Originality.ai під мікроскопом: що я з’ясувала про найтехнологічніший AI-детектор

Працюючи з текстами щодня, я постійно стикаюся з одним запитанням: хто справжній автор того, що я читаю або редагую — людина чи ШІ? У часи, коли будь-який абзац можна згенерувати за секунди, це вже не просто філософське питання. Це — про відповідальність. Про довіру до контенту. Про академічну доброчесність. Про правові ризики. Про репутацію брендів.

І як копірайтер, я розумію, що інструменти для детекції ШІ-контенту — це не просто технічна примха. Це частина базової контентної гігієни. Але, і тут починається найцікавіше, ринок цих інструментів переповнений. Кожен другий сервіс обіцяє “майже 100% точність”, проте дуже рідко хтось показує, як саме ці цифри отримані.

Більшість таких детекторів працюють за принципом “чорної скриньки”. Ти вставляєш текст — вони видають оцінку. Але чому саме така оцінка? Які критерії? Яка модель стоїть за цим висновком? Які тести вони проходили? Це питання залишаються без відповіді. А це небезпечно — бо саме такі інструменти можуть несправедливо звинуватити автора в повному AI-авторстві, або навпаки — пропустити згенерований текст.

Саме тому я з великою цікавістю занурилася в те, як працює Originality.ai. І мушу сказати: тут зовсім інший рівень. На відміну від більшості сервісів, команда Originality.ai не ховається за гарними цифрами. Вони публічно пояснюють, які моделі використовують, на яких датасетах їх тестують, і що ще важливіше — показують результати незалежних досліджень, які підтверджують їхню ефективність.

Офіційний патент Originality.ai

Один з головних акцентів компанії — це те, що інструмент має офіційно зареєстрований патент. Йдеться про патент №12,253,988, який було зареєстровано 18 березня 2025 року у Відомстві з патентів і товарних знаків США (USPTO).

У тексті патенту описано метод і систему для багаторівневої перевірки тексту, яка охоплює ідентифікацію ШІ-контенту, виявлення плагіату, факт-чекінг, оцінку читабельності, граматичний аналіз та SEO-оцінювання. За словами Originality.ai, саме об’єднання цих елементів в одному рішенні й стало підставою для отримання патенту.

У патенті також вказано, що інструмент здатен автоматично аналізувати текст у кількох напрямках, а також надавати користувачеві структурований звіт зі зручним візуальним відображенням результатів.

Які функції включає інструмент

Компанія стверджує, що головною перевагою їхнього інструменту є комплексність — можливість перевірити текст за кількома параметрами без необхідності користування кількома окремими сервісами. Нижче наведено повний перелік перевірок, які виконує Originality.ai, згідно з офіційною інформацією компанії.

Детектор ШІ

Ця функція, за словами компанії, дає змогу визначити, чи був текст написаний штучним інтелектом (наприклад, ChatGPT, Claude тощо), і з якою ймовірністю. Інструмент аналізує мовні патерни, структуру речень, стилістичні особливості, щоб згенерувати “confidence score” — бал упевненості.

Результати відображаються у кольорах:

• Темно-червоний: висока впевненість, що це текст ШІ (90%+);
• Помаранчевий: середня впевненість (70%);
• Блідіші кольори — нижча ймовірність.

Таким чином користувач бачить, які саме частини тексту ймовірно згенеровані штучним інтелектом.

Перевірка на плагіат

Компанія заявляє, що їхня система здатна виявити збіги з публічно доступним контентом в індексах пошукових систем. Якщо плагіат виявлено:

1. Виділяються відповідні фрази;
2. Надаються посилання на джерела;
3. Виводиться загальний відсоток збігів.

Це, за словами Originality.ai, дозволяє швидко визначити, які частини тексту потребують переписування або перевірки.

Факт-чекінг

Інструмент проводить семантичний аналіз тверджень у тексті й звіряє їх з наявними достовірними базами даних. Якщо твердження підтверджується — система відображає це як “фактично ймовірне” і надає посилання на джерела.

Ця функція, як зазначає компанія, особливо корисна при роботі з AI-контентом, де часто трапляються “галюцинації” — тобто неправдиві, вигадані факти.

Аналіз читабельності

Originality.ai пропонує оцінити текст за популярними метриками читабельності, такими як:

• Flesch-Kincaid Reading Ease;
• Gunning Fog Index тощо;

Інструмент також:

1. Рахує кількість складів, речень, слів;
2. Виділяє речення, які складно читати (наприклад, понад 30 складів);
3. Показує надмірно складні слова, канцеляризми, слабкі стилістичні конструкції.

