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.
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.
Jak to funguje
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.
Praxe
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.
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.
Pravidla
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.