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  • 我们的人工智能检测器会以 0-100 的比例让你了解文本由人类或人工智能生成的几率。
  • 人工智能预测图还将为您提供逐句评估。
  • 激活我们的剽窃检查程序,扫描您的文本,查找剽窃内容。
  • 生成报告,方便打印存档。
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特点

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行业领先的准确率

机构和出版商之所以选择 Winston AI,主要是看中其检测人工智能生成内容的准确率和低误报率。

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检测所有人工智能模型

经过训练,可检测最先进的人工智能模型,包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、LLAMA 等。

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转述和人性化内容检测

检测所有绕过策略,包括使用 Quillbot 等工具或甚至人工智能内容人性化器对内容进行转述。

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多种语言

检测 AI 生成的英语、法语、西班牙语、德语、葡萄牙语、荷兰语、波兰语、意大利语、罗马尼亚语、印尼语、他加禄语、俄语、保加利亚语和简体中文内容。

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安全保密

我们的组织符合 GDPR 标准,确保您的内容是安全的,绝不会用于改进我们的模型/功能。

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人工智能预测图

用彩色编码可视化您的内容,这些内容听起来像是合成的,可能会触发人工智能探测器。

始终领先于人工智能内容检测

  • 在最大的人工审核数据集上进行训练,以尽量减少误报。
  • 我们业界领先的检测模型由所有已知的大型语言模型生成的不同类型内容构建而成,可识别合成写作模式。
  • 我们的检测算法每周更新一次。
  • 温斯顿人工智能始终领先于任何新形式的人工智能检查绕过技术,包括意译工具和人工智能人性化器。
Winston AI detection meter

温斯顿人工智能评论与推荐

"我所在的机构要求我找到最好的人工智能和 ChatGPT 检测器。在对多个平台进行审核和全面测试的过程中,我发现 Winston AI 是目前市场上最准确的人工智能检测解决方案。他们的平台也非常直观,易于使用。"
Shauna Burns
Shauna Burns
英语教授
"我们发现我们的内容越来越人工化,谷歌排名也不断下降。我们需要找到一种解决方案,在我们的内容中保持有益的、人性化的内容,而温斯顿人工智能是我们保持文章引人入胜、准确和人性化的重要工具。"
Idris Kala
Idris Kala
主编
"Winston AI 具有直观的界面和强大的功能,可用于检测人工智能生成的内容和检查剽窃行为,对于旨在确保内容真实性的搜索引擎优化专业人员来说至关重要。准确的检测算法和及时的客户支持使其成为搜索引擎优化工具包中的可靠工具。"
Shawn Daniels
Shawn Daniels
搜索引擎优化顾问
"作为一名学区经理,确保学生作业的完整性至关重要。温斯顿人工智能(Winston AI)已成为完成这一任务的宝贵资源。它的用户友好界面使我们的教育工作者能够将其无缝集成到他们的评估流程中,以显著的效率检查人工智能和学生提交的原创性。"
Oliver Hicket
Oliver Hicket
地区经理
"作为学生写作原创思想的倡导者,我一直在使用 Winston AI,因为它能够识别人工智能生成的内容。在这个技术可以模糊作者界限的时代,它是保留每个学生独特声音的重要工具。该平台用户界面友好,让教师和学生都能轻松确保提交的作品真正属于自己。"
Vicky Kaur
Vicky Kaur
英语教师

常见问题

什么是人工智能内容检测器?

人工智能探测器如何工作?

抄袭检测器和人工智能写作检测器有什么区别?

老师能检测出你是否使用 ChatGPT 等人工智能助手完成学校作业吗?

人工智能检测工具是否准确?

谷歌是否会检测人工智能内容?

温斯顿到底是做什么的?

Winston AI 支持哪些语言?

我们博客的最新消息

如何证明您没有使用 AI?

如何证明您没有使用 AI?

几年前,您提交的论文、文章或提案通常被默认为原创,除非其抄袭率很高。然而,随着大学、招聘流程和内容审核平台越来越多地使用 AI 检测器,证明人工创作已成为一项艰巨的任务。 由于检测器错误地标记了他们的作品,一些学生失去了 奖学金,而他们除了承担后果外别无他法。 问题在于,AI 检测器仅表示一种概率,不应被视为最终裁定。它们只是分析模式,并计算您的写作在统计学上与已知的 AI 生成文本有多相似。 这不能作为判断作者身份的依据。虽然指控某人使用 AI 很容易,但证明自己没用的责任却落在被指控者身上。本文将帮助您了解如何保护自己免受虚假指控,并了解机构接受哪些证明。 残酷的事实:您无法 100% 确定地证明一件不存在的事 世界上没有任何工具可以证明一篇文章是 “100%” 人工撰写的。AI 检测基于模式识别、困惑度(perplexity)和突发性(burstiness)分析,以及基于训练数据对比的概率评分。这些工具无法追踪您的脑电波或确认是谁敲击了键盘。如果模式重合,它们就会给出一个 概率评分。 结构高度严谨的学术写作、简洁的商业报告和语法精炼的散文往往与 AI 输出非常相似。这意味着: 这就是为什么世界各地的机构都将 AI 检测视为一种信号,而非最终结论。 机构真正认可的证明是什么? 如果您被要求为自己的原创性辩护,您需要将对话重点从评分转向可验证的文档。以下内容可作为证明: 1. 写作过程证据 版本历史记录是所有稿件的必备项。Google Docs、Microsoft Word 和 Notion 等平台可以帮助您记录时间戳和修订内容。确保您列出了文章大纲、扩展了章节、添加了引用和示例,然后分阶段进行修改。 这有助于您的申诉,并符合人类的思维方式。与 AI 不同,人类的思维是多变的,需要大量的时间和分析来整合这些想法,并最终创作出值得提交的作品。 人工草拟还包含多次更正、句子重组和结构调整。一旦您提供了版本历史记录,您就可以轻松展示创作过程并进行辩护。 2. 来源与研究的透明度 您的研究方式与 AI 截然不同。请确保保留手写或数字笔记、研究大纲和带注释的 PDF 记录。这些都能证明个人的智力投入。 AI 偶尔会产生 幻觉,可能会伪造引用或格式错误。由人工撰写的文章会有经过核实的来源、机构数据库作为支撑,以及一致的引用格式。...

