在某些情况下，能够检测 AI 内容非常重要，例如教育，始终检查事实内容。最近，Originality AI 的新版本作为第 3 版发布，对其 AI 检测过程进行了重大升级。但是，在辨别人工智能和人类书面内容之间的差异方面，实际检测人工智能内容有多好。如果您有兴趣了解更多信息，您很高兴知道 WordsAtScale 一直在测试“新的和改进的”Originality 3.0 的性能，其声称的准确率为 98%。尽管我仍然认为在我们完全依赖它的准确性之前还有一段路要走。

在评估内容的真实性时，风险很高。内容创作者、学者和出版商都依赖此类工具的可靠性来保护其作品的完整性。随着 Originality 3 的推出，人们对原创性检测的新标准抱有期望。但它是否辜负了炒作？

原创AI 3人工智能检测性能分析

在下面的演示中，WordsAtScale 调查首先要看看 Originality 3.0 在面对历史文本时的表现如何。这些文件历史悠久，得到普遍认可，是人工智能识别既定原创内容能力的试金石。令人惊讶的是，人工智能磕磕绊绊，未能完全认识到这些历史悠久的作品的真实性。这个意想不到的缺点引发了人们对其处理具有历史意义的内容的能力的危险信号。

从过去到现在，测试过程将注意力转向人工智能在当代个人著作中的表现。这包括各种文本，从学术论文到创意作文。我们甚至邀请读者用他们自己的创作来测试人工智能。预计 Originality AI 第 3 版将大放异彩，准确定位这些不同作品的独特性。然而，结果喜忧参半。在某些情况下，人工智能不会为真正独特的内容分配高原创性分数，这表明它可能没有完全具备识别个人作者身份的能力。

为了正确看待这些发现，WordsAtScale 将 Originality AI 3 与竞争的原创性检测工具 Winston 进行了比较。比较表明，温斯顿在识别原创内容方面有更好的记录。这项基准测试强调，尽管取得了进步，但人工智能领域仍然多种多样，不同的工具提供不同的精度水平。

原创性检测领域最紧迫的问题之一是区分人工智能生成的内容和人类编写的内容的能力。随着人工智能写作工具变得越来越复杂，将两者区分开来成为一项艰巨的任务。我们质疑 Originality 3 是否能够应对挑战。区分机器和人类作者身份的困难凸显了不断改进人工智能算法的必要性，以跟上人工智能生成内容不断发展的步伐。

通过我们的一系列评估，很明显，原创性 3 代表了在探索内容原创性方面向前迈出的一步。然而，它也揭示了它目前的局限性。该工具难以识别历史文件和个人著作的真实性，再加上其区分人工智能生成和人类生成内容的能力值得怀疑，这表明用户应谨慎行事。