Це дозволяє швидко адаптувати текст під певну цільову аудиторію — наприклад, школярів, студентів або експертів у вузькій темі.

Граматика і орфографія

Інструмент проводить автоматичну перевірку на наявність:

• граматичних помилок;
• орфографічних помилок;
• пунктуаційних порушень.

Компанія зазначає, що система не просто виявляє помилки, а й підказує, як їх виправити, із поясненням. Це, за задумом розробників, має полегшити редагування як для професіоналів, так і для новачків.

SEO-аналіз

Ця функція дозволяє ввести цільовий пошуковий запит (ключову фразу), після чого система:

1. оцінює релевантність тексту;
2. перевіряє кількість заголовків, підзаголовків, абзаців;
3. порівнює текст із 10 топовими сторінками у Google за цим запитом;
4. надає поради щодо структури, ключових слів, фраз та змісту.

Інструмент також генерує SEO-бал, який відображає загальну ефективність контенту для ранжування в пошукових системах.

Як працює власний стандарт тестування від Originality.ai

Компанія вважає, що будь-яка заява про точність (на кшталт “наш інструмент дає 99%”) не має цінності без контексту. Адже “точність” — це не одне число, а ціла система показників, яка має розглядатись у конкретних умовах: який текст тестувався? яка модель його згенерувала? чи був він змінений або “людський на вигляд”?

Щоб забезпечити повну прозорість і повторюваність тестів, Originality.ai створила власну відкриту методику, яка дозволяє об’єктивно протестувати будь-який AI-детектор. Компанія не лише протестувала свій інструмент за цією системою, а й надала доступ до програмного забезпечення, щоб інші могли зробити те саме.

Цей фреймворк базується на кількох принципах, які визначають, що означає “чесне, відтворюване тестування”.

Основні складові стандарту

Для того, щоб оцінка AI-детектора була справді коректною, необхідно враховувати кілька ключових моментів:

• Усі детектори мають бути протестовані на одному й тому ж датасеті в однаковий момент часу, щоб виключити вплив зовнішніх змін. Це гарантує чесне порівняння результатів між інструментами.
• Текст має подаватися всім системам у незмінному вигляді — без переформатування, адаптації чи очищення. Це забезпечує однакові умови тестування й запобігає упередженості результатів.
• Компанія не обмежується лише загальною точністю, а враховує F1-індекс, TPR, FPR та Confusion Matrix. Такий багатогранний підхід дозволяє отримати повніше уявлення про ефективність моделі.
• У тестування включаються найбільш складні для розпізнавання типи текстів — парафразований, злегка відредагований або створений через humanizer-інструменти. Це дозволяє перевірити, як детектор справляється з контентом, спеціально адаптованим для обходу системи.
• Компанія відкрила свій код, надала API та документацію, щоб дослідники, клієнти чи конкуренти могли самостійно провести аналогічні перевірки. Це підсилює довіру до інструменту та демонструє впевненість у його результатах.

Завдяки такому підходу навіть сторонні експерти можуть об’єктивно перевірити, чи відповідають заявлені показники реальним можливостям Originality.ai.

Які метрики використовує Originality.ai у тестуванні

Оцінити ефективність AI-детектора — це не просто подивитися на одне число. Компанія наголошує, що такі заяви без контексту можуть бути хибними або маніпулятивними. Натомість вони пропонують розглядати повний набір метрик, які разом дають реальну картину.

Кожен із цих показників дозволяє оцінити, наскільки добре інструмент справляється із завданням, а також які у нього є слабкі місця:

1. True Positive Rate (TPR) — відсоток AI-текстів, які були правильно класифіковані як AI.
2. False Positive Rate (FPR) — відсоток людських текстів, помилково позначених як AI.
3. F1 Score — баланс між точністю та повнотою, критично важливий у системах, де хибні позитиви небажані.
4. Confusion Matrix — візуальна матриця, яка показує розподіл усіх класифікацій: правильних і помилкових, для AI і Human текстів.

Саме за цими критеріями оцінюється кожна версія детектора Originality.ai.

Чи можна довіряти Originality.ai? Моє дослідження як копірайтера

Як копірайтер, який щодня створює тексти з нуля або працює з редактурою готового контенту, я все частіше стикаюся з викликом перевірки на “людяність”. З розвитком генеративного ШІ це питання стало особливо актуальним: як зрозуміти, чи текст створено людиною, чи штучним інтелектом? Чи можна довіряти інструментам, які обіцяють це розрізняти? Саме тому я провела власне мінідослідження на базі популярного сервісу Originality.ai.

