网上流传着数百种人工智能检测工具，但只有少数几种已成为现实世界用户的首选。
然而，这些工具在其登陆页面上承诺的 "准确性 "在实际测试中往往不尽如人意。
你会发现许多用户沮丧地抱怨工具不一致，并怀疑他们是否只是花钱买了一个光荣的抛硬币工具。
多项独立研究已将这些工具置于显微镜下进行对照测试。
在本文中，我将讨论五项主要的数据驱动型研究，看看 "无法检测的人工智能 "的排名情况以及它是否名副其实。
主要收获
- 本文回顾了 PubMed Central、ZDNet、ReadWrite、The Independent 和 Tech & Learning 开展的 5 项独立研究，以确定 Undetectable AI Detector 的地位。
- 在所有研究中，"检测不到的人工智能 "一直名列前茅，累计准确率为 85-90%。
- 其基于多种人工智能检测算法的联合共识检测模型优于单一算法工具。
为什么人工智能内容检测的准确性至关重要？
准确性 人工智能内容检测 是信任的支柱。
声称 100% 可靠性却在实践中失效的工具弊大于利。
它们削弱了人们对人工智能内容检测概念本身的信任。
再也不用担心人工智能检测到你的短信了 Undetectable AI 可以帮助您：
- 让人工智能辅助写作显现出来 像人一样
- 旁路 只需点击一下，就能使用所有主要的人工智能检测工具。
- 使用 人工智能 安全地 和 自信地 在学校和工作中。
人工智能探测器可能在两个方面存在误差：
- 假阳性，不公平地惩罚了人类作者
- 假否定，让人工智能生成的内容不经检查就能通过
如果检测器误标内容，无论是误报还是误报，都会产生连带后果。
假阳性会滋生不信任，而假阴性则会侵蚀学术、编辑和企业环境中的标准。
独立研究如何验证索赔
每款人工智能检测仪在自己的市场营销中都会承诺近乎完美的准确性，但如果没有第三方评估，这些数字都只是空谈。
独立测试通过以下方式评估人工智能检测器的性能并验证其宣称：
- 并排比较多个检测器，了解哪些工具始终保持最佳性能
- 测试各种数据集，包括人类与人工智能的混合内容
- 突出不同工具的故障点
- 透明的测试过程，让用户能够做出明智的选择，而不是依赖营销炒作
研究 1：PubMed Central - "游离人工智能检测器的灵敏度"
研究题目 免费人工智能检测工具在检测人工智能生成文本方面的灵敏度如何？比较流行的人工智能检测工具 (链接)
作者 苏吉塔-库马尔-卡尔、蒂娜-班萨尔、苏米特-莫迪、阿米特-辛格
已出版： Indian J Psychol Med.2025 年 5 月
方法和范围
这项研究对十种流行的免费人工智能检测工具进行了测试，其中包括 检测不到的人工智能通过检查它们标记人工智能生成的内容的能力，可以发现这些内容是由人工智能生成的。
研究人员编写了一份 500 字的 使用 ChatGPT 的科学文章 3.5，主题为 "电休克疗法在耐药性抑郁症中的作用"。然后使用 QuillBot（免费）、Grammarly（高级）和 ChatGPT 本身对文本进行了重新措辞，以模拟真实世界中伪装人工智能作者的尝试。
原文和意译文本都通过了本研究中的每个人工智能检测器的检测。
这些工具得出了两个文本样本的人工智能来源可能性百分比。
无法检测的人工智能性能
研究发现，Undetectable AI 标记了人工智能生成内容的每一个实例。
研究记录的人工智能检测百分比结果为
- ChatGPT 生成文本：100%
- 由免费版 Quillbot 翻译的 ChatGPT 制作的文本：100%
- ChatGPT 制作的文本由 Grammarly Premium 解析：100%
- ChatGPT 制作的文本由 ChatGPT 自行转述：100%
与其他测试工具的比较
研究发现，使用不同的人工智能检测工具，结果也大相径庭。
十款测试工具中有五款（Undetectable AI、CopyLeaks、Quillbot、Sapling 和 Wordtune）以 100% 的准确率捕捉到了 ChatGPT 生成的原始文本。
人工智能内容的转述暴露了大多数工具的弱点。
