So sánh 5 loại giải pháp thay thế Phát hiện AI của Substack | Miễn phí, Tiếng Nhật, Mã nguồn mở (phiên bản 2026)

Những điểm chính của bài viết này Khi Substack hợp tác với Pangram để giới thiệu tính năng phát hiện AI, người viết lo lắng về việc `` độc giả bị xem tỷ lệ AI mà không được phép '' và nhu cầu `` muốn kiểm tra bằng các phương tiện khác '' của người đọc đã ra đời cùng lúc. Có năm loại lựa chọn thay thế chính. Miễn phí là bao nhiêu? Nó có thể được sử dụng bằng tiếng Nhật? Có nguồn mở nào mà tôi có thể chạy trên PC của mình không? Tôi có thể làm gì để bảo vệ bản thân trong trường hợp xảy ra kết quả dương tính giả? Chỉ liệt kê những tài liệu cần thiết cho quyết định.

Hộp thông tin Ban biên tập

Có rất nhiều dịch vụ, từ dịch vụ miễn phí đến gói trả phí (các khoản phí bổ sung cho chính chức năng Substack không được tiết lộ)

Các dịch vụ phát hiện chính có bản dùng thử với giới hạn ký tự

Được thiết kế chủ yếu bằng tiếng Anh. Độ chính xác có xu hướng giảm trong tiếng Nhật

Dịch vụ phát hiện thương mại có sẵn. Đơn giá được căn cứ vào trang giá chính thức của mỗi hãng.

Tình trạng mua lại chứng nhận khác nhau tùy theo công ty. Vui lòng kiểm tra thông tin bảo mật chính thức

Có, nếu bạn có một kế hoạch thương mại. Việc triển khai nguồn mở phải tuân theo các điều kiện cấp phép

Chỉ có thể triển khai nguồn mở (chạy trên PC hoặc máy chủ của riêng bạn)

Tính năng của Substack dành cho văn bản trên 100 từ

Xác nhận lần cuối: Ngày 28 tháng 7 năm 2026 bởi ban biên tập

Khi tôi mở bản tin của mình, có một điểm bên cạnh bài báo là "có thể do AI viết". Mặc dù tôi đã tự mình viết tất cả. Trong tình huống như vậy, điều đầu tiên bạn cần biết không phải là tên của công cụ thay thế mà là những con số không đáng tin cậy như thế nào.

Tính năng phát hiện của AI chỉ đơn giản là xem xét các điểm thống kê trong văn bản và tính toán xác suất. Tôi không biết câu trả lời đúng. Vì vậy, trong quá trình tìm kiếm các giải pháp thay thế, điều đúng đắn cần làm là đi theo hướng có “một phương tiện để kiểm tra từ một góc độ khác” thay vì “một công cụ chính xác hơn”. Đây là điểm khởi đầu.

Phát hiện AI Substack là gì?

Substack AI Development là chức năng quét các bài đăng và ghi chú được xuất bản trên Substack từ phía người đọc và hiển thị ước tính số lượng văn bản được AI viết. Công cụ phán đoán không được phát triển nội bộ bởi Substack mà được cung cấp với sự cộng tác của Pangram, công ty chuyên phát hiện AI.

Điều này áp dụng cho các văn bản trên 100 từ đã được xuất bản sau ngày ra mắt tính năng. Các bài viết trước đây sẽ không được xếp loại hồi tố. Đây là một đặc điểm kỹ thuật rất hiệu quả cho người viết.

Hơn nữa, Substack cũng cung cấp một lĩnh vực để người viết viết chính sách sử dụng AI của riêng họ. Cấu hình này đặt cả tính năng phát hiện và tiết lộ ở cùng một vị trí.

mục	Các tính năng của Substack	Các công cụ phát hiện bên ngoài phổ biến
ai quét	cả người đọc và người viết	Về cơ bản là bản thân tôi (người đặt hàng/biên tập viên)
Kết quả trông như thế nào	Hiển thị công khai được liên kết với bài viết	chỉ trên màn hình của tôi
chiều dài vật thể	Hơn 100 từ	Mỗi công cụ có giới hạn dưới khác nhau.
Vô hiệu hóa	Có thể trong ghi chú	Không được công bố ngay từ đầu

Nói cách khác, sự khác biệt lớn nhất so với các công cụ bên ngoài là liệu người khác có thể nhìn thấy kết quả hay không. Đây chính là nguồn gốc thực sự của sự lo lắng.

