TurnitinはGPT-5やその他の新しいAIモデルを検出するのか

TurnitinのFAQには、検出の対象としているAI文章生成モデルの一覧が掲載されています。一覧にはGPTモデル、Gemini、Claude、LLaMA、Mistral、Deepseek、Nova、Grok、o1-miniなどが含まれます。公式の表現は「can detect content from.」（これらのモデルに由来するコンテンツを検出できる、という意味です）です。一覧は「and tools based on these LLMs as well.」（これらのLLMを基にしたツールも同様に対象になる、という意味です）という一文で終わっています。FAQにはまた、「We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future.」（今後もほかのモデルへ検出の能力を広げていきます）とも書かれています。さらに、検出の能力が固定されたものではないことも認めています。「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.」（より新しいLLMを検出できるようにモデルを改良し続けているため、検出の能力も変化し、AIの割合に影響する可能性が高いという意味です）GPT-5のような特定のモデルが一覧に載っているかどうかは、FAQが最後に更新された時期によって変わります。FAQは、新しいモデルが出るたびに即座に対応することまでは約束していませんが、範囲を広げ続けることは約束しています。

FAQには、検出の対象となるモデルの一覧が示されています。導入の文では「can detect content from.」（そのモデルに由来するコンテンツを検出できる、という意味です）という動詞が使われ、そのあとにコンマ区切りでモデル名が続きます。一覧にはGPT、Gemini、Claude系のモデル、LLaMA、Mistral、Deepseek、Nova、Grok、o1-miniが含まれます。一覧は次の一文で終わります。

「and tools based on these LLMs as well.」（これらのLLMを基にしたツールも同様に対象になる、という意味です）

次の文です。「We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future.」（今後もほかのモデルへ検出の能力を広げていきます）

つまり、この一覧はすべてを網羅しているわけではありません。一覧に載っているモデルを土台に作られたツールも、検出できるとされています。範囲を広げるという約束は、検出モデルが更新されるのに合わせて新しいモデルが追加される可能性がある、ということです。TurnitinはClaude、Copilot、Geminiを検出するのかでは、この一覧にある個別の項目を一つずつ確認しています。

FAQは、検出の対象が固定されたものではないとはっきり認めています。

「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.」（より新しいLLMを検出できるようにモデルを改良し続けているため、検出の能力も変化し、AIの割合に影響する可能性が高いという意味です）

次の文です。「However, for a submitted document, the AI percentage will change only if it's re-submitted again to be processed.」（ただし、提出済みの文書については、もう一度提出して処理された場合にだけAIの割合は変わります）

ここから二つのことが言えます。一つ目は、検出モデルはより新しいLLMを狙えるように更新されているということ。二つ目は、すでに判定が出ている文書は、モデルが変わっても自動的には再判定されないということです。モデルの更新前に判定されていた場合、そのスコアはその時点の検出能力を反映したものであり、今の能力を反映したものではありません。だからこそTurnitinの再チェックでも指摘されたままになるケースでは、スコアではなくレポート同士を比べることを勧めています。

検出モデルは、テキストを重なり合う区間に分割し、それぞれに確率の値を与えて処理します。

「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.」（論文がTurnitinに提出されると、提出物から文が取り出され、予測の分析のために重なり合う区間に分割されます。それぞれの区間はAI検出モデルによって分類され、0から1までの値が与えられます。その値は、テキストが人間によるものかAIによるものかという確率を表します）

このモデルは、バースト性やパープレキシティといった表層的な指標に基づいているわけではありません。FAQには次のように書かれています。「Our model is not explicitly programmed to evaluate specific signals such as 'burstiness,' 'perplexity,' or other individual metrics sometimes referenced in public discussions.」（当社のモデルは、バースト性やパープレキシティ、あるいは公開の議論で触れられることのある個別の指標を、明示的に評価するようには作られていません）その次の文はこうです。「Instead, it learns statistical patterns from our training data.」（その代わりに、学習用のデータから統計的なパターンを学びます）

同じFAQにはさらにこうあります。「Our classifiers are trained to detect these differences in word probability and are adept at the particular word probability sequences of human writers.」（当社の分類器は、こうした単語の確率の違いを検出するよう訓練されており、人が書くとき特有の単語確率の並びを得意としています）つまり、このモデルはバースト性やパープレキシティを名前のついた指標としては計算していませんが、学習データから身につけた単語確率のパターンに基づいてテキストを分類しています。

FAQは、誤検出と見逃しのあいだにトレードオフがあることを認めています。

「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.」（この1%という低い誤検出の割合を維持するため、文書の中にあるAI生成のテキストの一部を見逃す可能性があります）

FAQはさらに踏み込んで説明しています。「For example, if we identify that 50% of a document is likely written by an AI tool, it could contain as much as 65% AI writing.」（たとえば、文書の50%がAIツールによって書かれた可能性が高いと判定した場合、実際には最大で65%のAI文章が含まれている可能性があります）

つまり、この検出器は一部のAI文章を見逃してでも誤検出を避けるように調整されています。人が書く単語確率のパターンに近いテキストを生成する新しいモデルは、検出モデルがそれをカバーするように更新されるまで、検出が難しくなるでしょう。FAQによる「continue to expand our detection capabilities」（検出の能力を広げ続けるという意味です）という約束がその釣り合いを取る要素ですが、新しいモデルの登場から検出の対応までにはどうしても遅れが生じます。同じ遅れの問題は、書き直しのツールにも当てはまります。TurnitinはAIの人間化ツールを検出するのか

ここまでをまとめます。

• Turnitinは、検出の対象とするAI文章生成モデルの一覧（GPT、Gemini、Claudeなど）を公開しています。
• 公式の表現は「can detect content from.」（そのモデルに由来するコンテンツを検出できる、という意味です）で、一覧にはこれらのLLMを基にしたツールも含まれます。
• FAQは、今後ほかのモデルにも検出の範囲を広げると約束しています。
• 検出の能力は、モデルがより新しいLLMを狙えるように更新されるのに合わせて変化します。
• すでに判定が出ている文書は、モデルが変わっても自動的には再判定されません。
• 検出器は、誤検出の割合を低く保つ代わりに、一部のAI文章を見逃すことを受け入れています。

TurnitinのAIレポートを受け取って、指摘された箇所に対応したい場合は、レポートを取り込むことで作業を進められます。条件を満たす箇所は無料で再度処理できます。