只有三款工具（Undetectable AI、Sapling 和 QuillBot）能准确识别免费 Quillbot 解析器、Grammarly Premium 和 ChatGPT 本身所解析的文本。
大多数检测器都被 QuillBot 的转述所欺骗。
例如，尽管 CopyLeaks 和 Wordtune 能准确标记出 Grammarly 和 ChatGPT 转述的内容，但却无法识别 QuillBot 转述的文本是否为人工智能生成。
DupliChecker 完全无法通过测试，并注册了 0% AI 检测。
研究 2：ZDNet - "5 种有效的人工智能内容检测器
作者： 高级特约编辑 David Gewirtz (链接)
已出版： ZDNet, 2025 年 7 月 14 日
方法和范围
David Gewirtz 使用五个独立的文本块测试了 11 种人工智能检测工具，其中两个文本块由他自己编写，另外三个由 ChatGPT 生成。
参与研究的工具包括 BrandWell、Copyleaks、GPT-2 Output Detector、GPTZero、Grammarly、Monica、Originality.ai、QuillBot、Undetectable.ai、Writer.com 和 ZeroGPT。
每个工具都对所有五个文本样本进行了单独分析。
任何检测器如果给出的概率超过 70%，就被认为 "判断 "出了内容是人类还是人工智能生成的。
正确识别算合格，错误分类算不合格。
无法检测的人工智能性能
在 ZDNet 的研究中，Undetectable AI 正确标记了所有五个文本块，准确率达到 100%。
无论是人类还是人工智能生成的内容，检测结果都是一致的。
Undetectable AI 的系统使用多种检测器算法，这些算法以主要的人工智能检测器为蓝本，以联合、共识为基础。
与其他测试工具的比较
在测试的 5 个样本中，11 个测试工具中有 5 个，包括 Monica、Originality.ai、QuillBot、ZeroGPT 和 Undetectable AI，在人工智能和人类内容方面都达到了 100% 的准确度。
Copyleaks 和 GPTZero 的准确度为 80%，而其他工具，如 BrandWell、Grammarly、GPT-2 Output Detector 和 Writer.com 仅为 40-60%。
研究 3：ReadWrite--"最佳人工智能检测器"
作者： 詹姆斯-琼斯链接)
已出版： 读写》，2024 年 3 月 22 日
方法和范围
ReadWrite 的评估是专家评审，而不是盲目实验。它基于对每个平台的功能、界面和检测能力的实际测试。
审查比较了五种人工智能内容检测器：
- 检测不到的人工智能
- 温斯顿人工智能
- CopyLeaks
- ZeroGPT
- Crossplag.
无法检测的人工智能性能
在 ReadWrite 评出的五大最佳人工智能内容检测器中，Undetectable AI 名列榜首。之所以把它排在首位，是因为它能挖掘出表明人工智能作者身份的语法、风格和结构模式。
它还支持识别许多人工智能系统的输出，包括 ChatGPT-3、GPT-4、Claude 和 Gemini。
该工具没有明确保证准确性，但第三方测试表明，Undetectable.ai 的准确性在 85-95% 之间。
与其他测试工具的比较
在 ReadWrite 评选的前五名中，其他四款工具各有千秋。Winston AI 声称准确率为 99.6%，但第三方测试表明其准确率不高于 85%。
Copyleaks 还声称准确率高达 99.1%。不过，用户也曾报告过结果不准确的情况。
在 ReadWrite 的评测中，ZeroGPT 和 Crossplag 分别排在第 4 和第 5 位。这两款工具的人工智能检测都有字数限制，并且需要付费注册才能继续使用。
研究 4：《独立报》--"2024 年 7 大人工智能探测器"
作者： 德万-里奥斯 (链接)
已出版： 英国《独立报》，2024 年 6 月 19 日
方法和范围
英国《独立报》对几种人工智能内容检测工具进行了专家评测。
