StudyCorgi ChatGPT

一、核心功能与检测逻辑

1. 多维度文本分析
   • 概率可视化：
     • 红色：AI 高频使用词汇（如 “因此”“分析”“结果表明”），占比越高越可能为 AI 生成。
     • 橙色：AI 中频使用词汇（如 “研究”“数据”“影响”），反映常规表达模式。
     • 绿色：AI 低频使用词汇（如特定领域术语、个性化表述），体现人类写作的多样性。
     • 紫色：AI 极低频使用词汇（如创造性表达、罕见搭配），典型人类写作特征。
   • 逐词标注：每个单词标注 AI 使用概率，并推荐 5 个替代词，辅助修改以降低 AI 痕迹。
2. 操作流程
   • 输入文本：粘贴论文内容（支持最多 4500 字符）。
   • 主题描述：可选填论文主题或标题，提升检测针对性（如 “人工智能伦理”）。
   • 智能分析：点击 “Check the text”，秒级生成概率分布图表及逐词分析报告。
   • 结果应用：根据颜色分布判断 AI 生成可能性，绿色 / 紫色占比高则更接近人类写作。

二、工具优势与适用场景

1. 核心优势
   • 免费且专注学术：完全免费开放，针对论文、作业等学术文本优化，区别于通用型检测工具。
   • 超越传统查重：不依赖文本重复率，而是通过语言模式识别 AI 生成内容，可检测改写或原创性 AI 文本。
   • 教学辅助价值：提供详细词频分析，帮助学生理解 AI 写作与人类表达的差异，提升写作能力。
2. 典型应用场景
   • 教育机构：教师用于作业、论文检测，识别 AI 代笔或过度依赖 AI 辅助的写作，如检测到某篇 “俄乌冲突” 论文中大量使用 2021 年前数据，可能触发 AI 生成怀疑。
   • 学生自查：修改 AI 辅助写作的论文时，通过绿色 / 紫色词汇占比提升文本 “人味”，避免误判。
   • 学术研究：分析某领域论文的 AI 使用趋势（如计算机学科中 AI 生成摘要的比例）。

三、ChatGPT 的局限性与检测必要性

1. AI 写作的固有缺陷
   • 知识时效性：ChatGPT 数据截止至 2021 年，无法准确论述 2022 年后事件（如 “2023 年量子计算突破” 可能暴露 AI 生成）。
   • 逻辑局限性：复杂问题易出现 “幻觉”（如错误引用不存在的研究数据），检测器可通过异常词汇分布识别。
   • 伦理风险：可能隐含偏见或错误观点（如对特定群体的刻板印象），检测器辅助暴露内容合规性问题。
2. 教育领域的挑战
   • 传统工具失效：抄袭检测器无法识别 AI 原创内容，而本工具通过语言模型差异实现有效筛查。
   • 教学模式变革：NYC 等地区已禁止校园使用 ChatGPT，检测器成为应对 AI 作弊的刚需工具，助力教育向批判性思维培养转型。

四、使用建议与注意事项

1. 结果解读技巧
   • 综合判断：单一红色词汇不代表 AI 生成，需结合整体分布（如红色 > 60% 需高度怀疑）。
   • 主题适配：科技论文中专业术语可能被误判为绿色，需结合学科表达特点分析。
2. 优化写作策略
   • 增加不可预测词汇：用具体案例（如 “某教授 2024 年实验”）替代泛泛表述，提升紫色词汇占比。
   • 模拟人类思维跳跃：适当加入过渡句（如 “值得注意的是…”），打破 AI 的线性逻辑模式。
3. 工具局限性
   • 对混合写作（AI 大纲 + 人工扩展）检测精度有限，建议结合写作过程文档（如草稿、修改记录）综合判断。
   • 无法检测非英语文本，暂仅支持英文学术写作。

五、总结