Phát hiện AI ngăn xếp phụ

Quét các bài đăng, trả lời và nhận xét trên Substack và ước tính khả năng tạo AI hoặc hỗ trợ AI, tăng tính minh bạch cho người đọc và người viết.

Tại sao số người tìm kiếm “sự thay thế” đột ngột tăng lên?

Có ba động lực để tìm phương án thay thế. Đó là sự bảo vệ của người viết, sự ủng hộ của người biên tập và yêu cầu thực tế của việc sử dụng văn bản bằng tiếng Nhật.

Ngay sau khi tính năng này được công bố, các thông tin sai lệch lần lượt được báo cáo trong cộng đồng viết lách nói tiếng Anh. Một ví dụ rõ ràng là báo cáo gây tranh cãi rằng tỷ lệ AI cao đã được trả về khi áp dụng một bài báo đánh giá cổ điển do con người viết. Câu càng nổi tiếng thì phong cách viết càng được xác định rõ ràng và về mặt thống kê, nó trông giống như một “câu dễ đoán”. Thật mỉa mai, nhưng đó là cách nó hoạt động.

Động cơ của người biên tập lại theo hướng ngược lại. Thật đáng sợ khi đánh giá bản thảo của một nhà văn bên ngoài chỉ dựa trên một công cụ, vì vậy tôi cũng muốn thử sử dụng một hệ thống khác. Đối với các bài báo về y tế và tài chính, sự thận trọng này là quyết định đúng đắn.

Và tiếng Nhật. Khi bạn vượt qua tiếng Nhật thông qua một máy dò được đào tạo về dữ liệu tiếng Anh, sân chơi sẽ khác. Việc này sẽ được giải quyết chi tiết sau.

Tôi cũng muốn đọc nó

TypingMind là gì? Giá và các tùy chọn lựa chọn bắt đầu từ $39 (phiên bản 2026)

TypingMind là màn hình trò chuyện một lần, nơi bạn có thể sử dụng nhiều AI bằng khóa API của riêng mình. Chúng tôi đã sắp xếp các nội dung của Tiêu chuẩn $39, Mở rộng $79 và Cao cấp $99, phiên bản Nhóm bắt đầu từ $83 mỗi tháng, nơi lưu dữ liệu và mức độ bạn có thể sử dụng miễn phí bằng cách sử dụng thông tin chính thức kể từ tháng 8 năm 2026.

Ngày 7 tháng 8 năm 2026

14 bài toán và giải pháp triển khai AI trong các công ty xây dựng và ngành xây dựng

Phải mất nửa ngày để tạo ước tính và bạn có thể thu thập 20 báo cáo hàng ngày. Chúng tôi đã sắp xếp 14 vấn đề gặp phải khi giới thiệu AI trong ngành xây dựng dưới dạng Hỏi đáp. Hầu hết các nguyên nhân không nằm ở hiệu suất của AI mà nằm ở cách nó được phân phối. Nó bao gồm bản tóm tắt chi tiết về báo cáo hàng ngày, cách bắt đầu sau một tuần, chi phí khoảng 3.000 yên Nhật mỗi tháng và những điểm cần lưu ý về trợ cấp.

Ngày 7 tháng 8 năm 2026

Làm cách nào để bật và tắt tính năng phát hiện Substack?

Mặc dù người viết không thể xóa hoàn toàn ghi chú nhưng có thể dừng hiển thị ghi chú. Các bước rất đơn giản.

Mở dấu ba chấm (…) trên màn hình tạo ghi chú
Chọn "Quét tìm văn bản AI" và chạy phân tích
Mở ba dấu chấm ở trên cùng bên phải của kết quả phân tích Pangram được hiển thị.
Chọn "Tắt phát hiện"

Người đọc sẽ không còn nhìn thấy bất kỳ phân tích nào cho ghi chú đó nữa. Điểm mấu chốt là bạn có thể tự quét trước khi xuất bản, xem kết quả rồi quyết định.

Tuy nhiên, sự vô hiệu đó xuất hiện như thế nào đối với người đọc lại là một vấn đề khác. Nguy cơ bị cho là “ẩn” vẫn còn. Đó là lý do tại sao nếu bạn biết những gì chúng tôi đang xem xét để đưa ra quyết định, điều mà chúng tôi sẽ giải thích tiếp theo, bạn sẽ có thể phản hồi bằng những lời giải thích thay vì phủ nhận.

