วิธีลดคะแนนการตรวจจับ AI ของคุณ: คู่มือปฏิบัติสำหรับนักวิจัย
คู่มือทีละขั้นตอนเพื่อ ลดคะแนนการตรวจจับ AI ให้ต่ำกว่า 15% วิธีที่ทดสอบแล้วเพื่อลดเปอร์เซ็นต์ AI บน GPTZero, ZeroGPT และ Copyleaks
หากคุณใช้โมเดล AI อย่าง ChatGPT, Claude, Gemini หรือ Deepseek เพื่อช่วยทำวิจัยบทความของคุณ คะแนน AI ของคุณก็น่าจะสูงบนเครื่องมือตรวจจับ AI ที่เป็นที่นิยมอย่าง Turnitin หรือ GPTZero โพสต์นี้จะแนะนำวิธีลดคะแนนการตรวจจับ AI ของคุณกลับไปสู่ระดับที่พร้อมส่ง
นี่คือขั้นตอนการทำงานที่แน่นอนซึ่งจะช่วยลดเปอร์เซ็นต์ AI ของคุณให้อยู่ในช่วงที่ปลอดภัย
5 ขั้นตอนโดยสรุป
- นำร่างของคุณผ่านเครื่องตรวจจับสองตัว และจดว่าช่วงใดบ้างที่ถูกทำเครื่องหมาย
- เขียนช่วงที่ถูกทำเครื่องหมายใหม่ด้วยตนเองในน้ำเสียงของคุณเอง โดยเปลี่ยนโครงสร้างแทนการสลับคำ
- ประมวลผลส่วนที่ดื้อดึงด้วยตัวปรับให้เป็นเชิงวิชาการที่คงการอ้างอิงและศัพท์เฉพาะไว้
- ตรวจเอกสารฉบับเต็มอีกครั้งด้วยเครื่องตรวจจับเดิมที่คุณเริ่มใช้
- หยุดที่เป้าหมายซึ่งสมเหตุสมผล, ต่ำกว่า 15% ทำได้จริง และ 0% ไม่จำเป็น
ส่วนต่อไปนี้จะอธิบายแต่ละขั้นตอนอย่างละเอียด รวมถึงสิ่งที่ควรทำเมื่อข้อความที่มนุษย์เขียนกลับถูกทำเครื่องหมาย
คะแนนการตรวจจับ AI ของคุณวัดอะไรจริงๆ
ก่อนที่คุณจะเริ่มแก้ตัวเลข คุณจำเป็นต้องเข้าใจว่ามันหมายถึงอะไร เครื่องมือตรวจจับ AI เช่น Turnitin, GPTZero, Originality.ai และ Copyleaks วิเคราะห์ข้อความของคุณเพื่อหารูปแบบเชิงสถิติที่พบได้บ่อยในงานเขียนที่สร้างโดย AI
รูปแบบเหล่านี้รวมถึง perplexity ต่ำ, คำเลือกที่คาดเดาได้ง่าย, burstiness ต่ำ, ความยาวและโครงสร้างประโยคที่สม่ำเสมอ และจังหวะย่อหน้าที่คงที่ งานเขียนของมนุษย์มักจะไม่เป็นระเบียบ, มีความยาวประโยคหลากหลาย, คำเลือกที่ไม่คาดคิด, และอาจออกนอกประเด็นเป็นครั้งคราว งานเขียนของ AI มักจะลื่นไหล, เรียบเสมอ, และคาดเดาได้
คะแนนการตรวจจับ AI ของคุณไม่ได้กำลังวัดว่าคุณใช้ AI หรือไม่ แต่มันวัดว่าข้อความของคุณแสดงรูปแบบที่สอดคล้องกับผลลัพธ์จาก AI หรือไม่ นี่คือความแตกต่างที่สำคัญ เพราะข้อความจำนวนมากที่มนุษย์เขียนก็กระตุ้นรูปแบบเหล่านี้ได้เช่นกัน, โดยเฉพาะงานเขียนเชิงวิชาการอย่างเป็นทางการ, ซึ่งตามธรรมชาติแล้วมีโครงสร้างและคาดเดาได้มากกว่าร้อยแก้วแบบสนทนา
สัญญาณที่สามซึ่งตัวตรวจบางตัวให้น้ำหนักคือการกระจายของคำศัพท์ โมเดลมักเลือกคำที่พบได้บ่อยเชิงสถิติในข้อมูลฝึกของมัน ขณะที่ผู้เขียนมนุษย์มีคำศัพท์เฉพาะตัว, คำที่ชอบใช้ซ้ำ, คำที่ไม่ค่อยพบ, และศัพท์เฉพาะสาขาที่ถูกนำไปใช้ในบริบทที่ไม่คาดคิด
เครื่องตรวจระดับมหาวิทยาลัย, ทีละตัว
การรู้ว่าคุณกำลังเผชิญกับเครื่องตรวจใดอยู่ จะเปลี่ยนวิธีที่คุณอ่านคะแนน เครื่องมือเหล่านี้คือสิ่งที่สถาบันและลูกค้าใช้งานจริงในปี 2026, แต่ละตัววัดอะไร, และผลแบบใดที่ถือว่าปลอดภัย ไม่ว่าเป็นเครื่องมือไหน, ให้ถือว่าทุกคะแนนเป็นสัญญาณสำหรับการทบทวนมากกว่าจะเป็นหลักฐาน: ในการศึกษาของ Stanford ที่มีการอ้างอิงอย่างกว้างขวาง, เครื่องตรวจหลัก ๆ ตีความบทความของผู้ที่ไม่ได้ใช้ภาษาอังกฤษเป็นภาษาแม่ว่าเขียนโดย AI ถึง 61%
| ตัวตรวจจับ | ใครเป็นผู้ใช้งาน | สิ่งที่ควรรู้ |
|---|---|---|
| Turnitin | มหาวิทยาลัย ใช้ทั้งสถาบัน | แสดง *% เมื่อต่ำกว่า 20% เป้าหมายในทางปฏิบัติคือต่ำกว่า 20% |
| GPTZero | ผู้สอนและนักศึกษา | ไฮไลต์ประโยคที่ถูกแฟล็ก ตั้งเป้าต่ำกว่า 15% โดยไม่มีช่วงที่ถูกไฮไลต์ |
| Originality.ai | สำนักพิมพ์ เอเจนซี ลูกค้า | เสียเงินเท่านั้น ตัดสินเข้มงวด อัปเดตบ่อย |
| Copyleaks | มหาวิทยาลัยผ่านการเชื่อมต่อ LMS | รองรับหลายภาษา อัตราผลบวกลวงที่เผยแพร่ต่ำกว่า 1% |
| Winston AI | ผู้สอนและทีมคอนเทนต์ | รองรับอินพุตแบบ OCR ให้มองคำอ้าง 99.98% เป็นการตลาด |
