Hoe werken AI-detectors?

Perplexity: hoe verrassend elk woord is

Perplexity meet hoe goed een taalmodel het volgende woord kan voorspellen. AI-tekst heeft meestal een lage perplexity, omdat het model dat hem schreef waarschijnlijke woorden koos. Menselijke tekst heeft meestal een hogere: ongewone woordkeuzes, uitdrukkingen, een grap, een tikfout.

Dat is ook de grootste zwakte. Eenvoudige, formele of schoolboekachtige menselijke tekst kan ook een lage perplexity hebben, en wordt om dezelfde reden gemarkeerd.

Burstiness: hoeveel het ritme verandert

Burstiness kijkt naar de variatie in een document. Mensen schrijven een lange zin, dan een korte. Na een dichte alinea volgt een lichte. Modellen houden vaker een gelijkmatig ritme aan.

Detectors combineren beide maten. Tekst met een lage perplexity en een lage burstiness lijkt het meest machinaal.

Probeer het met je eigen tekst

Plak een alinea en zie je AI-score voor en na.

Check elke alinea op AI met één tik. De screenshots tonen de Engelse interface.

Download in de App Store

Classifiers getraind op voorbeelden

De meeste commerciële detectors, waaronder Turnitin, GPTZero en Copyleaks, gaan verder en trainen een classifier op grote sets gelabelde menselijke teksten en AI-teksten. De classifier leert patronen die verder gaan dan perplexity, zoals favoriete zinnetjes en de opbouw van alinea's.

Daardoor zijn ze beter in de soorten tekst waarop ze zijn getraind en slechter in alles wat afwijkt: nieuwe modellen, andere talen, technische teksten of teksten van mensen die in een tweede taal schrijven.

Waarom AI-detectors onbetrouwbaar zijn

Detectie is een bewegend doel. Elk nieuw model schrijft anders, en detectors moeten bijbenen. Redigeren vertroebelt het signaal ook: zodra iemand een deel van een AI-tekst herschrijft, is de tekst echt gemengd.

Valse positieven zijn het grotere probleem. Een Stanford-studie uit 2023 liet zien dat zeven detectors meer dan de helft van een reeks TOEFL-essays van niet-moedertaalsprekers van het Engels onterecht als AI-geschreven indeelden. Een preprint uit 2026 die meer dan 135.000 documentparen analyseerde, vond bij 13 detectors percentages valse positieven van 0% tot 100%.

Een AI-checker verstandig gebruiken

Een detectorscore is het nuttigst als wegwijzer: hij laat zien welke passages voorspelbaar lezen. “Check for AI” in TextHumanizer geeft je die score voor elke alinea, en “Humanize Text” herschrijft de vlakke stukken, zodat je voor en na kunt vergelijken.

Vragen