Công cụ phát hiện AI nhìn vào đâu để đưa ra phán đoán?

Những gì công cụ phát hiện nhìn thấy không có ý nghĩa. Thống kê về cách sắp xếp các từ.

Trung tâm của điều này là sự bối rối, trong tiếng Nhật là dấu hiệu cho thấy mức độ đáng ngạc nhiên của một từ. Câu văn của con người không ổn định trong cách chọn từ, đôi khi lại bật ra những từ không mong muốn. Các câu do AI tạo sinh có xu hướng ít bất ngờ hơn vì chúng chọn lọc trung thực các từ có xác suất cao.

Một điều khác thường được sử dụng là sự thay đổi về độ dài và nhịp điệu của câu. Con người trộn lẫn các câu dài và ngắn mà không nhận ra, nhưng AI có xu hướng trộn chúng một cách đồng đều.

Tài liệu phán quyết	Điều kiện phổ biến trong chữ viết của con người	Các điều kiện chung để tạo ra AI
sự bất ngờ của lời nói	Cao (lẫn với những từ bất ngờ)	thấp (theo sau là những từ an toàn)
Sự thay đổi về độ dài câu	to lớn	bé nhỏ
Thành kiến từ vựng	Mỗi nhà văn đều có thói quen riêng của mình.	tiếp cận mức trung bình
kiểu cú pháp	Có nơi sụp đổ	quá trật tự

Nói cách khác, việc phát hiện không phải là đo xem đó có phải là AI hay không mà là liệu đó có phải là số liệu thống kê giống AI hay không. Cấu trúc này là lý do tại sao các bản thảo được chuẩn bị kỹ lưỡng của con người có nhiều khả năng được ghi lại hơn.

Hãy xem xét các lựa chọn thay thế bằng cách chia chúng thành năm loại.

Tôi không thể chọn ứng viên thay thế ngay cả khi chúng được sắp xếp theo tên công cụ. Nếu bạn chia vai trò thành 5 loại, bạn có thể nhanh chóng quyết định xem mình cần loại nào.

kiểu	nội dung	cảm giác chi phí	tiếng Nhật	người phù hợp
① Dịch vụ phát hiện chuyên nghiệp	SaaS chỉ có tính năng phát hiện AI được tích hợp sẵn	Khung miễn phí + trả phí	ưu tiên tiếng anh	Ban biên tập/quản lý gia công
② Giáo dục/Học thuật	Phát hiện giấy tờ và báo cáo	Chủ yếu là hợp đồng tổ chức	Được hỗ trợ một phần	Đại học/Đào tạo Kinh doanh
③ Chức năng bổ sung của công cụ hỗ trợ văn bản	Tính năng phát hiện được tích hợp trong công cụ hiệu chuẩn	Bao gồm trong hợp đồng hiện có	Phụ thuộc vào công cụ	Những người đã ký hợp đồng
④ Triển khai nguồn mở	Thuật toán phát hiện có nguồn gốc từ nghiên cứu	Miễn phí (yêu cầu môi trường)	Xác minh chính mình	Kỹ sư/Nhà nghiên cứu
⑤ Hoạt động mà không bị phát hiện	Được thể hiện bằng nhãn công bố và hồ sơ sản xuất	Gần 0 yên Nhật	Hoàn toàn tương thích	cá nhân nhà văn

Turnitin là một ví dụ tiêu biểu cho ②, dựa trên hiệu quả hoạt động của nó trong các cơ sở giáo dục. Điểm mạnh của ③ là nó có thể được hoàn thành trên cùng màn hình với quá trình viết, như Grammarly và Notion AI.

⑤ là bị đánh giá thấp nhất. Đối với cá nhân người viết, điều này hiệu quả hơn việc bổ sung thêm nhiều công cụ phát hiện.