| ZeroGPT | นักศึกษาใช้ตรวจฟรีขั้นแรก | คะแนนแกว่งมาก ใช้ลำพังไม่อาจสรุปผลได้ |
| Pangram | ฝ่ายความซื่อตรงทางวิชาการ | ผลบวกลวงไม่เกิน 0.5% ในการศึกษาอิสระ |
| Scribbr AI Detector | นักศึกษาก่อนส่งงาน | ความแม่นยำช่วงปลาย 70% ถึงกลาง 80% เป็นการคัดกรอง ไม่ใช่หลักฐาน |
| Sapling | ทีมธุรกิจและฝ่ายซัพพอร์ต | งานวิจัยที่ผ่านการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิชิ้นหนึ่งพบว่า 90% ของตัวอย่างที่มนุษย์เขียนถูกแฟล็ก |
Turnitin
ค่าเริ่มต้นในมหาวิทยาลัย การตรวจจับการเขียนด้วย AI ของ Turnitin ถูกผนวกรวมอยู่ในแพลตฟอร์มเดียวกับที่รันรายงานความคล้ายคลึง และได้รับอนุญาตให้ใช้ทั่วทั้งสถาบัน, ดังนั้นนักศึกษาจึงไม่สามารถซื้อสิทธิ์เข้าใช้และตรวจงานของตนเองก่อนส่งได้ ระบบจะแบ่งเอกสารของคุณออกเป็นส่วน ๆ และให้คะแนนว่าข้อความร้อยแก้วดูเหมือนสร้างโดย AI มากเพียงใด, แยกต่างหากจากคะแนนความคล้ายคลึง กฎการแสดงผลมีสองข้อที่สำคัญ, คะแนนตั้งแต่ 20% ขึ้นไปจะแสดงเปอร์เซ็นต์พร้อมการไฮไลต์ระดับประโยค, ส่วนผลระหว่าง 1% ถึง 19% จะปรากฏเป็น *% โดยไม่มีตัวเลขกำกับ, เพราะการทดสอบของ Turnitin เองพบว่ามีผลบวกลวงมากกว่าเมื่ออยู่ต่ำกว่า 20% เป้าหมายเชิงปฏิบัติคือคงให้อยู่ต่ำกว่า 20%, ต่ำกว่าจุดที่รายงานจะแสดงตัวเลขชัดเจน มหาวิทยาลัยขนาดใหญ่หลายแห่งปิดใช้งานฟีเจอร์นี้เพราะกังวลเรื่องผลบวกลวง, และผลิตภัณฑ์ Clarity รุ่นใหม่ของ Turnitin ก็เลื่อนน้ำหนักของหลักฐานไปสู่กระบวนการร่างงานของคุณเอง บทอธิบาย Turnitin Clarity explainer และ Turnitin score guide ของเราครอบคลุมทั้งสองส่วนอย่างละเอียด
GPTZero
เครื่องตรวจแบบแยกเดี่ยวที่เป็นที่รู้จักมากที่สุด, ออกแบบมาสำหรับการศึกษา GPTZero วัด perplexity และ burstiness โดยตรง และไฮไลต์ประโยคแต่ละประโยคที่มันมองว่าเขียนโดยเครื่องจักร, ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับเวิร์กโฟลว์การแก้ไขแบบเจาะจงที่คู่มือนี้ใช้ ครูใช้แดชบอร์ดสำหรับห้องเรียนของมัน, นักศึกษาใช้ระดับฟรีเป็นการตรวจสอบล่วงหน้า คะแนนของมันทำได้ดีบนผลลัพธ์ดิบจากโมเดลในการทดสอบ benchmark และจะแผ่วลงเมื่อข้อความผ่านการแก้ไขอย่างแท้จริง เป้าหมายคือให้อยู่ต่ำกว่า 15% และไม่มีช่วงประโยคต่อเนื่องที่ถูกไฮไลต์ คู่มือ GPTZero score guide ของเราครอบคลุมลักษณะเฉพาะของมัน
Originality.ai
เครื่องตรวจที่เป็นที่นิยมในโลกฟรีแลนซ์และการพิมพ์เผยแพร่ มากกว่าห้องเรียน เอเจนซี, บรรณาธิการ, และเจ้าของเว็บไซต์รันบทความและเว็บไซต์ทั้งชุดผ่านมัน, และคะแนนสีแดงอาจทำให้การจ่ายเงินแก่ผู้เขียนที่ทำงานจริงล่าช้าได้ เป็นบริการแบบชำระเงินเท่านั้น, อัปเดตรูปแบบบ่อย, และมีแนวโน้มเข้มงวด: มันจับข้อความ AI ได้มากกว่าคู่แข่งส่วนใหญ่ แต่ต้องแลกกับการแจ้งผิดบนร้อยแก้วที่สะอาดมากขึ้น หากลูกค้าตรวจงานด้วยเครื่องมือนี้, ให้เก็บรายงานของคุณไว้เองและตั้งเป้าให้ได้ข้อสรุปว่าเป็นมนุษย์อย่างชัดเจน เราครอบคลุมข้อโต้แย้งและกลยุทธ์การแก้ไขไว้ใน Originality.ai score guide
Copyleaks
ตัวเลือกสำหรับองค์กร Copyleaks เชื่อมต่อเข้ากับ learning management systems อย่าง Canvas, Moodle, และ Blackboard, ตรวจจับได้หลายภาษา, และมีโหมดความไวพร้อมทั้งใบรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ทำให้ทีมจัดซื้อสบายใจ อัตราผลบวกลวงที่เผยแพร่ของมันต่ำกว่า 1%, ซึ่งอยู่ในกลุ่มที่ต่ำที่สุดของเครื่องมือกระแสหลัก มหาวิทยาลัยที่ไม่ได้ใช้ Turnitin มักจะใช้ Copyleaks คู่มือ Copyleaks explainer ของเราครอบคลุมว่าควรเชื่อสัญญาณเตือนมากแค่ไหน
Winston AI
