一、核心功能與檢測邏輯

1. 多維度文本分析
   • 概率可視化：
     • 紅色：AI 高頻使用詞匯（如 “因此”“分析”“結果表明”），占比越高越可能為 AI 生成。
     • 橙色：AI 中頻使用詞匯（如 “研究”“數據”“影響”），反映常規表達模式。
     • 綠色：AI 低頻使用詞匯（如特定領域術語、個性化表述），體現人類寫作的多樣性。
     • 紫色：AI 極低頻使用詞匯（如創造性表達、罕見搭配），典型人類寫作特征。
   • 逐詞標注：每個單詞標注 AI 使用概率，并推薦 5 個替代詞，輔助修改以降低 AI 痕跡。
2. 操作流程
   • 輸入文本：粘貼論文內容（支持最多 4500 字符）。
   • 主題描述：可選填論文主題或標題，提升檢測針對性（如 “人工智能倫理”）。
   • 智能分析：點擊 “Check the text”，秒級生成概率分布圖表及逐詞分析報告。
   • 結果應用：根據顏色分布判斷 AI 生成可能性，綠色 / 紫色占比高則更接近人類寫作。

二、工具優勢與適用場景

1. 核心優勢
   • 免費且專注學術：完全免費開放，針對論文、作業等學術文本優化，區別于通用型檢測工具。
   • 超越傳統查重：不依賴文本重復率，而是通過語言模式識別 AI 生成內容，可檢測改寫或原創性 AI 文本。
   • 教學輔助價值：提供詳細詞頻分析，幫助學生理解 AI 寫作與人類表達的差異，提升寫作能力。
2. 典型應用場景
   • 教育機構：教師用于作業、論文檢測，識別 AI 代筆或過度依賴 AI 輔助的寫作，如檢測到某篇 “俄烏沖突” 論文中大量使用 2021 年前數據，可能觸發 AI 生成懷疑。
   • 學生自查：修改 AI 輔助寫作的論文時，通過綠色 / 紫色詞匯占比提升文本 “人味”，避免誤判。
   • 學術研究：分析某領域論文的 AI 使用趨勢（如計算機學科中 AI 生成摘要的比例）。

三、ChatGPT 的局限性與檢測必要性

1. AI 寫作的固有缺陷
   • 知識時效性：ChatGPT 數據截止至 2021 年，無法準確論述 2022 年后事件（如 “2023 年量子計算突破” 可能暴露 AI 生成）。
   • 邏輯局限性：復雜問題易出現 “幻覺”（如錯誤引用不存在的研究數據），檢測器可通過異常詞匯分布識別。
   • 倫理風險：可能隱含偏見或錯誤觀點（如對特定群體的刻板印象），檢測器輔助暴露內容合規性問題。
2. 教育領域的挑戰
   • 傳統工具失效：抄襲檢測器無法識別 AI 原創內容，而本工具通過語言模型差異實現有效篩查。
   • 教學模式變革：NYC 等地區已禁止校園使用 ChatGPT，檢測器成為應對 AI 作弊的剛需工具，助力教育向批判性思維培養轉型。

四、使用建議與注意事項

1. 結果解讀技巧
   • 綜合判斷：單一紅色詞匯不代表 AI 生成，需結合整體分布（如紅色 > 60% 需高度懷疑）。
   • 主題適配：科技論文中專業術語可能被誤判為綠色，需結合學科表達特點分析。
2. 優化寫作策略
   • 增加不可預測詞匯：用具體案例（如 “某教授 2024 年實驗”）替代泛泛表述，提升紫色詞匯占比。
   • 模擬人類思維跳躍：適當加入過渡句（如 “值得注意的是…”），打破 AI 的線性邏輯模式。
3. 工具局限性
   • 對混合寫作（AI 大綱 + 人工擴展）檢測精度有限，建議結合寫作過程文檔（如草稿、修改記錄）綜合判斷。
   • 無法檢測非英語文本，暫僅支持英文學術寫作。

五、總結