Turnitin AI 識別器準確嗎？實際案例與數據洞察

你已提交了一篇完全靠自己寫作的論文——不使用 AI，也沒有採取任何捷徑。但結果卻被 Turnitin 認定為 AI 所生成。你可能會疑問：這個偵測系統究竟有多準確？你並不孤單，許多人也在問同樣的問題。

本文將帶你了解 Turnitin 的 AI 偵測工具到底是什麼、它如何運作，以及——最重要的是——有哪些因素可能導致你的文字被標記為 AI 生成。我們還將探討真實數據和實際經驗對其可靠性的看法。

讓我們一起深入了解，看看 Turnitin 的 AI 分數背後究竟隱藏了什麼。

Turnitin的AI檢測器準確嗎？– 官方數據顯示的結果

Turnitin於2023年正式推出了其AI寫作檢測技術，用來識別由ChatGPT等AI工具生成或改寫的內容。這項技術旨在維護學術誠信，同時降低對學生誤判的風險。為了了解這套檢測系統究竟有多精確，我們可以參考Turnitin公開的數據和相關決策。

Turnitin的AI檢測器如何運作

Turnitin的AI寫作指標通過分析提交的文本，並根據各部分出自AI生成的可能性進行打分。它將文本中的單詞使用、句子結構及措辭的統計模式與像GPT-3和GPT-4這樣的大型語言模型的典型寫作風格進行比較。由於AI生成的文本往往呈現出比人類寫作更為規律的用詞模式，因此這一系統會評估每個段落與該種AI模式的相似度。

當工具檢測到其判定為AI生成的內容後，會啟動第二層檢測，以判斷該內容是否曾經通過AI工具（例如QuillBot）改寫。這種雙重檢測程序既能識別原始AI寫作，也能發現經過轉述的AI內容。

Turnitin對準確性的說法

根據Turnitin自身的數據，該系統設計上能將含有超過20% AI寫作的文件的誤判率控制在1%以下。也就是說，每100篇純人類撰寫的論文中，誤判為AI生成的篇數應該不到一篇。為了證明這一點，Turnitin利用ChatGPT出現前的80萬篇學術論文作為真實人類寫作的基準進行了測試。

然而，為了保持低誤判率，Turnitin做出了一個折衷：它可能漏檢大約15%的AI生成內容。例如，若Turnitin標記某篇論文中有50%的內容為AI生成，實際比例可能接近65%。這反映出系統採取了審慎的做法，更傾向於不輕易指控真實的人類創作。

(資料來源：Turnitin)

為提高準確性近期的調整

為了提升系統表現並降低錯誤，Turnitin根據內部測試實施了多項更新：

• 低AI得分標註星號：報告中對低於20%的AI得分加上星號，提示這些結果的可靠性較低，誤判風險較高。

• 提升最低字數要求：進行AI檢測的最低字數由150字提高到300字。Turnitin發現，較長的文本能夠產生更精確的檢測結果。

• 調整引言與結論的檢測：Turnitin觀察到錯誤判定往往發生在論文的開頭或結尾（如引言或結論部分），因此對這些部分的分析方法進行了修改。

AI轉述檢測

Turnitin亦提供了一個用於檢測AI轉述文本的工具，但該工具僅在內容初次被標記為AI生成後運行。這意味著轉述檢測不會影響整體的誤判率。然而，轉述檢測器有時會誤判AI參與的類型：

• 它可能將原本僅屬於AI生成的文本誤標為既是AI生成又是AI轉述（即便並未經過改寫），或者

• 它可能未能識別出某些同時也經過改寫的AI生成文本。
  

Turnitin的AI檢測器是否對非英語母語作者存在偏見？

Liang等人（2023）提出的疑慮：

2023年，研究人員Liang及其同事提出疑慮，認為AI寫作檢測器可能存在對非英語母語作者（即英語學習者（ELL）作者）的偏見。他們的結論基於對91篇托福模擬作文的分析，這些作文均不足150字。此研究在學界引起了廣泛討論，也促使部分Turnitin用戶要求公司提供更詳盡的回應。

Liang, W., Yuksekgonul, M., Mao, Y., Wu, E., & Zou, J. (2023). GPT檢測器對非英語母語作者存在偏見. arXiv preprint arXiv:2304.02819.