ทำการตลาดด้วยความแม่นยำ 99.98%, ตัวเลขที่คุณควรอ่านว่าเป็นการตลาดมากกว่าการวัดจริง, เพราะการทดสอบอิสระให้ภาพที่ค่อนข้างระมัดระวังกว่านั้น จุดต่างที่แท้จริงของ Winston คือการจัดการอินพุต: มันรัน OCR, ดังนั้นครูจึงสามารถสแกนงานเขียนด้วยลายมือหรือพิมพ์ และภาพถ่ายของเอกสารได้ มันจำหน่ายให้กับนักการศึกษาและทีมคอนเทนต์ ให้ปฏิบัติต่อเปอร์เซ็นต์ของมันเหมือนผลจากเครื่องมือเดี่ยวอื่น ๆ และตรวจสอบเทียบกับเครื่องตรวจตัวที่สอง ดู Winston AI accuracy analysis ของเรา
ZeroGPT
เครื่องมือฟรีที่ไม่ต้องเข้าสู่ระบบซึ่งนักศึกษาส่วนใหญ่ลองใช้ก่อน คะแนนของมันแกว่งกว้างมากเมื่อใช้กับข้อความเดียวกัน, ทำให้เหมาะเป็นการดูคร่าว ๆ ครั้งแรกเท่านั้น คะแนน ZeroGPT ที่สูงบนงานเขียนซึ่งคุณเป็นผู้สร้างเองพบได้บ่อยและไม่สามารถทำนายได้ว่า Turnitin หรือ Copyleaks จะบอกอะไร หาก ZeroGPT แจ้งเตือนคุณ, ให้ทดสอบซ้ำด้วยเครื่องมือที่ปรับเทียบดีกว่าสองตัวก่อนจะเปลี่ยนคำใด ๆ รีวิว ZeroGPT accuracy review ของเราอธิบายว่าทำไมตัวเลขของมันจึงแกว่งไปมา
Pangram
ตัวที่แข็งแกร่งที่สุดในรุ่นใหม่ ๆ ในการศึกษาของ University of Chicago ที่ทำโดยอิสระ, Pangram เป็นเครื่องตรวจเพียงตัวเดียวที่รักษาผลบวกลวงไว้ที่หรือต่ำกว่า 0.5% ขณะเดียวกันก็ยังจับข้อความ AI ได้อย่างน่าเชื่อถือ, และความแม่นยำของมันยังคงอยู่ได้แม้ข้อความจะถูกนำไปรันผ่าน humanizers แล้ว มันกำลังได้รับความนิยมในสำนักงานด้านความซื่อสัตย์ทางวิชาการและทีมบรรณาธิการที่เคยเสียหายจากผลบวกลวงจากที่อื่น หากงานของคุณจะต้องเผชิญกับ Pangram, วิธีเดียวที่เชื่อถือได้คือวิธีที่คู่มือนี้สอน: การปรับโครงสร้างอย่างแท้จริงด้วยเสียงของคุณเอง
Scribbr AI Detector
ตัวตรวจฟรีสำหรับนักศึกษา, มีระดับแบบชำระเงิน, จากบริษัทด้านการแก้ไขชื่อเดียวกัน มันให้ผลในช่วงความแม่นยำประมาณ 70 ปลาย ๆ ถึง 80 กลาง ๆ เปอร์เซ็นต์ในการทดสอบ, ซึ่งทำให้เป็นการตรวจคัดกรองก่อนส่งที่สะดวกและเป็นฐานที่อ่อนสำหรับการตัดสินด้านความซื่อสัตย์ทางวิชาการใด ๆ ใช้มันเหมือนการรับความเห็นเบื้องต้น, แล้วจึงยืนยันด้วยเครื่องมือที่แข็งแรงกว่า
Sapling
สร้างมาสำหรับข้อความเชิงธุรกิจและบริการลูกค้ามากกว่าวิชาการ, และเป็นอุทาหรณ์ที่ดี: มันโฆษณาความแม่นยำได้ถึง 97%, แต่การศึกษาที่ผ่านการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิชิ้นหนึ่งพบว่ามันแจ้ง 90% ของตัวอย่างที่มนุษย์เขียนจริงว่าเป็น AI หากคะแนนจากเครื่องมือแบบนี้เคยถูกนำมาใช้เล่นงานคุณ, นั่นคือการศึกษาที่ควรรู้จัก และนั่นก็เป็นเหตุผลที่คู่มือนี้ย้ำกฎเดิมซ้ำแล้วซ้ำเล่า: ตัวเลขจากเครื่องตรวจเพียงเครื่องเดียวไม่ใช่หลักฐาน
ขั้นตอนที่ 1: ระบุว่าช่วงใดถูกธงไว้
อย่าเขียนทั้งบทความของคุณใหม่ นั่นเป็นการเสียเวลาและมีแนวโน้มจะทำให้แย่ลงด้วยซ้ำ
แทนที่จะเป็นเช่นนั้น ให้รันข้อความของคุณผ่านตัวตรวจจับที่แสดงการวิเคราะห์ระดับประโยคหรือระดับย่อหน้า GPTZero's การไฮไลต์ระดับประโยคมีประโยชน์เป็นพิเศษในที่นี้ มันจะบอกคุณอย่างชัดเจนว่าช่วงใดกำลังถูกระบุว่าอาจสร้างโดย AI
จากประสบการณ์ของเรา คะแนนการตรวจจับ AI แทบไม่เคยสม่ำเสมอทั่วทั้งบทความ โดยทั่วไปคุณจะพบว่า 2-3 ส่วนเป็นตัวดึงคะแนนส่วนใหญ่, มักเป็นบทนำ, บททบทวนวรรณกรรม, หรือคำอธิบายระเบียบวิธีที่มีโครงสร้างเข้มข้น ส่วนเหล่านี้คือจุดที่ควรโฟกัส
คัดลอกข้อความของคุณลงในตัวตรวจจับ จดบันทึกช่วงที่ถูกธงไว้ นั่นคือรายการเป้าหมายของคุณ
ขั้นตอนที่ 2: เขียนข้อความที่ถูกตั้งธงขึ้นมาใหม่ด้วยตนเอง
นี่คือขั้นตอนเดี่ยวที่ได้ผลที่สุดที่คุณสามารถทำได้เพื่อลดคะแนนการตรวจจับ AI และไม่มีทางลัดใดมาทดแทนได้
หยิบแต่ละข้อความที่ถูกตั้งธงขึ้นมาแล้วเขียนใหม่ตั้งแต่ต้น อย่าแก้ไขข้อความเดิม เปิดเอกสารเปล่าและเขียนแนวคิดเดิมด้วยเสียงของคุณเอง วิธีนี้บังคับให้คุณต้องทำลายรูปแบบทางสถิติที่ตัวตรวจจับกำลังจับอยู่
