1. Classifica il contesto del documento
Individua se il testo è un saggio, un articolo di ricerca, un articolo, un rapporto aziendale, una candidatura o un documento interno prima di interpretare il rischio di scrittura con l'IA.
Metodologia
WriteGo è costruito attorno a flussi di lavoro per l'integrità della scrittura: assegnare un punteggio al documento, mostrare le prove, ridurre i falsi positivi e mantenere le persone al comando delle decisioni ad alto rischio.
Benchmark
WriteGo ha pubblicato il protocollo di valutazione descritto di seguito, ma non ancora un report di prestazioni verificabile a sostegno di un valore di precisione preciso. Finché la definizione del set di dati, la procedura di test versionata, i risultati per sottogruppi e i materiali riproducibili non saranno pubblici, i punteggi del rilevatore vanno trattati come segnali di revisione probabilistici.
Versione dei contenuti della metodologia 2026-07-15 · revisionata da prodotto e ingegneria WriteGo · bozza di protocollo pubblico, risultati di prestazioni verificabili in arrivo.
Nessuna media di benchmark può dimostrare come sia stato scritto un singolo documento. Lunghezza del testo, lingua, editing, traduzione, genere, cambi di modello e paternità mista possono tutti alterare il segnale, perciò le azioni ad alto impatto richiedono un contesto indipendente e una revisione umana.
Nota di aggiornamento: Questa revisione separa il protocollo di valutazione pubblico dalle affermazioni di prestazioni non ancora pubblicate. I risultati numerici saranno aggiunti solo insieme alla definizione del set di dati, a una procedura di test versionata, ai risultati per sottogruppi e a materiali riproducibili.
L'output del rilevatore è una prova di revisione, non un giudizio finale. I report mostrano segnali a livello di frase, intervalli di confidenza e note del revisore in modo che i team possano prendere decisioni difendibili.
Il protocollo pubblico richiede famiglie di modelli con versioni, campioni a paternità mista, bozze modificate, scrittura umana, testo multilingue e prosa specifica di dominio. I risultati sulle prestazioni restano in sospeso finché i materiali di supporto non sono verificabili.
Il prodotto predilige fasce di rischio trasparenti rispetto ad accuse assolute. I flussi solidi combinano i segnali di probabilità dell'IA con il contesto della fonte, la cronologia di scrittura, le bozze e le policy.
La gestione degli invii, l'accesso e la conservazione devono seguire l'informativa sulla privacy pubblicata, le impostazioni dell'account e il flusso di lavoro configurato. I revisori dovrebbero evitare di inviare testo sensibile senza verificare i controlli applicabili.
Flusso di revisione
La metodologia separa il triage dal giudizio. I revisori devono capire cosa è stato analizzato, perché un passaggio è stato segnalato, quali schemi di falsi positivi si applicano e quale azione basata sulle policy è appropriata.
Individua se il testo è un saggio, un articolo di ricerca, un articolo, un rapporto aziendale, una candidatura o un documento interno prima di interpretare il rischio di scrittura con l'IA.
Usa il punteggio a livello di documento per il triage, poi ispeziona le prove della frase o del paragrafo che hanno causato la fascia di rischio.
Verifica se il testo è breve, tradotto, basato su modello, scritto da un non madrelingua, molto modificato o ricco di citazioni prima di far scalare un risultato.
Registra il prompt, l'incarico, il materiale di origine, le bozze, le note del revisore e la soglia di policy che hanno plasmato la decisione finale.
Accetta il testo, richiedi una revisione, chiedi una divulgazione, fai scalare per revisione o scarta il segnale quando le prove a supporto sono deboli.
Limiti
Un rilevamento dell'IA affidabile è trasparente sull'incertezza. WriteGo evita di presentare un singolo punteggio come verdetto finale.
Non ancora. WriteGo ha pubblicato il proprio approccio di valutazione, ma un report di benchmark versionato con definizioni del set di dati, risultati per sottogruppi e materiali riproducibili è ancora in arrivo. Per questo non presentiamo un valore di precisione preciso come affermazione pubblica verificata. L'output del rilevatore resta prova di revisione probabilistica, non prova di paternità individuale.
No. WriteGo tratta l'output del rilevamento dell'IA come prova di revisione, non come prova. Le decisioni ad alto rischio dovrebbero includere bozze, fonti, policy e giudizio umano.
La metodologia spiega come vengono calibrati i punteggi, quali prove vedono i revisori, come vengono gestiti i falsi positivi e quando un risultato dovrebbe essere fatto scalare.
I team dovrebbero ispezionare i passaggi segnalati, confrontare il contesto di supporto, verificare gli schemi di falsi positivi, documentare le note del revisore e scegliere un'azione successiva basata sulle policy.