly 的改寫工具等 AI 重寫器的處理。這一步驟十分關鍵，因為現今許多學生會利用 AI 將 AI 生成的內容進行意譯以逃避檢測，而 AIR 的任務正在於捕捉這一層次的機器操作。
這兩個模型皆基於多樣化的資料進行訓練，不僅包括 AI 生成的文本，還涵蓋來自不同學科、各種教育程度及語言背景的學生論文。如此多元的訓練資料有助於模型減少偏見並降低誤判率，特別是對於母語非英語或採用較少見學術風格的學生來說。
總而言之，當學生提交論文時，Turnitin 會將其拆分成若干部分，逐一檢測是否呈現出機器生成的結構，並評估是否使用了 AI 意譯工具，最終生成一份視覺化報告供教師參考。這份報告不僅僅標示可疑文本，而是細分出可能由 AI 撰寫的部分與可能經由其他機器意譯的內容。
Turnitin 的 AI 檢測器可以檢查什麼類型的檔案？
Turnitin 的 AI 寫作檢測不僅關係到你寫了什麼 — 更在於你如何提交文件。如果你的檔案不符合特定技術要求，Turnitin 根本不會進行 AI 檢查。所以，如果你希望提交的內容能被掃描以檢測是否為 AI 生成，請注意以下要點。
首先，文件必須包含足夠的文字。目前 Turnitin 要求至少300 字 — 而這 300 字必須是連貫的散文，而非清單、程式碼或大綱。為什麼從之前的 150 字要求升到 300 字呢？Turnitin 表示，他們的內部測試發現更多內容可以帶來更精確的檢測效果。這是因為較長的文本段落能幫助模型更好地辨識出 AI 寫作的慣常模式。
同時，檔案還有一個最大 30,000 字上限。超出這個數量，Turnitin 將完全跳過 AI 掃描。這個字數限制在詳細分析和保持模型效率之間取得了一個平衡。
至於檔案格式，Turnitin 支援標準的學術文件格式：
✅ .docx
✅ .pdf
✅ .txt
✅ .rtf
哪些檔案不適用？任何無法以純文字形式呈現的內容 — 所以請不要使用 Google 文件的連結、試算表或影像式 PDF。
📌 檔案大小也很重要：必須小於100 MB，這對文字檔案來說已是很寬裕的限制。但如果你的檔案包含大量嵌入圖片、特殊格式或較重的元素（例如掃描頁面），那麼可能會超過這個大小而被拒絕。
最後，Turnitin 還有一個語言過濾器。雖然 AI 檢測支援英文、日文和西班牙文，但AI 改寫檢測 — 用來辨識經過例如 Quillbot 等工具改寫的內容 — 目前僅支援英文。
簡而言之：只要你的檔案小於 100 MB、字數介於 300 到 30,000 間、格式為可讀文件，且語言屬於支援範圍內，Turnitin 就會對其進行 AI 檢測。否則，該檔案可能會被跳過，甚至完全不觸發 AI 掃描。
Turnitin的AI檢測報告準確嗎？
Turnitin的AI寫作檢測功能現在已整合進其相似度報告中——但它究竟有多可靠呢？
當你提交文件後，且文件通過Turnitin的技術審核（如最小字數、檔案類型、語言等要求），系統會處理文本並顯示一個AI分數，該分數以一個帶有百分比的藍色徽章呈現。這個百分比代表了Turnitin模型預測由AI生成的合格文本所占的比例——而非整個提交內容的比例。
然而，如果這個分數低於20%，Turnitin就會以星號 (*%) 來標示，而不是顯示具體數值。這是因為平台認為低AI分數的可靠性較差，容易出現較高比例的誤檢。這是一項誠實的品質控制措施。
如果Turnitin無法處理該文件（例如檔案類型不符、字數不足，或者在AI檢測啟用前提交），你會看到一個灰色破折號 (– –)而不是分數。在極少數情況下，如果處理過程發生錯誤，你會看到一個錯誤 (!) 符號。
Turnitin準確率背後的數據
Turnitin指出，其誤報率（FPR）低於1%——也就是說，在每100篇純人類撰寫的論文中，不到一篇會被誤判為AI生成。這是其黃金標準，並且經過大規模內部測試的驗證。
事實上，2023年4月，Turnitin使用了80萬篇ChatGPT問世前的學術論文進行了大範圍的基準測試，從而確保模型不會將傳統學生寫作誤認為AI生成。這一測試階段幫助公司改進了多項檢測方法，並進一步訓練分類器以減少誤報。
但這裡存在取捨：為了保持低誤報率，Turnitin容許漏檢多達15%的真實AI生成內容。所以如果AI檢測器標記出論文中50%的內容，實際上由AI撰寫的比例可能接近65%。這種保守的策略旨在保障學生的公平，而非過於激進的檢測，這是有意為之。
Turnitin承認它偏向保守，因為錯誤地指控學生使用AI可能帶來嚴重後果。因此，它更強調精確度（避免誤判人類作品）而非召回率（試圖捕捉所有AI生成的內容）。
提升準確性的模型改進
Turnitin正根據實際數據持續改進其檢測策略。主要更新包括：
將AI檢測的最小字數由150字提升至300字，以降低噪音並增強可靠性。
抑制低於20%的AI分數，因其數據波動大且易產生誤檢。調整對引言和結論的分析方式，因為初步測試顯示這部分更容易觸發誤報——可能是因為這些段落用語過於普通或模式過於固定。
Turnitin 的 AI 偵測是免費的嗎？
在預覽階段，Turnitin 的 AI 偵測功能是免費開放的，旨在幫助教育者迅速應對新的挑戰。不過，從 2024 年 1 月起，Turnitin 將轉為採用付費授權模式，以持續支持其研究、開發及基礎設施的升級。也就是說，AI 偵測功能將不再免費，需額外支付費用，超出基本授權範圍。
常見問題
Q1: Turnitin使用哪些偵測工具來檢查AI？
Turnitin採用了兩項內部工具：一項用來檢測由AI撰寫的文本（AIW），另一項用來識別經AI轉述的內容（AIR）。
Q2: Turnitin會告知你當它檢測到AI時嗎？
會，但只有老師和管理員可以看到AI報告，學生不會自動獲得這些資訊。
Q3: Turnitin中可接受的AI使用量是多少？
沒有嚴格的限制。各學校會決定允許的AI使用程度。
Q4: 如何避免在Turnitin上被檢測出使用了AI？
請以自己的風格書寫，對任何AI輔助生成的內容進行徹底修改，並避免完全依賴AI來撰寫論文或使用轉述工具。
結語
那麼，Turnitin能夠偵測AI嗎？簡單的回答是可以——但它並非完美，且不斷進化。AI工具日益聰明，而Turnitin也在努力追趕。歸根結底，它只是各種工具中的一個。真正重要的是學生和教師如何使用它——保持誠實並且了解最新資訊才是維持公平的最佳方式。