学術テキストのチェック
論文・志望理由書向けAI論文検出
このAIエッセイ検出ツールに、エッセイ、論文、志望理由書を貼り付けてください。Slop or Notは英語の文章を、人間とAIによる数百万件のサンプルから学習したパターンと比較し、詳しく確認するための確率を返します。オンラインでは、貼り付けたテキストはまずNumenのサーバーで隠し文字スキャンにかけられます。スキャンはメモリ上で行われ、何も保存されません。AIチェックはこれとは別に、NumenのプライベートMacサーバーで実行されます。iPhone、iPad、Macアプリでは、両方のチェックをデバイス上で実行します。
AIテキストの99.5%を誤検出率5%で検出。評価したのは私たちではなく、公開ベンチマークのRAIDです。
段落ひとつでも、論文全体でも貼り付けられます。iPhoneとMacのアプリには単語数上限も月間の単語数枠もありません。
- 英語のテキストを貼り付け学校のレポート、商品レビュー、キャプション、記事、SNS投稿に対応。最大20,000文字まで。
- 結果確率による判定、AIスコア、読みやすさの分析。
- プライバシーNumenのプライベートMacサーバーでチェックし、外部のAI企業には渡しません。テキストをデバイスにとどめたい場合は、アプリを使ってください。
チェック内容
AIエッセイ検出で何がわかりますか？
LLMが書いた学術文に関連する言語パターン
文章全体にわたる文と段落の規則性
提出前に見つかった不可視Unicode文字。判定後にはクリーンなコピーも利用可能
適した使い方
- スコアを証拠として扱わず、文体や複雑さが変わる論文を確認する
- AIが生成したように読める箇所がないか、提出前に志望理由書を確認する
- 人による確認の中で、検出結果を引用、下書き、課題要項と照合する
知っておきたい制限
- 特に定型的な学術文や大幅に編集された学術文では、誤検出が起こる可能性があります
- 人間の執筆とAI編集が混在すると、モデルが読み取る文章パターンが曖昧になることがあります
- スコアだけで著者を証明したり、成績や懲戒判断の根拠にしたりすることはできません
FAQ
AIエッセイ検出についての質問
AIエッセイ検出で、誰が論文を書いたか証明できますか？
いいえ。検出ツールが示すのは、英語の文章がAI生成テキストのパターンに似ているかどうかです。著者を特定したり、論文の執筆過程を再現したり、不正行為を証明したりすることはできません。
このAIエッセイ検出の精度はどのくらいですか？
公開AIテキスト検出ベンチマークのRAID (ACL 2024)では、このモデルは11の生成モデル、8つのドメイン、11種類の敵対的攻撃にわたり、誤検出率5%でAI生成テキストの99.5%を検出しました。ただし、どんなベンチマークでも1回の結果が証拠になるわけではありません。論文とその文脈もあわせて確認してください。
AIと判定されたら、教師はどうすべきですか？
フラグが付いた論文をよく読み、以前の下書き、引用、課題要項と比較し、そのうえで学生に作業内容を確認してください。1つの検出スコアだけでペナルティを与えないでください。
読みやすさで、エッセイをAIが書いたと証明できますか？
いいえ。読みやすさは文や単語の難易度を測るもので、著者を示すものではありません。ネイティブアプリではAI判定の横に読みやすさを表示するため、レベルの変化に気づけますが、課題や以前の下書きと照らし合わせて確認するための別の手がかりにすぎません。
エッセイはブラウザの外に送信されますか？
貼り付けたテキストはまずNumenのサーバーで隠し文字スキャンにかけられます。スキャンはメモリ上で行われ、何も保存されません。AIチェックはこれとは別に、NumenのプライベートMacサーバーで実行されます。テキストが第三者のAIプロバイダーと共有されることはありません。iPhone、iPad、Macアプリでは、両方のチェックをデバイス上で実行します。
次のチェックはiPhoneまたはMacで実行
Slop or Notアプリは画像とテキストをオンデバイスでチェックするため、確認した内容がデバイスの外へ出ることはありません。
Numenのその他のアプリ
デバイス上で動作するアプリが、ほかに3つあります。どれもアカウントは不要です。
Private LLM
iPhone、iPad、Macでオフライン動作する、無検閲のオープンソースモデル向けローカルAIチャットボット。Private LLMはモデルごとに調整したOmniQuantとGPTQ量子化を使うため、3-bitモデルが他のアプリの4-bitモデルに匹敵します。
Clean Links
今では多くのトラッキングがリンクのリダイレクトの裏に隠れています。Clean Linksは短縮リンクを展開し、共有する前にURLからすべてのトラッキングパラメータを削除します。iPhone、iPad、Mac、Webで使えます。
Private Diffusion
最新の高性能画像モデルをiPhone、iPad、Macで動かせます。Private Diffusionは量子化対応蒸留 (QAD) で各モデルを学習し、小型モデルでもフルサイズモデルの品質を維持します。