Turnitin有提供AI寫作偵功能（AI Writing Detection），本館未訂購此模組 。
整理一些相關資訊，提供給老師參考
一、 國外大學採用現況
1. 持續使用但強調「審慎評估」的學校 這些學校雖訂閱功能，但均強調 「不可作為單一判定標準」，僅能視為參考指標。
2. 已宣佈停用/關閉功能的學校 基於準確性與倫理考量，多所知名大學已決定停用。
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美國：范德比大學 (Vanderbilt)、喬治城大學 (Georgetown)、匹茲堡大學 (Pitt)、紐約大學 (NYU)。
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加拿大：滑鐵盧大學 (Waterloo)。
更多已停用或反對AI偵測工具的學校與官方聲明，亦可參考 PLEASE 所整理之「Schools that Banned AI Detectors」。
二、 停用主因與爭議點
綜合各大專院校停用聲明及《The Markup》等媒體分析，主要爭議如下：
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準確性不足與誤判風險：
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高誤報率可能導致對學生的錯誤指控（False Positives）。
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內部測試顯示，甚至有「100% 真人撰寫」被誤判為 AI 生成的案例（如滑鐵盧大學測試）。
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語言與族群偏見：
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對非英語母語者 (Non-native speakers) 的文章誤判率較高，存在潛在歧視（范德比大學聲明）。
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缺乏透明度：
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Turnitin 未公開具體的判斷依據，學校無法向學生解釋為何被標記。
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無法偵測內容真偽：
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Turnitin 無法識別 AI 產生的虛假引用 (Hallucinations) 或錯誤內容。
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破壞信任關係：
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錯誤的指控嚴重破壞師生互信，且學生可能為了規避偵測刻意加入錯字(Turnitin的複查旗標說明)，反而降低寫作品質。
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三、 人工輔助辨識
若不依賴工具，教師可透過以下特徵輔助判斷學生是否使用 AI：
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結構過於工整：文章結構完美但內容空洞，常用的連接詞（如 Firstly, Secondly）過於制式，缺乏個人風格。
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引用問題：
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引用不存在的文獻、錯誤的 DOI。
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引文內容模糊，難以查證。
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內容層面：
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重複敘述：同一觀點反覆換句話說，缺乏深入論證或具體實例。
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邏輯/知識錯誤：出現不合邏輯的知識點。
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程度不符： 用詞或寫作成熟度與學生平日表現差異過大 。
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無法口頭應對：要求學生口頭解釋論點或延伸討論時，無法流暢回答。
四、 延伸閱讀
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針對非母語使用者的偏見研究 (Stanford University)
史丹佛大學研究團隊發現，GPT 偵測器（包含類似 Turnitin 的技術）常將非英語母語者的寫作誤判為 AI 生成。 -
2025年 AI 偵測工具效能評估 (Jisc - National Centre for AI)
英國 Jisc（支援高等教育的數位機構）於 2025 年發布的更新報告中指出，近年來生成式 AI 工具可輕易通過「真實情境」（authentic）的評估，現有 AI 檢測工具雖對「純 AI 作品」有一定成效，但遇到重寫、潤飾或偽裝後即大多無法檢測。因此，依賴 AI-detector 已不現實，教育機構應重新設計評量方式 — 加入口試、實作、反思式寫作、過程呈現等「AI-難取代」元素，以維持學術誠信與評量有效性。 -
賓大研究：AI 偵測軟體準度存疑，人類直覺亦難辨真偽 (University of Pennsylvania)
賓夕法尼亞大學的研究人員指出，AI 偵測工具在辨識純 AI 生成文本時效果尚可，但對經過改寫或混合內容的準確度顯著下降，且誤判率高達 5-6%。人類判斷 AI 寫作的能力普遍低於預期，僅在受過激勵訓練後有所提升。隨著 AI 技術進步，偵測難度增加，專家建議慎用 AI 偵測工具，不宜單憑直覺或檢測結果做出學術不端指控。 -
AI 偵測器無效：MIT 建議的替代教學策略
MIT Sloan 學院發布指引「AI Detectors Don't Work」，指出 AI 偵測軟體錯誤率高，不應依賴。建議教師採取替代策略：制定清晰的 AI 使用政策、促進師生間的透明對話、設計能激發內在動機的作業，並採用多元包容的評量方式，以維護學術誠信並培養批判思考。 -
AI 偵測工具在高教中的侷限與倫理風險
該文綜合 2021–2024 年期刊研究，發現 AI 偵測工具雖可大規模運用，但常產生「偽陽性」（false positives），對多語言或非母語英語使用者尤為不利，且缺乏透明度。文章指出，高教機構多無統一政策與足夠師資訓練，強烈建議從「懲處導向」轉換為「AI 融合教學」，並採取兼顧公平、隱私與學生支持的評量制度。 -
Turnitin AI偵測功能的可靠性與挑戰 (UC Davis)
研究顯示Turnitin AI偵測對技術論文與純 AI 生成內容的辨識相對準確 ，但樣本不足、人為寫作風格差異大，使其偵測 ESL（英語為第二語言）寫作者或混合式寫作的能力不穩定，誤判率與偏誤風險高。儘管無明顯語言偏見，偵測結果仍具不確定性，建議教師結合其他證據判斷。現有政策需更明確界定AI使用規範與違規標準，以促進公平審查與學術誠信。