回應此疑慮，Turnitin於2023年10月發佈了自己的研究，調查其AI寫作檢測器是否對ELL作者存在統計上顯著的偏見。

Turnitin發現了什麼？

Turnitin利用來自多個公開學術數據集的數千篇真實學生論文對其AI寫作檢測器進行了測試。這些樣本涵蓋了以英語為母語的作家（L1作家）以及ELL作家（L2作家），並根據文本長度對樣本進行了分類：

• 短文本：150–300字

• 較長文本：300字或以上

以下是他們的主要發現：

對於較長文本（300字或以上）：

誤判率——也就是檢測器錯誤標記人類寫作為AI生成的概率——對於ELL作家與英語母語作家來說幾乎無差異，差異極小，統計上不顯著。

➡️ 結論：只要文章達到最低字數要求，Turnitin的AI檢測器不會表現出對ELL作家的明顯偏見。

對於較短文本（少於300字）：

整體來說誤判率有所上升，且英語母語作家與非英語母語作家間的差異變得更為明顯。Turnitin表示，短文本缺乏足夠的語言資訊（“訊號”），使得AI模型難以準確區分人類與AI生成的寫作。

➡️ 這使得無論對誰而言，短文本的檢測可靠性降低，對ELL作家來說更是如此。

因此，Turnitin更新了系統，決定僅評估至少300字的提交作品，以降低誤判率並提升檢測準確度。

最終結論：

Turnitin總結指出，其AI寫作檢測器並未對非英語母語作者表現出偏見，前提是提交作品必須達到300字的最低要求。公司也強調，隨著大型語言模型（LLMs）的不斷進步，他們將持續努力改進系統的公平性和可靠性。

大學如何回應？

儘管Turnitin為其AI寫作檢測器的完整性進行了辯護，但並非所有學術機構都完全認同。多所大學對該工具的透明度、可靠性及其可能對學生信任產生的影響表示了擔憂。有些學校甚至選擇完全停用此功能，理由是可能造成誤判及缺乏充分驗證。以下為兩所美國大學——范德堡大學和坦普爾大學——如何評估並回應Turnitin AI檢測系統的案例。

范德堡大學決定停用Turnitin的AI檢測器

范德堡大學決定停用Turnitin的AI檢測工具，原因在於對其效能與透明度的顧慮。該工具在啟用前僅提前不到24小時通知客戶，且並未提供退出選項。范德堡大學對檢測器的工作原理提出質疑，因為Turnitin並未公開具體的AI文本識別方法。儘管Turnitin宣稱偽陽性率僅有1%，但范德堡大學指出，2022年提交了75,000篇論文，這可能意味著有約750次誤判為使用AI。其他大學也報告了學生被錯誤指控使用AI的情況，該問題往往與Turnitin的檢測器有關。此外，研究顯示，該檢測器可能更傾向將非英語母語者的作品誤判為AI生成，從而引發公平性問題。

坦普爾大學對Turnitin的AI寫作檢測器的評估

坦普爾大學學生成功中心與教學促進中心的研究團隊 (Temple CAT) 對Turnitin進行了研究，使用120個文本樣本並將其分為四組：純人工撰寫、純AI生成、為規避檢測而經過改寫的偽裝AI生成，以及結合AI與人工創作的混合文本。這些混合文本模擬了現實和教育情境，例如由人工編輯AI生成內容或由AI潤飾人工撰寫內容。所有樣本均通過Turnitin的AI檢測器進行了分析。

結果：

• 人工撰寫文本：93%被正確識別。

• 純AI生成文本：77%被正確檢測。

• 偽裝AI生成文本：檢測率下降至63%。

• 混合文本：僅有43%被正確識別；檢測器的標記與實際AI生成部分吻合度較低。

總體而言，Turnitin的AI檢測器在檢測AI應用方面的準確率約為86%，但錯誤率達到14%，尤其在偽裝與混合文本的情況下表現較差。

討論及意涵：

Turnitin的AI檢測器能夠可靠識別純人工撰寫的內容，因此在完全禁止AI介入的情況下極具參考價值，因為0%的AI評分明確指示了人工創作。然而，該工具旨在盡量減少誤報，這有時會導致對人工撰寫內容的過度估計，從而引發一些不精確之處。更為關鍵的是，檢測器無法準確標出論文中具體哪些部分為AI生成，尤其在混合文本中——這種情況在教育環境中日益普遍。

與抄襲檢測不同，AI生成的文本並無明確來源可以鏈接，因此被標記部分缺乏原始來源參考。這種無法驗證的狀況限制了教師獨立核實被標記內容的可能性，迫使他們在缺乏透明證據的情況下對Turnitin的算法產生信任。

一般使用者對Turnitin有何看法？

現在讓我們看看日常使用者—尤其是學生—對Turnitin的AI檢測工具的反應。儘管有些人看到了其潛力，但許多人對其準確性和公平性提出了嚴重的質疑。網上討論中，特別是在Reddit等平台上，對誤報和結果不一致的情況表達了越來越多的不滿。使用者常常反映，他們原創的人工作品被錯誤地標記為AI生成。

