AI Check 是一項針對文本真實性（Authenticity）與原創性（Originality）進行量化評估的自然語言處理（NLP）檢測工具，旨在區分人類自然寫作與大型語言模型（LLMs，如 ChatGPT、Claude、Gemini 等）生成的文本。
AI Check (AI檢測) 系統架構與核心機制
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統計特徵與生成模式偵測：透過計算文本的困惑度（Perplexity，衡量模型預測下一個詞彙的不確定性）與突發性（Burstiness，評估句子結構與長度的離散程度），結合詞彙分佈與句法規律分析，輸出文本由 AI 生成的機率分佈。
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跨庫文獻比對與查重機制：將待測文本與網際網路索引、學術論文庫及數位出版檔案進行高效率比對，精確定位潛在的文本重疊（Text Overlap）與未經引用的重複段落。
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細粒度段落標註與量化報告：系統執行句級（Sentence-level）與段級（Paragraph-level）掃描，依據演算法置信度將文本劃分為「高機率 AI 生成」、「疑似 AI 輔助修訂」及「人類撰寫」三個層級，並以色彩編碼呈現，便於後續審查與文本修正。
AI Check (AI檢測) 適用領域與實務應用
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學術界與教育機構：提供教師、研究人員及學術評審一套客觀的輔助工具，用於檢視學位論文、期刊投稿及學生作業的原創性，落實學術倫理規範。
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內容產業與搜尋引擎最佳化（SEO）：協助內容策略師與編輯審核外部供應商的文本，防止未經審核的 AI 生成內容影響網站在搜尋引擎中的排名表現。
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新聞與出版業：輔助編輯部驗證稿件來源的真實性，確保出版品具備獨立的觀察視角與人類創作特質。
AI Check (AI檢測) 系統效益與演算法限制
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操作效益：支援即時文本輸入與多格式檔案上傳，具備高吞吐量與低延遲特性，能迅速生成結構化的檢測數據。
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演算法限制：隨著底層大型語言模型的迭代升級，AI 輸出與人類寫作的統計特徵邊界日趨模糊，檢測結果本質上屬於機率推論，存在統計學上的偽陽性或偽陰性風險；針對經過深度人工重構（Paraphrasing）或對抗性改寫的混合文本，模型判別準確率將面臨一定程度的衰減。