Grammarly là công cụ hỗ trợ viết bằng AI giúp kiểm tra ngữ pháp, chính tả và dấu câu của câu tiếng Anh để đảm bảo khả năng đọc và ngữ điệu dự định. Nó chỉ ra các lỗi trong văn bản bạn đang gõ, gợi ý viết lại cho rõ ràng, ngắn gọn hơn và điều chỉnh giọng điệu để trang trọng hoặc thân thiện hơn, ngay từ màn hình làm việc của Gmail, Google Docs, Microsoft Word, v.v. Chức năng AI thế hệ này còn hỗ trợ tạo ý tưởng và tạo bản nháp cho email, báo cáo, bài viết cũng như viết lại độ dài và cách diễn đạt của các câu hiện có. Thích hợp cho các cá nhân và nhóm muốn sản xuất thông tin liên lạc kinh doanh bằng tiếng Anh, tài liệu học thuật và nội dung quốc tế một cách chính xác và tự nhiên.

Các lựa chọn thay thế miễn phí hữu ích như thế nào?

Cấp miễn phí có đủ cho bạn hay không tùy thuộc vào tần suất bạn sử dụng nó. Một vài tháng là đủ. Sẽ không đủ nếu bạn xoay nó mỗi ngày.

Các cấp dịch vụ chuyên biệt miễn phí thường có giới hạn ký tự. Hơn nữa, ở phiên bản miễn phí, các điểm nổi bật được mã hóa màu và báo cáo chi tiết thường có sẵn ở phiên bản trả phí. Thành thật mà nói, ngay cả khi bạn có thể nhìn thấy những con số, nó cũng không giúp bạn sửa được bản thảo.

Nếu bạn muốn quay nó miễn phí, kiểu lắp ráp này là thực tế.

Chỉ chuyển các bản thảo đáng ngờ sang bậc miễn phí (không kiểm tra tất cả các bản thảo)
Nếu kết quả khác nhau khi áp dụng từ hai dịch vụ trở lên, hãy đình chỉ phán quyết.
Đọc nội dung của những đoạn văn được đánh dấu, không phải những con số

Việc phán đoán sai không phải là điều bất thường mà là điều bình thường. Mỗi công cụ có dữ liệu và số liệu huấn luyện khác nhau nên cùng một bản thảo sẽ mang lại những con số khác nhau. Nghi ngờ mọi người dựa trên số liệu của một công ty là điều nguy hiểm.

Và lợi thế thực sự của miễn phí thực ra là ở khía cạnh nguồn mở. Điều này là do bạn có thể sử dụng nó trong môi trường của riêng mình mà không có bất kỳ hạn chế nào.

Bạn có thể phán đoán chính xác câu tiếng Nhật không?

Ý kiến trung thực của tôi là tốt hơn hết là đừng đặt kỳ vọng cao. Nếu bạn áp dụng trình phát hiện được thiết kế cho tiếng Anh sang tiếng Nhật, giả định về độ chính xác sẽ bị vi phạm.

Có ba lý do. Trong tiếng Nhật, ranh giới giữa các từ rất mơ hồ và cơ sở để đo lường mức độ bất ngờ của từ cũng không ổn định. Lượng dữ liệu đào tạo nhỏ hơn rất nhiều so với tiếng Anh. Ngoài ra, những câu tôn trọng cơ thể (desu/masu) có số lượng kết thúc hạn chế, vì vậy về mặt thống kê, chúng có xu hướng trông giống như ``câu thống nhất.''

Bạn càng sử dụng nhiều tiếng Nhật trong kinh doanh thì bạn càng nhận được nhiều số liệu thống kê giống AI hơn. Đây không phải là trách nhiệm của người viết.

Loại văn bản	Khả năng dương tính giả	lý do
câu kinh doanh tiếng nhật	đắt	Phần cuối của từ được căn chỉnh với sự tôn trọng.
tiểu luận tiếng nhật	trung bình	Tham nhũng của chủ nghĩa thông tục có thể là một vị cứu tinh
Dịch tiếng Nhật	đắt	Các biểu thức được tính trung bình trong quá trình dịch thuật
bản thảo tiếng anh sơ cấp	tiêu chuẩn	Đúng như mong đợi của máy dò

Người ta thường bỏ qua rằng các bản dịch có thể gây nhầm lẫn. Ngay cả những câu được soạn bằng các công cụ hỗ trợ như DeepL Write cũng có xu hướng được “tổ chức quá tốt” về mặt thống kê. Những người viết bài cho nước ngoài cần phải cẩn thận hơn.

Tại thời điểm này, không thể đánh giá điều gì đó dựa trên số lần phát hiện bằng tiếng Nhật. Sẽ an toàn hơn nếu giới hạn giá trị ở giá trị tham chiếu.