本次评测没有进行盲目的基准测试，而是结合了独立的准确性声明、已公布的评级和真实的用户反馈进行比较分析。
测试的工具包括
- 检测不到的人工智能
- 小树苗
- Crossplag
- 原创性.AI
- 泄密
- 温斯顿人工智能
- 作家网
无法检测的人工智能性能
评论称，Undetectable AI 的检测准确率达到 95%。他们的结论与福布斯网站、TechLearning.com（A+ 级）和 ProductHunt（5/5 星级）等其他评论者的说法一致。
审查发现，"检测不到的人工智能 "是：
- 高度精确
- 使用直观，探测器无需账户
- 能够以并排的形式显示 "其他检测器如何看待您的文本"，以便交叉验证
与其他测试工具的比较
独立报》审查了其他六种工具。
除了 Undetectable AI，他们还提到了基于 GPT-3.5 和 68% 精度的 Sapling.ai。该工具在 G2.com 上获得了用户 4.3/5 的评分。
Crossplag、originality.ai、copyleaks 和 Winston AI 的用户评价均在 2.9-3.2/5 之间。它们声称准确率很高，但用户反映实际准确率较低，偶尔会出现误报。
Writer.com 是一款免费但不太可靠的人工智能检测工具，最好作为 Undetectable AI 的辅助工具。
研究 5：科技与学习--"最佳免费人工智能检测网站"
作者： 戴安娜-雷斯蒂弗 (链接)
已出版： 科技与学习》，2023 年 7 月 10 日
方法和范围
Tech & Learning 团队测试了 13 个免费的人工智能检测网站，以评估它们在区分人工智能生成的内容和人类编写的内容方面的准确性。这些网站包括
- 人工智能写作检查
- 规模内容
- 泄密
- Crossplag
- 巨型语言模型测试室
- GPTZero
- 抱脸式 GPT-2 输出探测器
- OpenAI 文本分类器
- 原创性人工智能
- 检测不到的人工智能
- 温斯顿人工智能
- 人工智能作家
- ZeroGPT
研究使用了四个文本样本：
- 文本 1：ChatGPT 生成的关于大萧条原因的文章（500 字）
- 文本 2：BARD 生成的关于美国革命战争起因的文章（500 字）
- 文本 3：《技术与学习》撰稿人 Erik Ofgang 撰写的人工文章
- 文本 4：《纽约时报》专栏作家 Maureen Dowd 撰写的人肉文章
A+ 级评级说明
技术与学习研究没有明确提供正式的评分标准。
但他们会根据观察到的准确性、速度、可用性以及每个人工智能检测工具评估中指出的其他优点/缺点，对每个工具进行评级（A、A-、B+、B-、C 或 D）。
无法检测的人工智能之所以能获得最高级别的评级（A），是因为它的性能：
- 它能准确区分所有人工智能生成的文本和人类撰写的文本
- 使用简单快捷，无需账户设置
- 它提供了独特的多检测器比较功能，可直观显示不同检测工具如何标记同一文本
无法检测的人工智能性能
以下是 Tech & Learning 的研究在测试 Undetectable AI 时记录的 4 个样本文本：
- ChatGPT 生成的文本：检测到内容由人工智能编写
- BARD 生成的文本：检测到内容由人工智能编写
- 埃里克-奥夫冈的文章：内容为人类所为
- Maureen Dowd 的文章：内容为人类所为
对教育、幼儿园-12 年级和高等教育的影响
人工智能扫盲是学术准备的核心组成部分。
采用顶级检测工具的学校和大学可创造机会，就负责任地使用人工智能和合乎道德的写作实践展开公开对话。
在 K-12 年级的课堂上，高性能的人工智能检测工具还需要对用户超级友好，以方便年轻学生使用。
例如，"无法检测的人工智能 "无需设置账户，因此教师可以轻松地将其整合到工作流程中，而不会耽误教学时间。
大学在平衡学术自由与坚持严格的学术标准之间面临着越来越大的挑战。
Tech & Learning 的研究发现，并非所有人工智能检测工具都是可靠的。任何软件如果对人工智能生成的文本和人类书写的文本进行错误分类，都会削弱学生和教师之间的信任。
与其他测试工具的比较
