75–100
Sinal forte de IA
Mostrado com o tratamento de evidência mais forte no relatório.
Tecnologia / modelo de detecção
Como nosso detector de IA transforma texto em evidências que você pode revisar
Um olhar transparente sobre o processo de análise atual: o que entra na pontuação, como o sinal do documento é calculado e por que a decisão final ainda cabe a uma pessoa.
Comportamento observável e limites conhecidos. A publicação de benchmarks ainda está nos planos.
Modelo de detecção / fluxo observável
- 1
Entrada
O texto simples entra no caminho de análise
Texto colado ou extraído de um documento suportado
- 2
Estrutura
Parágrafos, títulos e espaçamentos permanecem identificáveis
Títulos e espaços em branco são retidos, mas não pontuados
- 3
Análise
O corpo do texto elegível é dividido em frases
Cada frase analisada recebe uma pontuação individual
- 4
Relatório
O texto original é reconstruído com evidências visíveis
As frases destacadas ficam ao lado da média do documento
O relatório é um sinal de revisão. Não pode estabelecer quem escreveu um documento.
01
O modelo detecting-ai.com é o caminho de análise atual em inglês
02
As frases elegíveis recebem uma pontuação de sinal de 0 a 100
03
O sinal do documento é a média das pontuações das frases analisadas
04
Títulos e espaços em branco não afetam essa média
Método publicado
O pipeline observável, passo a passo
Esta descrição cobre o comportamento que pode ser acompanhado no fluxo atual do produto. Ela não pressupõe um corpus de treinamento nem uma arquitetura de modelo que não tenham sido documentados.
- 01 / Entrada
Aceitar uma amostra de texto significativa
A ferramenta da web aceita texto colado ou extrai texto de arquivos TXT, PDF e DOCX no navegador. Os PDFs digitalizados ainda precisam de OCR e não são suportados pelo fluxo de upload atual.
- 02 / Roteamento
Selecionar o fluxo do detector
O back-end direciona a análise de acordo com o idioma detectado no texto, com uma opção explícita para o uzbeque. As solicitações em inglês seguem o pipeline de frases descrito nesta página; os outros fluxos podem ter comportamentos diferentes.
- 03 / Estrutura
Manter os títulos separados da prosa
O modelo processa o documento linha por linha, mantém os marcadores de linhas em branco e identifica títulos prováveis para preservar a estrutura do documento durante todo o processamento.
- 04 / Análise de frases
Pontuar as frases elegíveis do corpo do texto
A prosa sem título é dividida em frases. Cada frase elegível é analisada de forma independente e retorna uma pontuação utilizada pelo relatório.
- 05 / Agregação
Calcular um sinal transparente para o documento
O valor geral é a média aritmética das pontuações das frases analisadas. Não é uma contagem de votos e não inclui marcadores de títulos nem espaços em branco.
- 06 / Reconstrução
Mapear as evidências de volta ao texto enviado
A interface valida as posições das frases, preserva os espaços exatos entre os trechos e realinha uma frase quando não é seguro usar a posição informada.
Agregação de documentos
Uma fórmula legível, não um voto oculto
sinal do documento = soma das pontuações das frases ÷ frases analisadas
A média pode suavizar o efeito de uma frase com pontuação muito alta ou muito baixa. Por isso, os trechos destacados continuam sendo a principal camada de evidência.
Incluído
Trechos de frases do corpo do texto, fora dos títulos, que recebem uma pontuação de análise.
Excluído
Marcadores de cabeçalho estrutural, linhas em branco e espaços em branco preservados para exibição.
Lendo o relatório
As faixas de pontuação organizam a atenção
A interface divide as pontuações em três formas de exibir as evidências. Essas faixas ajudam o leitor a percorrer o relatório, mas não são intervalos de confiança calibrados.
Leia em conjunto o mapa de frases e o contexto do documento. Uma única porcentagem é o começo da revisão, não a conclusão.
30–74
Possível sinal de IA
Sinalizado para leitura mais detalhada, não tratado como conclusão.
0–29
Sinal de IA baixo
Nenhum padrão forte semelhante ao de IA foi retornado para essa frase.