Một công cụ phát hiện nguồn mở

Một số triển khai có thể chạy trên PC hoặc máy chủ của riêng bạn đã được phát hành dưới dạng sản phẩm phụ của nghiên cứu. Nó phù hợp với những công việc đòi hỏi tính bảo mật vì không cần phải gửi bản thảo đến một dịch vụ bên ngoài.

Có bốn phương pháp điển hình.

Thực hiện/phương pháp	cách suy nghĩ	Môi trường cần thiết	Những điểm cần lưu ý
GLTR	Hình dung sự dễ dàng của từng từ bằng cách sử dụng màu sắc	Trình duyệt/Python	Sự phán xét được thực hiện bởi con người
Phát hiện hệ thống GPT	Viết lại câu một chút và xem sự thay đổi về xác suất	GPU được đề xuất	Khối lượng tính toán nặng nề
Ống nhòm	So sánh sự khác biệt về ngoại hình giữa hai mẫu xe	GPU được đề xuất	Có thể sử dụng mà không cần học
Mô hình phát hiện dựa trên RoBERTa	Trình phân loại đã học câu AI và câu của con người	CPU cũng có thể được sử dụng	Yếu trước AI mới từ lúc mới học

Thực tế nhất là trực quan hóa kiểu GLTR. Nó không cho điểm mà sử dụng màu sắc để hiển thị những từ nào "dễ đoán". Vì bạn không bị các con số lên án nên bạn có thể sử dụng nó làm tài liệu để sửa bản thảo của mình.

Tuy nhiên, với bất kỳ việc triển khai nào, kết quả xác minh bằng tiếng Nhật đều bị hạn chế. Nếu bạn định giới thiệu nó, vui lòng xem qua hàng tá bài viết trước đây bạn đã viết và đầu ra của AI được tạo, đồng thời kiểm tra trước xem nó hoạt động tốt như thế nào. Tin tưởng vào những con số mà không làm điều đó chẳng khác gì tin tưởng một cách mù quáng vào một dịch vụ bên ngoài.

Đối với những người muốn sắp xếp các tiêu chí lựa chọn công cụ AI để sử dụng nội bộ, trước tiên hãy đọc Cách chọn công cụ AI cho Kiểm toán nội bộ sẽ làm rõ vị trí của các công cụ phát hiện.

Tóm tắt cho đến nay: Phát hiện là một cơ chế đo lường "Số liệu thống kê giống AI" chứ không phải "Có phải AI không?", cơ chế này phá vỡ giả định về độ chính xác trong tiếng Nhật. Ở cấp miễn phí, bạn thường chỉ có thể nhìn thấy các con số và đối với nguồn mở chạy cục bộ, việc trực quan hóa là thực tế. Từ đây trở đi, chúng ta sẽ chuyển sang cách những người gặp bất lợi về số lượng có thể tự bảo vệ mình.

Làm thế nào người viết có thể tự bảo vệ mình sau khi nhận được kết quả dương tính giả?

Điều chúng ta cần làm trước khi biểu tình là tạo ra một hệ thống lưu giữ bằng chứng. Bằng chứng được chuẩn bị sau đó rất yếu. Chỉ những gì còn lại trong khi viết sẽ hoạt động.

Có 4 cái hợp lệ.

Giữ lịch sử chỉnh sửa của Google Docs và trình chỉnh sửa mà không xóa nó
Lưu bản ghi nhớ cuộc phỏng vấn, âm thanh và ảnh chụp màn hình kèm ngày tháng
Đánh dấu các cam kết và phiên bản ở giai đoạn dự thảo
Viết lại nơi bạn đã sử dụng AI vào nhật ký của riêng mình

Trong số này, lịch sử chỉnh sửa là mạnh nhất. Bản ghi có các câu phát triển trong khoảng thời gian từ vài phút đến vài giờ hoàn toàn khác với việc dán tất cả cùng một lúc. Nó nói to hơn điểm phát hiện.

Ngoài ra, khi công bố điểm thì phần giải thích phải ngắn gọn. Hai câu là đủ: ``Tôi đã sử dụng AI để nghiên cứu tài liệu và tự viết văn bản chính'' và ``Tôi có thể cho bạn xem lịch sử chỉnh sửa.'' Bạn càng bảo vệ mình lâu thì bạn sẽ càng nghi ngờ.