มีเทคนิคเฉพาะสามข้อที่ได้ผล:
ตั้งใจปรับความยาวประโยคให้หลากหลาย ข้อความที่สร้างโดย AI มักเอนเอียงไปทางประโยคยาว 15-25 คำอย่างสม่ำเสมออย่างน่าทึ่ง ลองสอดประโยคสั้นๆ เข้าไปบ้าง แล้วตามด้วยประโยคที่ยาวขึ้นซึ่งขยายแนวคิดให้สมบูรณ์กว่าเดิม และมีอนุประโยคประกอบหนึ่งหรือสองส่วน การเปลี่ยนจังหวะเช่นนี้เพียงอย่างเดียวก็สามารถลดคะแนน AI ของย่อหน้าได้อย่างมีนัยสำคัญ
เติมน้ำเสียงวิชาการเฉพาะตัวของคุณเข้าไป หากเหมาะสม ให้แทรกภาษาที่แสดงความระมัดระวังทางวิชาการ ("this may suggest"), การจำกัดขอบเขต ("with the qualification that"), หรือถ้อยคำเฉพาะสาขาที่ตรงกับแขนงของคุณ AI มักเขียนเป็นภาษาอังกฤษเชิงวิชาการแบบทั่วไป สาขาของคุณมีธรรมเนียมการเขียนของตัวเอง, จงใช้มัน
ปรับโครงสร้าง, ไม่ใช่แค่ถอดคำ หากฉบับที่สร้างโดย AI ลิสต์สามประเด็นในรูปแบบลำดับเลข ให้รวมพวกมันเป็นร้อยแก้วที่ลื่นไหล หากใช้โครงสร้างประโยคใจความนำแล้วตามด้วยหลักฐาน ให้ลองเริ่มจากหลักฐานก่อน แล้วค่อยสร้างไปสู่ข้อสรุป การเปลี่ยนโครงสร้างได้ผลมากกว่าการเปลี่ยนคำในระดับประโยค
ขั้นตอนที่ 3: ใช้ AI humanizer สำหรับส่วนที่ดื้อดึง
บางข้อความต้านทานการเขียนใหม่ด้วยตนเอง โดยเฉพาะส่วนวิธีการที่มีภาษากระบวนการตายตัว หรือส่วนผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นจากการรายงานทางสถิติ ส่วนเหล่านี้มีโครงสร้างชัดเจนและคาดเดาได้โดยธรรมชาติ จึงทำให้ตัวตรวจจับตั้งค่าสัญญาณ แม้ว่า AI จะเป็นผู้เขียนก็ตาม
สำหรับส่วนเหล่านี้ AI text humanizer สามารถช่วยได้ humanizer ที่ดีจะเพิ่มความหลากหลายตามธรรมชาติให้กับโครงสร้างประโยคและการเลือกใช้คำ ขณะยังคงความถูกต้องทางเทคนิคไว้
คำสำคัญคือ "ดี" humanizer ส่วนใหญ่จะตัดคำศัพท์ทางเทคนิคของคุณทิ้ง และทำให้การอ้างอิงของคุณเสียรูป ใช้เครื่องมือที่สร้างมาสำหรับข้อความเชิงวิชาการ, เครื่องมือที่เข้าใจว่า "p < 0.05" เป็นนิพจน์ทางสถิติ ไม่ใช่การพิมพ์ผิดที่ต้องแก้ไข คู่มือของเราเกี่ยวกับ humanizing AI text for academic writing อธิบายวิธีเลือกและใช้เครื่องมือเหล่านี้โดยไม่ลดทอนคุณภาพ
ขั้นตอนที่ 4: ตรวจทานซ้ำด้วยตัวตรวจจับหลายตัว
หลังจากเขียนใหม่และทำให้เป็นธรรมชาติมากขึ้นแล้ว ให้รันข้อความที่ปรับแล้วผ่านตัวตรวจจับอย่างน้อยสามตัวที่แตกต่างกัน เราแนะนำ GPTZero, ZeroGPT และ Copyleaks เพราะแต่ละตัวใช้โมเดลที่ต่างกันและตรวจจับรูปแบบที่ต่างกัน
ทำไมต้องสามตัว เพราะไม่มีตัวตรวจจับใดที่เป็นมาตรฐานเด็ดขาด ข้อความหนึ่งอาจได้คะแนน 5% บน GPTZero แต่ได้ 30% บน ZeroGPT อาจารย์ของคุณอาจใช้ตัวใดตัวหนึ่ง หรืออาจใช้ตัวอื่นทั้งหมดก็ได้ การตรวจสอบด้วยตัวตรวจจับหลายตัวจึงช่วยครอบคลุมได้มากขึ้น
หากข้อความของคุณได้คะแนนต่ำกว่า 15% ในทั้งสามตัว คุณก็อยู่ในโซนปลอดภัย หากตัวตรวจจับตัวใดตัวยังคงแจ้งเตือนบางส่วน ให้ย้อนกลับไปยังข้อความส่วนนั้นโดยเฉพาะ แล้วใช้เทคนิคการเขียนใหม่แบบลงมือทำจากขั้นตอนที่ 2
ลดคะแนน AI ของคุณได้ภายในไม่กี่นาที
เครื่องมือทำให้ข้อความเป็นธรรมชาติของเราออกแบบมาสำหรับงานเขียนเชิงวิชาการ โดยคงการอ้างอิง คำศัพท์ทางเทคนิค และน้ำเสียงเชิงวิชาการไว้ ขณะเดียวกันก็ช่วยลดคะแนนการตรวจจับ AI
ลองใช้ Text Humanizer ฟรีสิ่งที่ไม่ได้ผล
กลวิธีที่ได้รับความนิยมบางอย่างล้มเหลวอย่างสม่ำเสมอ และบางอย่างยิ่งทำให้คะแนนแย่ลง
- เครื่องมือพาราเฟรสที่สลับคำด้วยคำพ้องความหมายจะเปลี่ยนคำโดยคงโครงสร้างประโยคแบบที่มักพบในเนื้อหาที่สร้างโดย AI ไว้ ซึ่งเป็นสิ่งที่ตัวตรวจจับวัดจริง ๆ คะแนนจึงมักสูงขึ้นหลังจากผ่านการสลับคำ
- เทคนิคระดับอักขระ เช่น Unicode ที่มองไม่เห็น, ตัวอักษรหน้าตาคล้ายกัน, หรือการเพิ่มช่องว่าง ถูกปรับให้เป็นรูปแบบปกติก่อนการวิเคราะห์โดยตัวตรวจจับสมัยใหม่ และบางระบบยังตั้งค่าสถานะการดัดแปลงนั้นเอง