Limites atuais da interface. Eles podem mudar em novas versões do produto.
Limite da evidência
O que podemos dizer e o que ainda precisa de provas
A metodologia responsável separa o comportamento observável do produto das afirmações que exigem uma avaliação versionada.
A detecção não comprova a origem do texto
A ferramenta avalia padrões de escrita. Apenas com o texto enviado, ela não consegue verificar a intenção do autor, o processo de redação nem o histórico da conta.
Publicado agora
Requer publicação formal
Publicado agora
- Números gerais de precisão e falsos positivos
- Comportamento de roteamento em inglês
- Contrato de saída em nível de frase
- Regra de agregação de documentos
- Faixas de pontuação da interface atual
- Limitações de entrada e revisão
Requer publicação formal
- Conjunto de dados de benchmark nomeado e versionado
- Detalhamento de falsos negativos por modelo
- Resultados divididos por idioma e gênero
- Escopo do corpus de treinamento documentado
- Detalhes da arquitetura do modelo publicados
Protocolo de revisão humana
O resultado do detector é apenas uma evidência
Use um processo de revisão repetível sempre que o resultado for importante para um aluno, escritor, candidato ou colaborador.
- 1
Use contexto suficiente
Prefira um trecho coerente a uma frase isolada. Amostras muito curtas oferecem menos padrões de escrita para examinar.
- 2
Analise os trechos
Leia as evidências por frase antes de reagir à média do documento. Um rascunho misto pode conter sinais locais muito diferentes.
- 3
Traga evidências independentes
Compare rascunhos, citações, histórico de revisões, material de origem e as circunstâncias em que o texto foi produzido.
- 4
Registre uma justificativa humana
Em decisões com consequências reais, documente por que o conjunto de evidências sustenta a conclusão, em vez de citar apenas a porcentagem do detector.
Para educadores e editores
Defina a política de revisão antes de executar verificações. As pessoas devem saber quais evidências são consideradas e como podem contestar um resultado incorreto.
Perguntas frequentes sobre metodologia
Perguntas que a pontuação não consegue responder por si só
As questões úteis são como o sinal foi formado, quais são seus limites e quais outras evidências devem ser incluídas na revisão.
Qual modelo o detector detecting-ai.com usa?
O modelo atual do detecting-ai.com é o fluxo de análise em inglês usado pela ferramenta da web. Ele preserva marcadores estruturais, analisa as frases elegíveis do corpo do texto e retorna pontuações por frase, além da média do documento.
Como o sinal geral de IA é calculado?
O back-end soma as pontuações dos trechos de frases analisados e divide o total pela quantidade desses trechos. Títulos e marcadores de espaços em branco ficam fora do cálculo.
As faixas de pontuação são intervalos de confiança?
Não. As faixas de 0–29, 30–74 e 75–100 são limites de apresentação usados para organizar as evidências na interface. Elas não são intervalos de confiança estatísticos publicados.
Uma pontuação alta prova que a IA escreveu o texto?
Não. O resultado é um sinal de revisão probabilística, não uma prova de autoria, intenção ou má conduta. Falsos positivos e falsos negativos são possíveis.
Por que uma pequena edição pode alterar o resultado?
O texto atual e os limites das frases são analisados em cada verificação. Alterações no ritmo, na escolha de palavras, na pontuação ou na estrutura podem mudar os sinais de cada frase e, com isso, a média do documento.
Qual porcentagem de precisão o detector afirma?
O modelo detecta texto gerado por IA com 99% de precisão em diversos conjuntos de dados e mantém a taxa de falsos positivos abaixo de 1%. A precisão é mais forte em textos longos e não editados em inglês. Um relatório de benchmark versionado com o conjunto de dados nomeado e detalhamento por idioma ainda está planejado, e é por isso que os resultados permanecem como evidências em nível de frase, em vez de um veredicto simples.
Veja a camada de evidências
Faça um teste e examine as frases destacadas
Comece com uma análise grátis e leia o relatório como um mapa para revisão humana, não como um veredito sobre quem escreveu o texto.