Цей детектор ШІ стверджує, що здатен точно визначити, який текст створений генератором, а який написаний людиною. Щоб перевірити, наскільки це відповідає дійсності, я протестувала 20 різних фрагментів із трьох категорій: уривки з підручника Cambridge, фрагменти Біблії, а також тексти, опрацьовані хуманайзером.

Для експерименту я взяла:

• 6 фрагментів із підручника з англійської мови Cambridge (видання 2023 року);
• 4 уривка з Біблії;
• 10 фрагментів, які були згенеровані штучним інтелектом і опрацьовані хуманайзером.

Кожен текст було протестовано через Originality.ai, і результати, м’яко кажучи, здивували. Деякі тексти, які точно написані людьми, показували високий рівень «ШІ-виявлення», тоді як 2 текста, опрацьованих хуманайзером, з успіхом замаскували свою штучність.

Висновки, які я зробила

Після аналізу результатів я сформулювала висновки, які, на мою думку, повинні враховувати всі, хто покладається на AI-детектори у своїй професійній діяльності:

1. Алгоритм Originality.ai не завжди стабільний, оскільки тексти з підручника Cambridge показували як 0%, так і 100% ймовірності ШІ, хоча походили з одного джерела.
2. Класичні тексти, такі як Біблія, можуть бути хибно класифіковані як згенеровані, що демонструє обмеженість алгоритму в роботі з архетипними або біблійними структурами мови.
3. Після редагування згенерованих текстів, деякі з них успішно “обманюють” детектор, хоча частина все одно залишається частково або повністю підозрілою.
4. Використання хумана́йзера не гарантує повного видалення ознак ШІ, але може істотно зменшити відсоток розпізнавання, особливо при глибокому редагуванні стилістики.

Цей детектор варто розглядати як додатковий аналітичний інструмент, а не остаточне джерело істини, оскільки жоден алгоритм не здатен повністю замінити людське розуміння контексту, стилю й мети тексту.

Що говорить сама компанія про свої моделі?

Після того як я провела власне дослідження інструменту Originality.ai, мені стало цікаво — а що розробники говорять про точність свого продукту? Чи є в них дані, які підтверджують або, навпаки, спростовують мої висновки? Щоб це з’ясувати, я звернулася до офіційної сторінки Originality.ai, де виявила доволі глибоку технічну аналітику щодо двох основних моделей, які наразі використовуються в системі — Lite 1.0.1 і Turbo 3.0.1.

Ці моделі розроблені для різних сценаріїв використання. Lite 1.0.1 орієнтована на контент, який був лише злегка відредагований ШІ (наприклад, граматика, перефразування, стилістичні зміни), і має знижувати ризик хибного звинувачення автора в повній AI-генерації. Turbo 3.0.1, навпаки, діє максимально суворо — вона створена для виявлення найменших ознак ШІ, навіть у складному гібридному або академічному тексті.

На сайті Originality.ai викладено результати як внутрішніх тестів, так і незалежних наукових досліджень, де ці моделі перевіряли на текстах, згенерованих GPT-4, Claude, DeepSeek, а також на хумана́йзованих, гібридних і наукових матеріалах. І ці результати — справді вражаючі.

Lite 1.0.1 — модель для контенту з легким AI-редагуванням

У червні 2025 року компанія представила оновлену версію Lite 1.0.1, орієнтовану на сценарії, де AI використовується як редактор (наприклад, для граматики, стилістики, перефразування окремих речень). У таких ситуаціях важливо, щоб детектор не хибно звинувачував автора у повному AI-авторстві.

Компанія провела масштабне внутрішнє тестування цієї моделі, протестувавши її на найновіших генеративних моделях:

• Точність виявлення AI-контенту (TPR): 99.48%
• Хибнопозитивні результати (FPR): 0.5%
• F1 Score: 99.4%
• Сумарна точність: 99%+

Точність за окремими мовними моделями:

• GPT-4.1 — 99.3%
• Claude Opus 4 — 98.3%
• Gemini 2.0 — 99.7%
• DeepSeek V3 — 100%

Також Lite 1.0.1 пройшла перевірку на стійкість до Humanizer-інструментів, які маскують AI-контент:

• Undetectable.ai — 90.2%
• Phrasly.ai — 99.9%
• Stealthwriter.ai — 88.7%
• Netus.ai — 98.2%

Turbo 3.0.1 — модель із жорстким контролем AI-вмісту

Компанія постійно тестує Turbo 3.0.1 на найсвіжіших моделях генерації тексту, і ось як вона себе показала:

Модель ШІ	Точність Turbo 3.0.1
Claude 4 Sonnet	98.4%
Claude 4 Opus	98.4%
GPT-4.5	95.5%
GPT-4.1	97.9%
Qwen2.5-Turbo	99.3%
Qwen2.5-Max	99.8%
DeepSeek	99.3%

Як бачимо, навіть найновіші моделі, які лише набирають популярність (наприклад, Qwen або DeepSeek), не стали викликом для Turbo 3.0.1 — точність у них перевищила 99%.