- การแปลวนกลับผ่านภาษาอื่นทำให้ความหมายและการอ้างอิงด้อยลง ขณะที่จังหวะที่เป็นแบบเครื่องจักรยังคงอยู่
- การสะกดผิดโดยเจตนาทำให้คุณภาพของต้นฉบับลดลง โดยไม่เปลี่ยนรูปแบบเชิงสถิติที่ตัวตรวจจับอ่านออก
การปรับโครงสร้างเป็นแนวทางเดียวที่เปลี่ยนสิ่งที่ตัวตรวจจับวัดได้ คือจังหวะของประโยค, ความคาดเดาได้ของคำ, และรูปแบบของย่อหน้า การเขียนใหม่ด้วยตนเองและ การทำให้มีความเป็นมนุษย์ในเชิงวิชาการ ทำได้ทั้งคู่, ความแตกต่างอยู่ที่ความเร็ว
จะมุ่งเน้นตรงไหน, ทีละส่วน
แต่ละส่วนของบทความจะถูกตั้งธงต่างกัน, ดังนั้นให้ใช้เวลาปรับเรียบเรียงในจุดที่คุ้มค่าที่สุด
บทคัดย่อ. มักเป็นส่วนที่ถูกตั้งธงมากที่สุด เพราะโดยธรรมชาติแล้วมีความหนาแน่นและเป็นสูตรสำเร็จสูง ปรับโครงสร้างประโยคให้หลากหลาย, และหลีกเลี่ยงการเปิดสามประโยคติดต่อกันด้วย "This study," "This paper," หรือ "This research," ซึ่งเป็นรูปแบบที่ AI ชอบมาก
บทนำ. ข้อความที่สะท้อนการวางตัวของผู้เขียนแบบเป็นส่วนตัวใช้ได้ดีในส่วนนี้ เช่น "We became interested in this question when..." หรือ "The gap became apparent during our review of..." องค์ประกอบเชิงเรื่องเล่าบุคคลที่หนึ่งทำให้โมเดลสร้างได้ยากอย่างเป็นธรรมชาติ และอ่านดูเหมือนงานเขียนของมนุษย์
วิธีการ. โดยเนื้อแท้แล้วมีลักษณะเป็นสูตรสำเร็จ จึงมักได้คะแนน perplexity ต่ำโดยธรรมชาติ นี่คือส่วนที่การตรวจจับ AI ไม่น่าเชื่อถือที่สุด และเป็นส่วนที่ผู้ประเมินคาดหวังความเป็นไปตามธรรมเนียมที่เคร่งครัด ให้เน้นความถูกต้องมากกว่าการทำให้ดูเป็นมนุษย์
ผลลัพธ์. รายงานข้อค้นพบเฉพาะเจาะจงพร้อมตัวเลขที่เป็นรูปธรรม เช่น "Participants in the treatment group showed a mean improvement of 3.7 points (SD = 1.2, p = 0.003)" จะอ่านดูเหมือนงานของมนุษย์ การสรุปแบบกว้างๆ จะอ่านดูเหมือน AI
อภิปรายผล. น้ำเสียงเชิงตีความของคุณสำคัญที่สุดในส่วนนี้ มีส่วนร่วมกับข้อค้นพบที่ขัดแย้งกัน, ยอมรับข้อจำกัดอย่างเฉพาะเจาะจงแทนที่จะพูดกว้างๆ, และเชื่อมโยงผลลัพธ์เข้ากับโครงการวิจัยที่กว้างกว่าของคุณ องค์ประกอบเหล่านี้ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญจริง และอ่านดูเป็นมนุษย์อย่างแท้จริง
ทำไมข้อความที่เขียนโดยมนุษย์บางส่วนจึงถูกระบุว่าเป็น AI, false positives
นี่คือสิ่งที่ทำให้คนส่วนใหญ่ประหลาดใจ, ข้อความที่เขียนโดยมนุษย์ล้วน ๆ มักถูก AI detectors ตรวจจับ
เราทดสอบเรื่องนี้ด้วยตัวเราเอง เรานำข้อความ 5 ตอนที่นักวิจัยมนุษย์เขียนขึ้นทั้งหมด, ไม่มี AI เข้ามาเกี่ยวข้องเลย, แล้วนำไปผ่าน GPTZero, ZeroGPT และ Copyleaks ค่า AI score เฉลี่ยของทุกตอนอยู่ที่ 18% ย่อหน้า methods section หนึ่งตอนถูกให้คะแนน 34% AI ทั้งที่เขียนด้วยมือโดย postdoc ที่มีประสบการณ์สิบปี
false positives เกิดขึ้นเพราะงานเขียนเชิงวิชาการมีลักษณะเชิงโครงสร้างคล้ายกับ output ของ AI ทั้งสองอย่างมักเอนเอียงไปทาง formal register, โครงสร้างย่อหน้าที่สม่ำเสมอ, และคำศัพท์ที่คาดเดาได้ภายในสาขาวิชา Detectors จึงไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่าง "นี่ฟังดูเหมือน AI เพราะ AI เป็นคนเขียน" กับ "นี่ฟังดูเหมือน AI เพราะมันเป็นงานเขียนเชิงวิชาการที่เป็นทางการ"
นี่คือเหตุผลว่าทำไมการตื่นตระหนกกับ AI score ระดับปานกลางจึงให้ผลตรงกันข้ามกับที่ต้องการ ระดับการตรวจจับบางส่วนถือเป็นเรื่องปกติ, แม้กระทั่งสำหรับงานที่เป็นต้นฉบับทั้งหมด หากต้องการดูเชิงลึกว่าเครื่องมือเหล่านี้เชื่อถือได้จริงเพียงใด, ดู analysis of AI detection accuracy in 2026 ของเรา
Grammarly, QuillBot, และเครื่องมือแก้ไขอื่นๆ เพิ่มคะแนน AI ของคุณหรือไม่?
