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是AI生成的？近日，AI檢測工具屢屢爆出“翻車”的新聞，如《荷塘月色》被標注“62.88%AI率”，《三體》片段被標紅警示，引發公眾對AI檢測工具科學性的熱議。
為探究AI檢測工具的識別能力與技術原理，南方都市報、南都大數據研究院選取了國內10款熱門的文本、圖片AIGC檢測工具進行了抽樣測評。結果顯示：文本檢測工具中，檢測標準參差不齊，明顯誤判、漏檢、亂檢的情況均有存在。而圖片檢測工具中，均對PS后的攝影圖片難以識別。
當AI檢測被用于高校畢業的“門檻”、期刊評審的“硬指標”，一度引發了困惑質疑。在專家看來，當前AI檢測技術尚處于探索階段，誤判或是技術演進的必經過程，強行將不穩定的技術跟學術誠信關聯不可取。但長遠來看，技術迭代與合規框架構建仍需“雙軌并行”。
AI文本檢測
存誤判、漏檢、亂檢“難題”
AI檢測工具靠譜嗎？南都大數據研究院本次測評樣本為知網、PaperPass、萬方、維普、朱雀大模型檢測、挖錯網、大雅、PaperYY、團象、茅茅蟲共10款國內熱門的文本、圖片AIGC檢測工具。
首先是文本類檢測，嘗試使用四類文章來測試對真實文章、以及不同程度AI生成內容的識別率。四篇文章分別是：老舍原著《林海》（含AI率0）、人工撰寫的某學科論文（含AI率0）、使用AI編寫的假新聞（含AI率20%）、AI生成的散文《林海》（含AI率100%）。10款測評樣本工具均有文本AIGC檢測功能，將文章上傳后，幾分鐘內便能得到檢測結果。
進行了40次測試后，從結果來看，工具對不同類型文本的識別有精準性差異，AI文本檢測仍面臨3類待解“難題”：一是將真實文章誤判為AI創作比較常見；其次，近半數工具對AI生成內容的敏感度較低，未能準確檢測出文章中含有的AI內容；第三，檢測缺乏區分度，對無論是真實還是AI生成文章“一視同仁”，存在“亂檢”現象。
茅茅蟲檢測老舍《林海》99.9%是AI
知網、挖錯網、團象等放過真“AI”
面對老舍經典文學作品《林海》，有7款工具（知網、PaperPass、維普、朱雀、大雅、PaperYY、挖錯網）達到了準確檢測，AI檢測率為0或趨近于0，而茅茅蟲的檢測誤判率最高，為99.9%，萬方將1300余字中的近500字標注為“AI生成”，誤判比例達35.6%。對于人工撰寫的某學科論文，有4款工具（知網、朱雀、PaperYY、團象）的AI檢測率為0，茅茅蟲、維普的檢測誤判率最高，均超過了九成。