Nếu bạn muốn ghi lại quá trình nghiên cứu của mình dễ dàng hơn thì một công cụ như Felo, kết hợp quản lý nguồn và tìm kiếm, là lựa chọn phù hợp. Cách sử dụng được tóm tắt trong hướng dẫn đầy đủ về Felo.

Tùy chọn không phát hiện

Tốt hơn là đặt việc tiết lộ lên hàng đầu hơn là tăng số lượng công cụ phát hiện. Điều này phù hợp với sự chuyển động của các nền tảng lớn.

Một dấu hiệu của điều này là Substack đã chuẩn bị một ``cột viết chính sách sử dụng AI'' cùng lúc với việc phát hiện. Tôi sẽ tự nói điều đó trước khi bị phán xét. Chỉ cần đảo ngược thứ tự sẽ thay đổi mối quan hệ của bạn với độc giả.

Việc tiết lộ càng chi tiết thì càng đáng tin cậy.

Mức độ công bố	Ví dụ về cách viết	Độc giả đón nhận nó như thế nào
không có	đừng viết gì cả	Ủy thác phán quyết cho kết quả phát hiện
đại khái	“Chúng tôi đang sử dụng một phần AI.”	Tôi không thể nói cho bạn biết tôi đã làm gì
Theo quy trình	“AI thực hiện nghiên cứu và đưa ra ý tưởng cho tiêu đề, nhưng con người thực hiện phần văn bản”	dễ bị thuyết phục
Quy trình + cơ sở	Trên + Công bố lịch sử biên tập	Hầu như không còn nghi ngờ gì nữa

Nó là đủ để viết ra từng quá trình. Điều độc giả muốn biết không phải là AI có được sử dụng hay không mà là ai chịu trách nhiệm, nên nếu nói rõ ra thì những con số sẽ bị gạt sang một bên.

Lập luận tương tự đang được tiến hành trong thế giới hình ảnh và việc ghi công các hình ảnh được tạo ra là tiền lệ. Nếu bạn đọc phần so sánh các công cụ tạo minh họa AI hoặc so sánh ComfyUI và Stable Diffusion cho thấy trạng thái thực tế của việc tạo cục bộ, bạn sẽ thấy rằng cuộc thảo luận về mặt văn bản đã chậm hơn vài năm và đang đi theo cùng một con đường. Về chính sách của các công ty lớn, hướng dẫn sử dụng Meta AI cũng đề cập đến việc xử lý nhãn hiển thị.

Cái nào được khuyến khích cho từng mục đích?

Câu trả lời đúng thay đổi tùy thuộc vào vị trí của bạn. Không có một điều gì có thể làm việc cho tất cả mọi người.

vị trí của bạn	Gõ để chọn	phong trào cụ thể
người viết bản tin cá nhân	⑤Tiết lộ + Chỉnh sửa lịch sử	Điền vào trường chính sách và để lại lịch sử
Ban biên tập/quản lý truyền thông	①2 dịch vụ chuyên biệt	Nếu nó bị hỏng, con người sẽ có thể đọc được.
Kinh doanh giáo dục và đào tạo	② Hệ thống giáo dục	Quyết định các tiêu chuẩn đầu tiên trên cơ sở từng trường
Công việc đòi hỏi phải bảo mật	④Mã nguồn mở	Thực thi cục bộ và không xuất
Đã đăng ký công cụ hiệu đính	③Chức năng bổ sung	Kiểm tra nó mà không mất thêm chi phí

Nếu bạn không chắc chắn, hãy bắt đầu từ ⑤. Nó không tốn kém và hiệu quả nhất.

Nếu bạn định hoạt động với tư cách là ban biên tập, việc quyết định không sử dụng các số phát hiện AI làm tiêu chí để chấp nhận hoặc từ chối là điều thực tế. Thời điểm người viết thiết lập tiêu chuẩn, họ bắt đầu tối ưu hóa phong cách viết của mình để tránh bị phát hiện. Số lượng câu khó đọc tăng lên có mục đích. Đây là đặt xe trước con ngựa.

Nếu bạn đang ở giai đoạn lựa chọn lại một công cụ hỗ trợ viết, nếu bạn nhìn vào danh mục viết AI và danh mục bảo mật AI cạnh nhau, bạn sẽ thấy rằng việc phát hiện và tạo ra là hai mặt của cùng một thị trường.