อาจเพิ่มได้ และนี่ทำให้หลายคนประหลาดใจ เพราะร่างต้นฉบับเริ่มจากความเป็นมนุษย์ล้วนๆ สิ่งที่เครื่องมือเหล่านี้เปลี่ยนคือสิ่งเดียวกับที่ตัวตรวจจับใช้วัด
ภาพหน้าจอด้านล่างแสดง Grammarly กำลังแก้ต้นฉบับบทความเศรษฐศาสตร์ที่มนุษย์เขียนขึ้น ข้อเสนอแนะของมันแทนที่ "which can reduce" ด้วย "thereby reducing" และเรียง "the consumers' perspective" ใหม่เป็น "the perspective of consumers" การเปลี่ยนแต่ละครั้งถูกต้องตามหลักไวยากรณ์ และแต่ละครั้งก็ผลักประโยคไปสู่สำนวนที่ราบเรียบและเป็นทางการ ซึ่งเป็นสไตล์ที่โมเดลภาษาใช้โดยค่าเริ่มต้น
การตรวจทานรอบเดียวกันนั้นเสนอคำว่า "underscoring" แทน "which highlights" ซึ่งเป็นหนึ่งในคำที่พบได้ชัดที่สุดว่าเป็นสไตล์ AI ในงานเขียนเชิงวิชาการ:
ข้อเสนอแนะที่ยอมรับเพียงหนึ่งรายการอาจไม่เปลี่ยนอะไร แต่ไม่กี่สิบรายการสามารถเปลี่ยนลักษณะทางสถิติของเอกสารได้, จังหวะของประโยคจะสม่ำเสมอขึ้น, คำเชื่อมจะเป็นทางการมากขึ้น, และคำอย่าง "thereby", "moreover", และ "underscoring" ก็สะสมเพิ่มขึ้น โปรไฟล์แบบนั้นคือสิ่งที่ตัวตรวจจับให้คะแนน และบางตัวก็ระบุออกมาตรงๆ แล้ว Scribbr's detector, ที่แสดงไว้ก่อนหน้านี้ในคู่มือนี้, รายงานหมวด "Human-written & AI-refined" แยกต่างหากสำหรับข้อความลักษณะนี้พอดี QuillBot's paraphrase modes ไปไกลกว่านั้นในทิศทางเดียวกัน เพราะการเรียบเรียงทั้งประโยคใหม่ให้เป็น house style คือแก่นของผลิตภัณฑ์นั้นเอง
ทางแก้ไม่ใช่การเลิกแก้ไข แต่คือการใช้เครื่องมือแก้ไขที่แก้ข้อผิดพลาดโดยไม่ปรับโทนงานเขียนของคุณ ProofreaderPro's Light proofreading mode เป็น detector safe ด้วยเหตุผลนี้: มันแก้ไวยากรณ์ การสะกด และเครื่องหมายวรรคตอนเป็นรายการแก้ไขที่ติดตามได้ทีละจุด และปล่อยให้โครงสร้างประโยคกับการเลือกคำของคุณคงเดิม, ดังนั้นรูปแบบที่ตัวตรวจจับใช้พิมพ์ลายนิ้วมือจึงยังเป็นของคุณ ใช้งานจาก AI proofreader, ตรวจทานแต่ละการเปลี่ยนแปลง, และคะแนนของคุณจะสะท้อนงานเขียนของคุณแทนที่จะเป็นเครื่องมือแก้ไขที่คุณใช้
เป้าหมายที่สมจริง: ต่ำกว่า 15%, ไม่ใช่ 0%
หยุดพยายามทำให้ได้ 0% ได้แล้ว เพราะมันเป็นไปไม่ได้ และการไล่ตามตัวเลขนี้จะทำให้งานเขียนของคุณแย่ลง
คะแนน AI 0% จะต้องอาศัยข้อความที่สับสนและคาดเดาไม่ได้อย่างยิ่ง จนอ่านแล้วดูเหมือนเขียนได้ไม่ดี รูปแบบเชิงสถิติที่เครื่องมือตรวจจับมองหานั้นทับซ้อนอย่างมีนัยสำคัญกับรูปแบบของร้อยแก้วเชิงวิชาการที่ชัดเจนและจัดโครงสร้างดี การกำจัดสัญญาณทั้งหมดที่เครื่องมือตรวจจับใช้ จึงหมายถึงการกำจัดความชัดเจนและโครงสร้างไปด้วย
เป้าหมายที่สมจริงสำหรับงานวิชาการคือให้ต่ำกว่า 15% เมื่อทดสอบด้วยหลายเครื่องมือ ในระดับนั้น ข้อความของคุณจะอยู่ในช่วงปกติของเนื้อหาเชิงวิชาการที่มนุษย์เขียน มหาวิทยาลัยหรือสถาบันส่วนใหญ่ที่ใช้การตรวจจับ AI กำหนดเกณฑ์ไว้ที่ 20% หรือสูงกว่า โดยตระหนักว่ารูปแบบบางอย่างที่ตรวจพบได้นั้นเป็นสิ่งหลีกเลี่ยงไม่ได้
นี่คือเวิร์กโฟลว์ที่เราแนะนำ:
- เขียนหรือสร้างร่างของคุณ - ไม่ว่าคุณจะผลิตมันด้วยวิธีใดก็ตาม
- รันผ่าน GPTZero เพื่อระบุส่วนที่ถูกตั้งธง
- เขียนท่อนที่ได้คะแนนแย่ที่สุดใหม่ด้วยตนเอง โดยใช้เทคนิคข้างต้น
- ใช้ text humanizer กับส่วนที่ดื้อดึงและยังเขียนใหม่ด้วยมือได้ยาก
- ตรวจซ้ำด้วยเครื่องมือตรวจจับสามตัว - GPTZero, ZeroGPT, Copyleaks
- ตั้งเป้าให้ต่ำกว่า 15% ในทั้งสามตัว แล้วหยุด
การลดต่ำกว่า 15% ให้ผลตอบแทนที่ลดลงเรื่อย ๆ เวลาและแรงที่คุณใช้ไล่ตามตัวเลขที่ต่ำกว่านี้ ควรถูกนำไปใช้กับการปรับปรุงเนื้อหาและการให้เหตุผลในงานของคุณให้ดีขึ้นจะเหมาะกว่า