Reddit上使用者的關注

幾位Reddit使用者分享了他們因Turnitin的AI檢測器而被不公平標記的個人遭遇：

• 誤判： EyYoSup報告指出，他們的期末論文被標示為23%由AI撰寫，儘管全程沒有使用任何AI。另有一位使用者則對其僅憑個人分析和來自可信網站的資料所撰寫的內容，卻被給予48%的AI分數感到十分震驚。

  

• 學校對不準確性的認識：部分學校已開始注意到這些問題。一位評論者表示，他們的學校僅將Turnitin的AI檢測結果當作參考，而非最終依據，並承認目前沒有任何AI檢測器是百分之百可靠的。

觀點

這些使用者的反映顯示，Turnitin的宣稱與學生在現實中的體驗之間存在著落差。雖然該工具在某些情況下確實表現不錯，但它易於誤判真正的人類創作——尤其是當學生進行意譯或摘要研究材料時——這引發了公平性的顧慮。過度依賴這類工具來進行評分或作出學術決策，特別是在缺乏透明度或申訴機制的情況下，可能會對那些無辜的學生產生負面影響。

為什麼你的論文可能會被偵測成 AI 生成

許多學生在 Turnitin 將他們的原創作品標記為 AI 生成後感到困惑和沮喪。如果你也遇到這種情況，絕對不是孤立的。

下面列出了一些具體原因，即使是你親手撰寫的人類論文也可能被誤判：

1. 語言過於正式或通用

AI 生成的文本通常聽起來十分精緻且中性。如果你的論文語法無可挑剔、少用縮寫，或讀起來像課本內容，檢測系統可能會誤判為 AI 生成——即便全部都是你親自所寫。

2. 缺乏個性化風格或句型變化

AI 工具往往會產生結構固定、預測性強的句子。如果你的寫作缺乏多樣性、細微的表達或明顯的個人風格，就可能顯得像是機器產出的內容。

3. 過度改寫線上資源

即使你進行了詳盡研究並親自改寫所有內容，若對熱門線上資料的摘要過於貼近原文，仍可能模仿出與 AI 類似的風格，因為 AI 也依據公開資料進行創作。

4. 文章篇幅過短或字數不足

Turnitin 曾指出，字數低於 300 字的論文更容易被誤判。短文提供的上下文有限，增加了檢測錯誤的風險。

5. 結構重複或論點缺乏連貫性

AI 寫作有時可能顯得過於重複或邏輯性強卻缺乏深度。如果你的作品中出現清單、重複的短語或銜接不夠流暢，就容易與 AI 生成的文字相似。

6. 主題過於流行或普遍

網上廣泛討論的主題——例如氣候變遷、社群媒體的益處或校服——對 AI 模型來說十分熟悉。如果你的論述循常規模式或使用眾所皆知的表達方式，檢測器可能會將其判定為 AI 撰寫。

7. 引用與參考樣式

在某些情況下，Turnitin 的檢測系統可能會因為引用格式或參考文獻列表與 AI 訓練數據過於相似而將其標記。雖然這種情況較罕見，但確有可能發生——特別是當你引用的來源廣泛使用或措辭過於一般時。

給學生：若被 Turnitin 的 AI 偵測器誤判該怎麼辦

當你其實沒有使用 AI 卻被誤判使用 AI時，這會讓人覺得相當沮喪且不公平。但別慌張——你可以採取一些措施來說明並保護你的作品。

1. 保持冷靜並仔細檢查報告

首先，仔細閱讀 Turnitin 報告。Turnitin 不會直接斷定你的文章是由 AI 撰寫，它只是給出一個懷疑比例，顯示可能有多少內容是由 AI 生成的。檢查被標記的部分，並問自己：是否有內容聽起來過於精緻、重複，或者與典型的 AI 輸出過於相似？

2. 收集你的寫作過程證據

要證明你的作品是原創的，最好的方法就是展示整個創作過程：

• 提供你的草稿 – 若你是在 Google Docs 或 Word 中撰寫文章，請利用 版本歷史 或 追蹤修訂 功能來證明你的寫作過程。

• 截圖或錄製影片 – 將你手寫筆記、大綱或帶有重點標記的印刷研究資料記錄下來，也可以作為有力佐證。

• 展示參考資料 – 如果你有引用外部資源，請把這些資料和你如何運用它們的說明一併提供給老師。

3. 禮貌地與老師聯絡

用禮貌的方式聯絡你的老師，解釋這些內容完全出自你本人，並出示你的寫作過程證據。讓老師知道你樂意詳細說明自己如何構思與發展這些想法。大多數老師會欣賞你的誠實與努力，而不是對抗。