最常见的 ChatGPT 词汇(以及 AI 检测器为何会注意到它们)

最常见的 ChatGPT 词汇(以及 AI 检测器为何会注意到它们)

越来越多的人在搜索“ChatGPT 词汇表”、“AI 检测词”以及“如何避免带有 AI 感的写作”等短语。AI 写作无处不在,但随之而来的是日益增长的检测焦虑。学生被误指控利用 AI 作弊,求职者则担心他们的作业是否会因 AI 评分过高而被拒绝。 从电子邮件到报告,甚至求职申请,AI 都留下了印记,AI 检测器的使用也是如此。这导致了一种观点,即某些词汇或用语会触发高 AI 评分。 不幸的是,AI 检测并非如此运作。被标记的文本通常并非完全由 AI 生成。有些是经过 AI 编辑的,少数具有与 AI 写作相似的模式,而且通常过于简单的写作也会被 AI 标记。 触发高 AI 评分的是模式而非词汇。一旦您理解了这些模式,就可以轻松写作,消除对误报的恐惧。本文将帮助您解码各方面信息,找回自信。 重要澄清:单凭词汇不会触发 AI 检测 最大的误区是认为存在一份专门供 AI 检测器标记的违禁词清单。使用“Additionally(此外)”、“Efficient(高效)”或“As a result(结果是)”等词汇本身并没有什么“AI”特征。 但如果您的内容具有一致的语气、可预测的词序和结构性重复,它就会进入 AI 的监测范围。如果模式重复得过于完美,请做好获得高 AI 评分的准备。人类的写作在过度润色时,会遵循僵化的结构并缺乏变化,往往会呈现出类似 AI 的模式。这就是增加被误标几率的原因。所谓的 ChatGPT 或 AI 词汇,是指那些在 AI 生成的文本中频繁出现的词群。 ChatGPT...

为什么 AI 检测器会给出不同的结果?

为什么 AI 检测器会给出不同的结果?

训练数据、模型以及受污染数据集的隐藏问题 想象一下,您写了一篇出色的内容,并决定检查其 AI 评分。 您选择了 Winston AI、Quillbot 和 GPTZero,评分结果如下: 那么,应该信任哪个结果呢?如果您是一名学生,您会尝试 修改内容以获得 100% 的分数。 对于那些将 AI 工具的判定视为最终结论的教育工作者来说,这可能会导致不公平的处罚;而出版商和专业人士则不确定该信任什么。 你们中的许多人可能会对这些相互矛盾的结果感到困惑,认为工具或技术出了问题? 那么,本文将帮助您消除所有疑虑,并了解 AI 检测的工作原理。 AI 检测器并非单一的通用系统 AI 检测器没有管理机构。 由于没有全球权威机构来定义“AI 编写”,因此不存在工具需要遵循的标准化评分系统。 每个工具都是独立构建的,在不同的数据上进行训练,并针对特定目标进行了优化。这背后的原因是刻意为之的,不应被视为缺陷。 一些 AI 检测器旨在确保学术诚信。在大学里,虚假指控可能会损害学生的未来,因此这些 工具 倾向于谨慎。除非有强大的数据支持,否则它们表示的是概率,而不是非黑即白的判定。 为出版商和 SEO 团队创建的工具并不关注学术挑战。但它们需要确保整个内容的质量是顶级的。这些工具旨在扫描大量文本并标记常见的 AI 模式。 还有另一类检测器是为了一般意识而构建的,在这里速度最为重要。这些不应被用于对某人的职业生涯做出决策。由于目标不同,检测器本质上并不是在回答同一个问题。 自然地,它们的结论指向了光谱中不同的范围。 不同的训练 = 不同的结果 AI 检测器永远无法像您一样理解写作。作为人类,您会依靠意图、语境、生活经验和细微差别来评估某样东西感觉是人为的还是人造的。与此同时,AI 检测器纯粹依靠接触。它们只是观察给定的示例,并识别它们之间的统计相似性。 检测器在三类文本上进行训练: 这些样本在训练开始前会被贴上标签。虽然您会对一个段落质疑 10 次,但检测器只是将其视为真理。随着时间的推移,会建立一个对应于每个类别的内部映射。这就是检测器之间行为发生转变的地方。 如果一个检测器经常遇到被标记为“AI...