Perplexidade: o quanto cada palavra surpreende
A perplexidade mede o quanto um modelo de linguagem consegue prever a próxima palavra. Texto gerado por IA costuma ter perplexidade baixa, porque o modelo que o escreveu escolheu palavras prováveis. A escrita humana geralmente tem perplexidade mais alta: palavras incomuns, expressões populares, uma piada, um erro de digitação.
Esse também é o principal ponto fraco. Um texto humano simples, formal ou com cara de livro didático também pode ter perplexidade baixa e acaba marcado pelo mesmo motivo.
Burstiness: o quanto o ritmo muda
A burstiness observa a variação ao longo de um documento. Pessoas escrevem uma frase longa e depois uma curta. Depois de um parágrafo denso, vem um mais leve. Modelos tendem a manter um ritmo constante.
Os detectores combinam as duas medidas. Um texto com pouca perplexidade e pouca burstiness é o que mais parece feito por máquina.
Teste com o seu texto
Cole um parágrafo e veja sua porcentagem de IA antes e depois.
Verifique qualquer parágrafo com um toque. As capturas mostram a interface em inglês.
Baixar na App StoreClassificadores treinados com exemplos
A maioria dos detectores comerciais, como Turnitin, GPTZero e Copyleaks, vai além e treina um classificador com grandes conjuntos de textos humanos e de IA rotulados. O classificador aprende padrões que vão além da perplexidade, como expressões favoritas e estrutura dos parágrafos.
Isso os deixa melhores com os tipos de texto usados no treinamento e piores com qualquer coisa diferente: modelos novos, outros idiomas, textos técnicos ou textos de pessoas que escrevem em uma segunda língua.
Por que os detectores de IA não são confiáveis
A detecção é um alvo em movimento. Cada modelo novo escreve de um jeito diferente, e os detectores precisam correr atrás. A edição também embaralha o sinal: quando uma pessoa reescreve parte de um rascunho de IA, o texto passa a ser misto de verdade.
Os falsos positivos são o problema maior. Uma pesquisa de Stanford de 2023 descobriu que sete detectores classificaram por engano como escritas por IA mais da metade de um conjunto de redações do TOEFL de pessoas que não têm o inglês como língua materna. Um preprint de 2026 que analisou mais de 135 mil pares de documentos encontrou taxas de falsos positivos que iam de 0% a 100% entre 13 detectores.
Como usar um detector de IA com bom senso
A porcentagem de um detector é mais útil como indicação: ela mostra quais trechos parecem previsíveis. O “Check for AI” do TextHumanizer dá essa porcentagem para qualquer parágrafo, e o “Humanize Text” reescreve as partes sem vida para você comparar o antes e o depois.
Perguntas
Os detectores de IA conseguem detectar qualquer modelo de IA?
Não. Eles são treinados com textos de modelos específicos e ficam para trás quando saem lançamentos novos. A precisão também cai em idiomas e estilos de escrita que eram raros nos dados de treinamento.
Os detectores de IA guardam meu texto?
Depende da ferramenta. Algumas guardam os envios para melhorar seus modelos, então leia a política de privacidade de qualquer detector antes de colar um trabalho sigiloso.