4. 要求進一步審查或重新評估

如果學校允許，你可以申請第二意見或進行學術申訴。切記，不要怕詢問學校政策的細節以及你作為學生的權益。

教師應如何使用 Turnitin 的 AI 檢測報告？

教師應以謹慎、注重情境以及保持溝通的態度看待 Turnitin 的 AI 檢測報告——這並非最終裁決，而是整個學術評估中的一個參考依據。以下是如何負責且公正地使用這些工具的詳細說明：

1. 請勿僅依賴分數

Turnitin 的 AI 分數並不能作為不當行為的證據。它旨在輔助，而非取代教師的判斷。一個較高的比例並不意味著學生必然作弊。

2. 與過往作業進行比較

將被標記的作業與學生以往的提交進行對比。觀察語氣、結構、詞彙和複雜度是否存在差異。若突見變化，可能會引起合理的懷疑——但必須放在整體情境中考量。

3. 與其他工具進行交叉驗證

使用不同的 AI 檢測工具檢查相同文本，可以提供額外見解。雖然結果可能有所不同，但如果多個工具都指出類似問題，就值得進一步深入分析。

4. 與學生進行溝通

與學生進行尊重且坦誠的對話。詢問他們的寫作過程、來源及時間安排，並展示被標記的部分。如果學生能提供草稿、筆記或版本記錄（例如 Google Docs 中的歷史記錄），這將為情況提供重要的參考資料。

5. 給予修改機會

除非有明確證據顯示故意濫用，通常應給學生機會進行修改或重寫。許多學生可能並未意識到，他們的寫作方式容易被系統誤判。

6. 遵循校方政策

如果你确信存在不當行為而學生又無法合理解釋，請依據學校的學術誠信流程處理——但同時要注意 AI 檢測工具的局限性及可能的誤判。

7. 明確設定期望

在課程開始時就明訂 AI 工具的使用規範：哪些可以使用，哪些不允許，以及如果允許使用像 ChatGPT 這樣的工具，必須如何引用。事先確立這些期望能避免後續混淆，並建立信任。

常見問題

Q: Turnitin有可能出錯嗎？

A: 是的，Turnitin有時候會出錯。它的抄襲檢測和AI檢測工具非常有幫助，但並不完美。有時候，原創作品會被誤報，尤其是當其與常見寫作模式或廣泛引用的資料相似時。

Q: Turnitin上的36%可以接受嗎？

A: 這取決於具體的作業要求。對於抄襲檢測來說，如果大部分內容來自正確引用的引文或參考資料，36%的Turnitin分數可能是可以接受的。而在AI檢測方面，情況則更為複雜——30%的分數是否令人擔憂，取決於被標記的內容以及教師如何解讀這些數據。

Q: Turnitin真的可靠嗎？

A: Turnitin是一個廣泛使用的工具，但它並非萬無一失。它最擅長檢測直接的文字匹配以防止抄襲，而AI檢測技術仍在不斷完善中。建議教育者將其視為參考依據，而非最終判決工具。

Q: Turnitin上的70%不好嗎？

A: 就抄襲檢測而言，70%的相似度通常會引起注意，需要仔細審查。在AI檢測方面，70%的分數並不一定意味著存在不當行為，但通常會促使教師進一步調查。

Q: Turnitin的AI檢測器有多精確？

A: 對於明顯由AI或人類撰寫的文本，它的準確度相當高，但在混合了AI與人類共同創作的情況下就較難準確判斷。当AI內容被改寫或大幅編輯後，其準確性就會進一步下降。

Q: 與其他檢測器相比，Turnitin的AI檢測器有多準確？

A: 根據獨立研究，Turnitin通常比很多免費的檢測工具表現更好，但仍然不是完美的。在混合撰寫或改寫的情況下，其準確率可能降至50%以下。其他工具，比如GPTZero或Originality.ai，可能會得出不同的結果，但它們同樣存在限制。

Q: Turnitin能否檢測300字以內的AI生成內容？

A: 不能非常可靠地檢測。短文回答通常缺乏足夠上下文，使Turnitin的AI檢測器難以做出準確判斷。在這種情況下，誤報的風險會增大。

最終感想

Turnitin的AI偵測器並不總是準確，且被標記並不意味著一定存在不當行為。這些工具仍在不斷發展中，有時可能會誤將人類創作的文字判定為AI生成——尤其是在展現出常見於AI生成內容特徵時。 

無論是學生還是教育者，都應對AI偵測結果保持謹慎，並結合具體情境進行開放對話。只有理解這些工具的運作原理及其誤判原因，我們才能在教育中更公平、知情且審慎地應用AI。