ครั้งหน้า: เขียนก่อน แล้วค่อยใช้ AI
วิธีที่น่าเชื่อถือที่สุดในการหลีกเลี่ยงคะแนนสูงตั้งแต่แรก คือการกลับลำดับเวิร์กโฟลว์ AI แบบทั่วไป, เขียนร่างของคุณเองก่อน แล้วใช้ AI เฉพาะเพื่อขัดเกลาเท่านั้น ร่างต้นฉบับของมนุษย์ที่หยาบและไม่สมบูรณ์จะพาเอาจังหวะประโยค, การเลือกคำ, และนิสัยเชิงโครงสร้างของคุณติดมาด้วย, และการปรับด้วย AI จะช่วยทำให้ผิวงานเรียบขึ้นโดยไม่ลบรูปแบบลึกเหล่านั้นออกไป
- เขียนร่างต้นฉบับคร่าวๆ จากบันทึกและการค้นคว้าของคุณ โดยไม่ใช้ความช่วยเหลือจาก AI
- ปรับแก้โครงสร้างและข้อโต้แย้งด้วยตัวเอง
- ใช้ AI สำหรับงานเฉพาะด้าน, การตรวจไวยากรณ์, ความชัดเจนของประโยค, ข้อเสนอแนะเรื่องการเลือกคำ
- ทบทวนและปรับข้อเสนอแนะจาก AI ให้สอดคล้องกับเสียงของคุณ
- อ่านทวนรอบสุดท้ายเพื่อยืนยันว่าข้อความฟังดูเป็นคุณ
ในระยะยาว, นิสัยแบบเดียวกันนี้จะสร้างเกราะป้องกันที่แข็งแกร่งที่สุดเท่าที่จะมีได้, นั่นคือเสียงที่เป็นเอกลักษณ์ อ่านอย่างกว้างขวางในสาขาของคุณ, เขียนอย่างสม่ำเสมอ, และใช้ AI proofreading tool เพื่อขัดเกลา หลังจากกระบวนการคิดเสร็จสิ้นแล้ว การเขียนที่เป็นมนุษย์อย่างแท้จริงมีรูปแบบที่ไม่มีโมเดลใดทำซ้ำได้, และตัวตรวจจับก็ไม่มีอะไรให้จับเมื่อการเขียนนั้นเป็นของคุณ
จริยธรรม กล่าวอย่างตรงไปตรงมา
มีความแตกต่างที่มีความหมายระหว่างสองสถานการณ์ การใช้ AI เขียนบทความที่คุณอ้างว่าเป็นผลงานของตนเอง แล้วปกปิดการมีส่วนร่วมของ AI ไว้ เป็นความไม่ซื่อสัตย์ทางวิชาการ และการทำให้ข้อความดูเป็นมนุษย์มากขึ้นเพียงใดก็ไม่อาจเปลี่ยนแปลงสิ่งนั้นได้ การใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยเขียนเพื่อปรับไวยากรณ์ ความชัดเจน และโครงสร้าง จากนั้นตรวจให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ไม่ถูกระบุผิดว่าเป็น AI คือการใช้เครื่องมืออย่างรับผิดชอบ เกณฑ์ตัดสินคือการมีส่วนร่วมทางปัญญา, แนวคิด การวิเคราะห์ และข้อโต้แย้งต้องเป็นของคุณ มหาวิทยาลัยหลายแห่งในปัจจุบันได้บรรจุความแตกต่างนี้ไว้ในนโยบายเกี่ยวกับ AI ของตนแล้ว ดังนั้นให้ตรวจสอบนโยบายของคุณ และเปิดเผยการใช้เครื่องมือเมื่อมีข้อกำหนด
คำถามที่พบบ่อย
ฉันจะลดเปอร์เซ็นต์ AI ของฉันให้ต่ำกว่า 20% ได้อย่างไร?
วิธีที่ได้ผลที่สุดคือการเขียนส่วนที่ถูกทำเครื่องหมายใหม่ด้วยตนเองทั้งหมด ให้รันข้อความของคุณผ่านตัวตรวจจับระดับประโยคอย่าง GPTZero ระบุข้อความเฉพาะที่เป็นตัวดันคะแนนของคุณให้สูงขึ้น แล้วเขียนข้อความส่วนนั้นขึ้นใหม่จากศูนย์, อย่าแค่แก้ไขเล็กน้อยเท่านั้น มุ่งเน้นไปที่การปรับความยาวของประโยคให้หลากหลาย การเพิ่มถ้อยคำเฉพาะสาขา และการจัดโครงย่อหน้าใหม่ สำหรับส่วนที่แก้ยาก ให้ใช้ academic AI humanizer นักศึกษาส่วนใหญ่สามารถลดลงต่ำกว่า 20% ได้ภายในหนึ่งรอบของการเขียนใหม่แบบเจาะจง
ZeroGPT ตรวจจับข้อความที่เขียนด้วย AI ได้ทั้งหมดหรือไม่?
ไม่ได้ ZeroGPT เช่นเดียวกับตัวตรวจจับ AI ทุกตัว มีข้อจำกัดสำคัญ ในการทดสอบอิสระ ความแม่นยำของ ZeroGPT อยู่ที่ 60-85% ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อความและโมเดล AI ที่สร้างข้อความนั้น โดยทำงานได้ดีกว่ากับผลลัพธ์จาก GPT-3.5 ที่ยังไม่ถูกแก้ไข และทำงานได้แย่ลงกับข้อความจากโมเดลใหม่กว่า หรือข้อความที่ผ่านการปรับแก้ด้วยมือแล้ว นอกจากนี้ยังให้ผลบวกลวง, คือระบุข้อความที่มนุษย์เขียนว่าเป็นข้อความที่สร้างโดย AI, ในอัตรา 5-15% ขึ้นอยู่กับรูปแบบการเขียน ตัวตรวจจับ AI ไม่ควรถูกมองว่ามีความผิดพลาดไม่ได้เลย
ทำไมคะแนน AI ของฉันถึงสูง ทั้งที่ฉันเขียนเอง?
