Jak funguje detekce AI textu
Co měří každý ze sedmi detektorů, z čeho vychází, kde má hranice a proč se jejich skóre neslučují do jednoho čísla.
Blog
Jak funguje detekce AI textu v češtině, jak číst výsledky a co s nimi dělat dál ve škole, v redakci i u vlastního psaní.
Základy
Slovník pojmů
Co znamená perplexita, burstiness, stylometrie, falešně pozitivní výsledek, humanizace nebo watermark — každý pojem v jedné až dvou větách.
Jak to funguje
Pozná detektor, jestli text napsal ChatGPT, Claude nebo Gemini?
Proč detektory poznají jen podobnost se strojovým psaním obecně, kdy se dá mluvit o konkrétním modelu a proč na tom nestavět rozhodnutí.
Proč dva detektory ukážou u stejného textu jiné číslo
Proč se skóre mezi nástroji liší, co ten rozpor říká o textu a proč nemá smysl čísla průměrovat.
Napůl vlastní, napůl AI: co detektor ukáže u smíšeného textu
Jak se chová skóre u textu, který vznikl společně s modelem, proč se v dlouhém dokumentu ztratí a co číst místo celkového čísla.
Co je AI watermark a proč se na něj u textu nedá spolehnout
Jak vypadá skrytá značka modelu v textu, které modely ji dnes přidávají a proč se na ni při posuzování textu nedá spolehnout.
Proč se detektorům AI textu v češtině daří hůř než v angličtině
Čeština má volný slovosled, bohaté skloňování a menší trénovací korpusy. Co to dělá s detekcí a jak výsledky číst.
Co znamená procento u detektoru a co s ním dál
Skóre 0 až 100 není pravděpodobnost podvodu. Jak ho číst, kde jsou hranice a co dělat s výsledkem uprostřed.
Když vlastní text vyjde jako AI: co jsou falešně pozitivní výsledky
Proč poctivě napsaný text někdy skončí s vysokým skóre a jak takovou situaci vyřešit bez obviňování.
Perplexita, burstiness a stylometrie: tři různé cesty k detekci
Tři přístupy, na kterých detektory AI textu stojí, čím se liší a proč dávají různé výsledky na stejném textu.
Detekce podle vlastního rukopisu: co je osobní stylová základna
Jak funguje porovnání textu s vašimi vlastními staršími texty a proč dává jinou odpověď než obecný detektor.
Jak poznat AI text okem: devět znaků, kterých si všímat
Konkrétní vzorce, podle kterých se generovaný text pozná i bez nástroje — a proč žádný z nich sám o sobě nestačí.
Kolik textu detektor potřebuje, aby dával smysl
Proč krátké texty nejdou spolehlivě posoudit, kde je rozumné minimum a jak dlouhý text rozdělit.
Proč texty nerodilých mluvčích končí u detektorů hůř
Proč jednodušší slovník a opatrná stavba vět zvedají skóre, koho se to týká nejvíc a jak takový výsledek číst.
Proč přeložený text vyjde u detektoru jako strojový
Co dělá s textem překlad — vlastní i strojový — a proč po něm skóre roste, i když originál psal člověk.
Proč detektor potřebuje vědět, jaký typ textu kontroluje
Co se změní, když před kontrolou vyberete typ textu, proč má e-mail jiné hranice než seminárka a co měří Šablona typu.
Proč stejný text vyjde podruhé s jiným skóre
Co způsobuje rozdíl mezi dvěma kontrolami téhož textu a jak velký rozdíl je ještě normální.
Praxe
Zvedne korektor nebo asistent psaní skóre AI u vlastního textu?
Které úpravy v korektorech a asistentech psaní posunou vlastní text ke strojovému stylu, které ne a jak si původní text ochránit.
Jak zadat práci, aby ji za studenta neudělala AI
Čím se liší zadání, které model nezvládne sám — vlastní data, konkrétní kontext, průběžné výstupy a krátká obhajoba.