Ban biên tập Phán quyết

Bản thân tính năng phát hiện AI của Substack không phải là một tính năng tồi. Thiết kế giới hạn hơn 100 từ, cho phép người viết quét trước và ngừng hiển thị các ghi chú riêng lẻ, cẩn thận hơn nhiều so với những gì người ta có thể tưởng tượng. Nó không phải là một thực hiện thô.

Vấn đề nằm ở người sử dụng. Tỷ lệ phần trăm hiển thị sẽ trở thành “bằng chứng” trong tâm trí người đọc. Mặc dù nó chỉ là một giá trị xu hướng thống kê. Trong tiếng Nhật, sự không chắc chắn còn tăng lên nhiều hơn nữa. Cấu trúc sao cho bạn càng tôn trọng và lịch sự thì bạn càng có nhiều khả năng nhận được những con số gần với AI hơn, vì vậy, thực sự không phải là một ý tưởng hay nếu các nhà điều hành bản tin Nhật Bản quá hào hứng với những con số.

Điều được khuyến nghị nghiêm túc như một giải pháp thay thế là sự kết hợp giữa hồ sơ tiết lộ và hồ sơ sản xuất, thay vì dịch vụ phát hiện bên ngoài, tức là tùy chọn 5. Nếu cần, hãy thêm nguồn mở chạy cục bộ để đảm bảo tính bảo mật. Hai miếng này là đủ rồi. Hiện nay, hầu như không có nhu cầu cá nhân ký hợp đồng sử dụng các dịch vụ chuyên biệt phải trả phí. Giá trị của việc sử dụng hai công ty cùng nhau chỉ trở nên có giá trị khi ban biên tập xử lý một số lượng lớn bản thảo thuê ngoài. Con số là công cụ, sự phán xét là con người. Tùy thuộc vào việc bạn có thể vẽ đường này hay không, khả năng phát hiện AI có thể là bạn hay thù của bạn.

Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan

So sánh Grammarly và Turnitin — Sự khác biệt về phạm vi giữa tính năng hiệu đính tích hợp và tính năng phát hiện mang tính giáo dục
So sánh DeepL Write và Grammarly - Cái nào hiệu quả hơn cho bản thảo, biên tập tiếng Nhật hoặc hiệu đính tiếng Anh của bạn?
So sánh Grammarly và Notion AI - dành cho những ai muốn hoàn thành bài viết của mình trong không gian
So sánh ChatGPT và Claude - Sự khác biệt trong phong cách viết ở phía thế hệ có liên quan trực tiếp đến cách phát hiện
So sánh giữa Claude và Gemini - bạn nên giao việc soạn thảo các văn bản dài cho ai?
So sánh Felo và Perplexity — Những lựa chọn trong môi trường nghiên cứu giữ lại các trích dẫn
Xem Các lựa chọn thay thế của Turnitin — Ứng viên nếu bạn đang chuyển từ phát hiện giáo dục
Xem các lựa chọn thay thế cho Substack AI Development - Danh sách các công cụ khác trong cùng danh mục

Các câu hỏi thường gặp (FAQ)

Q. Có thể loại bỏ hoàn toàn màn hình phát hiện AI xuất hiện trong các bài viết Substack không?

Đối với ghi chú, bạn có thể dừng hiển thị phân tích ở phía đầu đọc bằng cách chọn "Tắt phát hiện" từ menu sau khi quét. Việc nó đã bị vô hiệu sẽ được tiếp nhận như thế nào lại là một vấn đề khác, vì vậy việc đưa nó cùng với việc tiết lộ trong phần chính sách là thực tế.

H. Liệu tất cả các bài viết đã xuất bản trước đó có được quét không?

Áp dụng cho các văn bản được xuất bản sau ngày ra mắt tính năng. Các bài viết trước đó sẽ không được xếp loại hồi tố. Tuy nhiên, việc xử lý các phần bổ sung và xuất bản lại có thể thay đổi, vì vậy vui lòng kiểm tra trợ giúp chính thức để biết các điều kiện mới nhất.

Q. Các bài viết ngắn có bị đánh giá không?

Chức năng của Substack dành cho văn bản trên 100 từ. Những bài viết ngắn hơn thế sẽ không được quét. Phương pháp đếm số từ trong tiếng Nhật chưa được công bố nên tốt nhất bạn nên kiểm tra hành vi trong những câu ngắn bằng cách đăng bài viết thực tế của chính mình.