ผลบวกลวงเป็นเรื่องปกติในการเขียนเชิงวิชาการ เพราะร้อยแก้วทางวิชาการแบบเป็นทางการมีลักษณะเชิงสถิติคล้ายกับข้อความที่สร้างโดย AI, เช่น ความยาวประโยคที่สม่ำเสมอ คำศัพท์แบบเป็นทางการ โครงสร้างย่อหน้าที่คาดเดาได้ และการจัดเรียงแบบประโยคหัวข้อ วิธีการและบททบทวนวรรณกรรมมีแนวโน้มเกิดผลบวกลวงเป็นพิเศษ เพราะเป็นไปตามขนบของสาขาวิชาอย่างเคร่งครัด หากคุณเขียนข้อความนั้นด้วยตัวเอง ให้บันทึกกระบวนการเขียนของคุณและปรึกษาอาจารย์ผู้สอนแทนที่จะพยายามเขียนร้อยแก้วที่ดีอยู่แล้วใหม่ทั้งหมดเพื่อหลอกตัวตรวจจับ
มหาวิทยาลัยส่วนใหญ่ยอมรับคะแนนการตรวจจับ AI ที่เท่าไร?
ไม่มีมาตรฐานสากล นโยบายแตกต่างกันอย่างมากระหว่างสถาบัน และแม้แต่ระหว่างภาควิชาภายในมหาวิทยาลัยเดียวกัน เกณฑ์ที่พบได้บ่อยที่สุดที่เราเห็นอยู่ที่ 15% ถึง 25%, แม้ว่าบางสถาบันจะทำเครื่องหมายทุกอย่างที่สูงกว่า 10% เพื่อทบทวนก็ตาม มหาวิทยาลัยจำนวนมากไม่ได้กำหนดจุดตัดตายตัวเลย, แต่ใช้การตรวจจับ AI เป็นเครื่องมือคัดกรองที่กระตุ้นให้มีการตรวจสอบโดยมนุษย์มากกว่าการลงโทษอัตโนมัติ ตรวจสอบนโยบายของสถาบันของคุณโดยเฉพาะ และหากไม่แน่ใจ ให้ตั้งเป้าให้น้อยกว่า 15% เมื่อใช้ตัวตรวจจับหลายตัวร่วมกัน
วิธีการเดียวกันใช้กับคะแนน AI ของ Turnitin ได้หรือไม่?
ได้ ตัวบ่งชี้ AI ของ Turnitin อ่านรูปแบบทางสถิติประเภทเดียวกับ GPTZero และ Copyleaks ดังนั้นการปรับโครงสร้างจึงทำให้ผลเปลี่ยนไปในลักษณะเดียวกัน สำหรับรายละเอียดเฉพาะของ Turnitin ดู คู่มือการทำให้ข้อความเป็นมนุษย์สำหรับ Turnitin และ คู่มือคะแนน Turnitin
การหลีกเลี่ยงการตรวจจับ AI ในงานเขียนเชิงวิชาการเป็นเรื่องที่มีจริยธรรมหรือไม่?
ขึ้นอยู่กับว่าคุณใช้ AI อย่างไร หากคุณใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยเขียน สำหรับการตรวจไวยากรณ์ การทำให้ประโยคชัดเจนขึ้น หรือการจัดโครงความคิดของคุณเอง การทำให้แน่ใจว่าข้อความของคุณไม่ถูกระบุผิดย่อมเป็นเรื่องสมเหตุสมผล หากคุณใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหาที่คุณอ้างว่าเป็นผลงานทางปัญญาของตนเอง การหลีกเลี่ยงการตรวจจับย่อมไม่ซื่อสัตย์ ประเด็นด้านจริยธรรมอยู่ที่แนวคิด ไม่ใช่รูปแบบของข้อความ โปรดตรวจสอบและปฏิบัติตามนโยบายการใช้ AI ของสถาบันของคุณเสมอ
วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการหลีกเลี่ยงการตรวจจับ AI คืออะไร?
เขียนร่างแรกด้วยตัวเอง และใช้ AI เฉพาะเพื่อขัดเกลาเท่านั้น ข้อความที่เริ่มต้นจากการเขียนของมนุษย์จะคงรูปแบบแบบมนุษย์ไว้ แม้จะผ่านการแก้ไขด้วย AI แล้วก็ตาม การผสมผสานวิธีนี้กับการจงใจปรับความยาวประโยคให้หลากหลาย การใส่น้ำเสียงเฉพาะตัว และการตรวจด้วยตัวตรวจจับในตอนท้าย จะทำให้ได้ข้อความที่ผ่านตัวตรวจจับ AI ได้อย่างสม่ำเสมอ
ตัวตรวจจับ AI ใช้ได้กับข้อความที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษหรือไม่?
ตัวตรวจจับ AI สำหรับข้อความที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษมีความน่าเชื่อถือน้อยกว่าตัวตรวจจับภาษาอังกฤษ ตัวตรวจจับเชิงพาณิชย์ส่วนใหญ่ได้รับการฝึกบนข้อมูลภาษาอังกฤษเป็นหลัก หากคุณเขียนเป็นภาษาอื่น อัตราผลบวกลวงอาจสูงกว่า และกลยุทธ์การหลีกเลี่ยงการตรวจจับอาจต้องปรับให้สอดคล้องกับขนบของภาษานั้น ๆ
Turnitin ตรวจจับงานเขียนที่ใช้ AI ช่วยได้หรือไม่?
การตรวจจับ AI ของ Turnitin ระบุรูปแบบที่สอดคล้องกับการสร้างโดย AI และไม่สามารถแยกแยะระหว่างข้อความที่สร้างโดย AI กับข้อความที่ใช้ AI ช่วยได้ ข้อความที่มนุษย์เขียนเป็นหลักและปรับปรุงด้วย AI อาจยังคงถูกทำเครื่องหมายได้ การเขียนร่างแรกด้วยตัวเองและการปรับโครงสร้างประโยคให้แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญช่วยลดการทำเครื่องหมายผิดพลาดได้มาก
ลดคะแนนการตรวจจับ AI ขณะคงโทนทางวิชาการ การอ้างอิง และคำศัพท์เชิงเทคนิคไว้
Moe เป็นวิศวกร NLP ที่มี PhD ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ งานวิจัยของเขาครอบคลุมภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ การวิเคราะห์ข้อความ และการเรียนรู้ของเครื่อง และป้อนโดยตรงไปยังโมเดลการแก้ไขและการทำให้มีมนุษยธรรมที่อยู่เบื้องหลัง ProofreaderPro เขาเขียนเกี่ยวกับส่วนหนึ่งของกระบวนการที่คนส่วนใหญ่ไม่เคยเห็นมาก่อน เช่น วิธีที่โมเดลภาษาอ่านประโยค ให้คะแนน และตัดสินใจว่าจะเปลี่ยนแปลงอะไร