Jak projít třicet seminárek za dopoledne
Postup, kterým se dá projít celá várka studentských prací, aniž byste u každé strávili půl hodiny.
Humanizace textu vs. ruční přepis: kdy se vyplatí co
Rozdíl mezi automatickým přepisem věty a přepsáním vlastní rukou, a jak humanizaci používat, aby text nezněl hůř.
Kontrola diplomové práce po kapitolách
Proč nekontrolovat celou práci najednou, kde se falešné poplachy hromadí a kdy kontrolu zařadit.
Jak zařadit detekci do redakčního procesu s externisty
Kam v redakčním workflow patří kontrola AI, jak to komunikovat autorům a co dělat s výsledkem.
Motivační dopisy psané AI: co s tím v náboru
Proč jsou motivační dopisy dnes skoro nepoužitelné jako filtr a jak nábor upravit místo hledání viníků.
Ověřovací otázky místo obvinění
Proč rozhovor nad textem funguje líp než konfrontace číslem a jak si otázky připravit.
Proč mít historii kontrol a co z ní vyčtete
Jednorázová kontrola řekne málo. Co se dá vyčíst z několika kontrol téhož autora v čase.
Kontrola PDF a DOCX bez kopírování textu
Jaké formáty jde nahrát, co dělat s naskenovaným PDF a proč se vyplatí kontrolovat soubor místo výřezu.
Jak si ověřit text, který jste zadali externímu autorovi
Co si dohodnout předem, co číst po dodání a jak řešit podezření, aniž byste rozbili spolupráci.
První kontrola textu krok za krokem
Co udělat při první detekci, v jakém pořadí číst výsledek a čemu se hned na začátku vyhnout.
Smím použít AI na školní práci? Jak to zjistit a jak na to
Kde hledat pravidla, co bývá povolené, jak použití přiznat a čeho se u odborné práce vyvarovat.
Rozhodování
Jak vybrat detektor AI textu: sedm věcí, které se vyplatí porovnat
Podle čeho porovnávat detektory AI textu — čeština, věty místo jednoho čísla, práce s falešnými pozitivy, historie a nakládání s daty.
AI obsah a SEO: co vyhledávačům skutečně vadí
Vyhledávače netrestají AI text jako takový. Co skutečně sráží výsledky a kde se detekce hodí redakcím.
Kdy detekci nepoužívat: situace, kde výsledek nic neřeší
Krátké texty, pevné znění, cizí jazyk a případy bez možnosti rozhovoru — kdy detektor nepomůže a co dělat místo toho.
Je humanizace textu podvod? Kde vede hranice
Kdy je přepis textu běžná redakční práce, kdy je to obcházení pravidel a podle čeho se to pozná.
Pravidla
Když vás obviní z psaní AI: co můžete doložit
Jaké podklady obstojí, když poctivě napsaný text vyjde jako strojový, a jak o tom mluvit se školou nebo se zaměstnavatelem.
Může být výsledek detektoru důkaz?
Co výsledek detektoru unese a co ne, jak s ním zacházet ve škole a v redakci a co dělat místo obvinění.
Co se děje s textem, který vložíte do detektoru
Na co se ptát u každého nástroje, kam se text ukládá v DetekceGPT a proč je to u cizích prací důležité.
Jak napsat školní pravidla pro používání AI
Co má pravidlo obsahovat, aby fungovalo — konkrétní hranice místo zákazu a domluvený postup při podezření.
Pravidla pro AI ve firmě: co má být napsané předem
Co musí firemní pravidlo pro AI obsahovat — kde je povolená, co se do ní nesmí vkládat a kdo ručí za výsledek.
AI v odborném textu: co po autorech chtějí vydavatelé
Proč model nemůže být spoluautor, co patří do prohlášení o použití AI a kde bývá hranice u jazykové korektury.
Je text od AI plagiát? V čem se liší od opisování
Proč generovaný text neprojde kontrolou shody, proč to přesto bývá porušení pravidel a co na to obvykle říkají školní řády.