除了 Undetectable AI 外，ZeroGPT、Copyleaks 和 Crossplag 在大多数情况下也能正确识别所有人工智能生成的内容和所有人工编写的内容，得分均为 A/A- 级。
Winston AI 获得了 B+，因为它能正确识别人工智能和人类撰写的内容，尽管其免费层级对字数限制有一定的依赖性。
在低端方面，AI Writing Check、Content at Scale、Hugging Face、OpenAI 自己的文本分类器和 Writer AI 都在努力对文本进行准确分类。尤其是 Writer AI，它将 ChatGPT 的人工智能写作文误标为 "98% 人工生成"。
竞争比较
在所有五项独立评估中，Undetectable AI 的表现均优于所有接近的竞争对手。
在 NIH-PubMed Central 的研究中，它的 100% 检测率完美无瑕，误报率为零。ZDNET 和 ReadWrite 分别将其评为 100% 准确率或接近 100% 准确率。
独立评论》将其 95%+ 的准确性评为第一，而《技术与学习》则在无差错通过所有四个测试案例后将其评为 A+。
相比之下，Originality.ai 的检测率为 87.9%，但该工具多次被标记为过度热心的误报。
GPTZero 的性能进一步下滑，准确率为 77.2%。研究报告称，它多次未能捕捉到转述的人工智能内容。
Writer.com 在 62% 准确率方面落后，因其结果基本不一致而受到严厉批评。
下表总结了所有讨论研究的结果。
无法检测的人工智能如何实现行业领先的准确性
无法检测的人工智能不会玩 "一种模式统治一切 "的游戏。
它从多个不同的人工智能检测模型中提取数据，然后将它们的判决合并成一个共识分数。
结果并不是每个算法结果的直接总和。
相反，Undetectable AI 使用内部生成的结果训练自己版本的模型。
由于该系统与原始探测器的内部结构无关，因此可以在不继承其盲点的情况下对其进行改进。
例如，如果一种算法无法识别经过转述的人工智能文本，联合系统就会通过其他算法的输入来抵消这一弱点。
不断更新模型，超越人工智能生成器
人工智能文本生成器会不断更新。如果检测工具建立在单一的 GPT 模型上，当下一次更新出现时，它就会失去作用。
举例来说，GPT-3 输出的机型会在 GPT-4 上遭遇重重困难，而当这一问题得到解决时，GPT-5、克劳德、双子座或下一个大型机型就会出现。
无法检测的人工智能在不断迭代中运行。该团队不依赖于定期更新。他们根据最新一代技术，积极重新训练其组件模型。
实际上，人工智能检测器是在工作中学习。它不断适应人工智能书写和模仿人类语气的新模式。
无法检测的人工智能：一体化内容完整性套件
Undetectable AI 的声誉建立在文本检测的准确性上，但它还有很多优点。
在引擎盖下，它是一个完整的内容完整性平台，其中包括
- A 语法检查器 在修复机械故障的同时，对意义进行了调整
- 一个 人工智能剽窃检查器 采用双层方法，既能识别传统的复制粘贴式抄袭，也能识别人工智能辅助的转述
将检测、验证和编辑检查工具整合到一个工作流程中，就能建立一个有据可查的信任链。
准确的人工智能检测对现实世界的影响
在学术界，一篇无法核实的论文就足以毁掉一名研究人员的职业生涯。
准确的人工智能检测可确保学生的作品是实际智力贡献的结果。
大学越来越多地利用检测来防止"文凭膨胀"来自人工智能生成的呈件。
新闻编辑室也是靠信任运行的。一个由人工智能生成的 "引语"，如果来源从来没有说过，就足以毁掉一个记者的职业生涯。
在法律领域，将人工智能幻觉引入证据的代价是经济和刑事上的。法律团队迫于压力，必须核实合同和诉状是否以可验证的来源为依据。
所以，你可以猜到为什么会有一个 需要人工智能检测 高度准确。
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最终想法
在所有五项独立研究中，"检测不到的人工智能 "被列为人工智能检测的行业黄金标准。其准确性记录是其他任何工具都无法比拟的。
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