Окрім тестування на AI-моделях, Originality.ai перевірила Turbo 3.0.1 на датасетах з наукових досліджень, які публічно доступні. Це важливо, оскільки такі дані часто містять “гібридні” або ускладнені приклади, а отже — це справжній виклик для детектора.

Додаткові дослідженнями

Щоб додатково підкріпити свої заяви, Originality.ai посилається не лише на внутрішні результати, а й на незалежні сторонні дослідження, проведені науковцями, аналітиками та практиками. І результати говорять самі за себе — в абсолютній більшості аналізів Originality.ai був або найточнішим, або входив до топ-2 детекторів серед десятків інших.

У багатьох із цих досліджень використовувались реальні або складні штучні набори даних: тексти, створені GPT-4, Claude, DeepSeek, а також спеціально змінені або “масковані” AI-матеріали. Ці дослідження охоплювали академічне письмо, наукові статті, рецензії, перефразований та гібридний контент.

Ось таблиця, що ілюструє, як Originality.ai показав себе у цих дослідженнях:

Основні висновки:

• Originality.ai досяг 97% точності у дослідженні “An Empirical Study of AI-Generated Text Detection Tools”, показавши найбільше справжніх позитивів (True Positives) та найменше хибних негативів (False Negatives) серед усіх детекторів.
• У дослідженні “The Effectiveness of Software Designed to Detect AI-Generated Writing”, яке порівнювало 16 детекторів, Originality.ai досяг 100% точності на текстах, згенерованих GPT-3.5 і GPT-4.
• У бенчмарку RAID, що є одним із наймасштабніших і найскладніших тестів, Originality.ai показав найкращі результати.
• У медичному дослідженні “The Great Detectives”, що порівнювало людських експертів і детектори, Originality.ai продемонстрував 100% точність при виявленні ChatGPT-генерованих та перероблених AI-статей.
• У сфері наукових абстрактів (онкологія), дослідження “Characterizing the Increase in AI Content Detection…” зафіксувало 96% точності для GPT-3.5/GPT-4-текстів, з чутливістю понад 95%.
• У студентському дослідженні “Students are using large language models…” Originality.ai показав 91% точності при розпізнаванні Human vs AI і 82% — при виявленні “маскованого” контенту.

Ці результати особливо важливі, бо вони базуються не на тестах самої компанії, а на незалежних аналізах, що були опубліковані або презентовані у відкритому доступі.

Чи можна довіряти Originality.ai? Мої думки

Після всього, що я прочитала, протестувала й проаналізувала, можу сказати: Originality.ai — це не ідеальний, але дуже продуманий і технічно зрілий інструмент. Він значно випереджає багато інших детекторів тим, що не просто видає результат, а відкрито показує, як і на чому він його отримав. Компанія публікує методику тестування, пояснює використані моделі й показники — і це викликає довіру.

Як копірайтер, я не шукаю досконалості. Я шукаю зрозумілий, передбачуваний результат і чесне пояснення, особливо коли йдеться про спірні тексти. Так, Originality.ai може іноді помилково позначити складний або академічний текст як ШІ-генерований. Але це — один із небагатьох сервісів, який дає змогу зрозуміти, чому так сталося, і дозволяє користувачеві розібратися в деталях.

Водночас моє тестування ще раз нагадало: роль копірайтера в епоху штучного інтелекту не зникає — вона змінюється й стає глибшою. Ми можемо використовувати ШІ для чернеток, рутинної обробки чи структурування матеріалу. Але коли йдеться про зміст, емоції, стиль, редагування — саме тут починається справжня людська робота.

AI-детектори, як Originality.ai, можуть бути корисними — але тільки як інструмент підтримки, а не як остаточне джерело істини. Їхні висновки важливо сприймати не ізольовано, а з урахуванням жанру, стилю, походження тексту і професійного чуття автора чи редактора.