Turnitin rileva Gemini e Copilot? Cosa dicono le FAQ

Sì per Gemini e, di fatto, sì per Copilot. Le FAQ di Turnitin pubblicano un elenco dei modelli di scrittura IA da cui il rilevatore può individuare i contenuti. L'elenco comprende Gemini, insieme a GPT, Claude, LLaMA, Mistral, Deepseek, Nova, Grok e o1-mini. La formula ufficiale è "can detect content from." (può rilevare contenuti provenienti da questi modelli). L'elenco si chiude con: "and tools based on these LLMs as well." (e anche gli strumenti basati su questi LLM.) Copilot è costruito sui modelli GPT e GPT compare nell'elenco. Questo significa che Copilot rientra nella categoria degli strumenti basati su un LLM presente nell'elenco. Le FAQ aggiungono: "We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future." (Continueremo ad ampliare le nostre capacità di rilevamento ad altri modelli in futuro.) Le FAQ riconoscono anche che le capacità di rilevamento non sono statiche e cambieranno con l'aggiornamento del modello.

Le FAQ forniscono un elenco separato da virgole dei modelli da cui possono rilevare i contenuti. La frase introduttiva recita: "Currently, Turnitin's AI writing detection model for English submissions can detect content from …" (Attualmente, il modello di rilevamento della scrittura IA di Turnitin per gli elaborati in inglese può rilevare contenuti provenienti da …) Segue l'elenco, che include GPT, Gemini, Claude, LLaMA, Mistral, Deepseek, Nova, Grok e o1-mini. L'elenco si conclude con:

"and tools based on these LLMs as well." (e anche gli strumenti basati su questi LLM.)

La frase successiva: "We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future." (Continueremo ad ampliare le nostre capacità di rilevamento ad altri modelli in futuro.)

Questa formulazione conta. L'elenco non nomina ogni singolo strumento o rivestimento esterno. Nomina le famiglie di modelli sottostanti e poi copre tutto ciò che vi è costruito sopra. Copilot è alimentato dai modelli GPT, quindi rientra nell'ambito degli strumenti basati su questi LLM. Gemini è nominato direttamente nell'elenco. La promessa di ampliamento significa che l'elenco può crescere con l'arrivo di nuovi modelli e con l'aggiornamento del modello di rilevamento.

Le FAQ descrivono il meccanismo di rilevamento in termini di segmentazione e punteggio di probabilità:

"When a paper is submitted to Turnitin, sentences from the submission are extracted and segmented into overlapping sections for prediction analysis. Each segment is classified by the AI detection model and given a value between 0 and 1, denoting the probability of the text being likely human or AI-generated." (Quando un elaborato viene inviato a Turnitin, le frasi della consegna vengono estratte e segmentate in sezioni sovrapposte per l'analisi predittiva. Ogni segmento viene classificato dal modello di rilevamento IA e riceve un valore compreso tra 0 e 1, che indica la probabilità che il testo sia probabilmente umano o generato dall'IA.)

Ogni segmento riceve il proprio punteggio. La percentuale complessiva riflette la quota di segmenti che il modello classifica come generati dall'IA. Il rilevatore non cerca una filigrana né un singolo indizio rivelatore. Classifica il testo segmento per segmento in base ai punteggi di probabilità. Cosa misurano i rilevatori di IA oltre perplexity e burstiness spiega cosa entra in ciascuno di questi punteggi.

Le FAQ riconoscono un compromesso tra falsi positivi e testo IA non rilevato:

"In order to maintain this low rate of 1% for false positives, there is a chance that we might miss some AI written text in a document." (Per mantenere questo basso tasso di falsi positivi pari all'1%, è possibile che in un documento ci sfugga una parte del testo scritto con l'IA.)

Il rilevatore è tarato per evitare di accusare ingiustamente gli studenti di aver usato l'IA. Il costo di questa taratura è che una parte del testo generato dall'IA può restare non rilevata. È una scelta di progettazione deliberata, documentata dalla stessa Turnitin. Un modello che produce testi più vicini alle probabilità delle parole umane sarebbe più difficile da rilevare, almeno finché il modello di rilevamento non viene aggiornato per coprirlo. Lo stesso ritardo è al centro della questione in Turnitin rileva gli humanizer di IA?.

Le FAQ affermano esplicitamente che il rilevamento non è un bersaglio fisso:

"As we iterate and develop our model further to better detect newer LLMs, it is likely that our detection capabilities will also change, affecting the AI percentage." (Man mano che perfezioniamo e sviluppiamo ulteriormente il nostro modello per rilevare meglio gli LLM più recenti, è probabile che anche le nostre capacità di rilevamento cambino, influenzando la percentuale di IA.)

La frase successiva: "However, for a submitted document, the AI percentage will change only if it's re-submitted again to be processed." (Tuttavia, per un documento già inviato, la percentuale di IA cambierà solo se viene inviato di nuovo per essere elaborato.)

Ne derivano due implicazioni. Primo: il modello di rilevamento viene aggiornato per colpire gli LLM più recenti, il che significa che la copertura di modelli come Gemini e Copilot può migliorare o spostarsi nel tempo. Secondo: un documento valutato prima di un aggiornamento del modello mantiene il punteggio originale, a meno che non venga inviato di nuovo. Il punteggio di una consegna passata riflette le capacità di rilevamento di quel momento, non quelle attuali: ecco perché Ancora segnalato dopo una nuova verifica Turnitin suggerisce di confrontare due report invece che due numeri.

In sintesi:

• Gemini compare direttamente nell'elenco pubblicato da Turnitin dei modelli da cui può rilevare i contenuti.
• Copilot è costruito sui modelli GPT, che compaiono nell'elenco. L'elenco copre anche "tools based on these LLMs as well." (gli strumenti basati su questi LLM.)
• Le FAQ promettono di "continue to expand our detection capabilities to other models in the future." (continuare ad ampliare le proprie capacità di rilevamento ad altri modelli in futuro.)
• Il rilevatore elabora il testo in segmenti sovrapposti e assegna a ciascuno un punteggio di probabilità compreso tra 0 e 1.
• Per mantenere basso il tasso di falsi positivi, il rilevatore può non individuare una parte del testo generato dall'IA.
• Le capacità di rilevamento cambiano nel tempo. Un documento valutato prima di un aggiornamento del modello mantiene il punteggio originale, a meno che non venga inviato di nuovo.

Se ricevi un report IA di Turnitin e vuoi intervenire sui passaggi segnalati, importa il report e lavoraci sopra. I passaggi idonei possono essere rielaborati gratuitamente.