H. Tôi có thể hoạt động chỉ với công cụ phát hiện miễn phí không?

Một vài cuốn sách mỗi tháng là đủ. Phiên bản miễn phí có giới hạn về số lượng ký tự, còn phiên bản trả phí thường có phần hiển thị nổi bật hiển thị những câu nào còn nghi vấn nên không phù hợp để chỉnh sửa bản thảo. Nếu số lượng trường hợp tăng lên, việc chuyển sang thực thi cục bộ nguồn mở sẽ hiệu quả hơn về mặt chi phí.

H. Nếu tôi thấy tỷ lệ AI cao trong một bài báo tiếng Nhật, tôi có nên thay đổi cách viết không?

Xin vui lòng không thay đổi nó. Người Nhật tôn trọng và có tổ chức tốt chỉ có vẻ gần gũi hơn với AI về mặt thống kê và không liên quan gì đến chất lượng bài viết. Việc ngắt câu để tránh bị phát hiện sẽ chỉ khiến người đọc khó đọc hơn mà thôi. Câu trả lời đúng là chỉ ra lịch sử chỉnh sửa thay vì con số.

Hỏi. Việc phát hiện nguồn mở có thực sự miễn phí không?

Mặc dù bản thân phần mềm này là miễn phí nhưng vẫn phải trả phí để vận hành môi trường. Tùy thuộc vào phương pháp, cần có GPU, vì vậy nếu bạn chạy nó trên đám mây, bạn sẽ bị tính phí cho thời gian thực hiện. Các điều kiện cấp phép khác nhau tùy thuộc vào việc triển khai, vì vậy hãy nhớ kiểm tra trước khi sử dụng nó cho mục đích thương mại.

H. Có tốt hơn là che giấu sự thật rằng AI đã được sử dụng?

Đó là một sự mất mát. Những người viết đã tiết lộ sẽ ít bị thiệt hại hơn khi điểm phát hiện của họ được công bố. Bằng cách chỉ rõ “nơi AI được sử dụng và nơi bạn tự viết nó” cho mỗi quy trình, các con số sẽ không đứng riêng lẻ.

Hỏi. Tôi có thể sử dụng kết quả phát hiện để đánh giá người viết thuê ngoài không?

Tốt hơn hết là nên dừng lại. Người viết bắt đầu tối ưu hóa phong cách viết thiếu tự nhiên để tránh bị phát hiện, dẫn đến số lượng bài viết khó đọc ngày càng tăng. Mặc dù có thể coi nó như một yếu tố quyết định nhưng nó không nên được sử dụng làm tiêu chí để chấp nhận hay từ chối.

Nếu bạn muốn đọc tiếp, tôi khuyên bạn nên chọn công cụ AI để kiểm toán nội bộ. Nếu bạn đang ở giai đoạn chưa quyết định có nên cài đặt công cụ phát hiện hay không thì việc quyết định loại quy tắc nào tổ chức của bạn cần ngay từ đầu sẽ nhanh hơn.

Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)

Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.

Substack AI Development — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Turnitin AI — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Grammarly — Trang web chính thức (xem chi tiết)
DeepL Write — Trang web chính thức (xem chi tiết)

Turnitin AI là một công cụ kiểm tra dành cho các tổ chức giáo dục nhằm kiểm tra sự tương đồng giữa các câu có thể bắt nguồn từ AI được tạo trong tài liệu do sinh viên gửi và tài liệu hiện có, cung cấp tài liệu để xác định tính liêm chính trong học thuật. Báo cáo Viết AI hiển thị tỷ lệ phần trăm được ước tính là do AI tạo sinh và nêu bật các phần liên quan để hỗ trợ người hướng dẫn kiểm tra. Báo cáo về sự tương đồng hiển thị các kết quả trùng khớp với các trang web, bài nộp trước đây và các ấn phẩm học thuật, đồng thời có thể được sử dụng để xác định các trích dẫn bị bỏ sót và chuyển hướng không phù hợp. Nó phù hợp cho các giảng viên đánh giá bài tập và cung cấp hướng dẫn nghiên cứu. Điểm mạnh của nó là tính năng phát hiện AI có thể được sử dụng cùng với phán đoán của nhà giáo dục thay vì phán đoán độc lập.