Chuyển đến nội dung chính

Độ chính xác và tỷ lệ lỗi

Fileverity phát hiện văn bản do AI viết chính xác đến đâu?

Tỷ lệ lỗi đã đo của FVDOC V3, mô hình dành cho văn bản tài liệu của Fileverity, theo ngôn ngữ, loại tài liệu và độ dài, cùng các điều kiện khiến việc phát hiện khó hơn. Các số liệu áp dụng cho tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Đức, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Trung; phần đánh giá này không áp dụng cho tiếng Việt nên không có số liệu cho văn bản tiếng Việt.

Cập nhật lần cuối

Trả lời ngắn

Trong lần kiểm chứng FVDOC V3 trên các bộ dữ liệu kiểm tra độc lập (tháng 10 năm 2026), 0,2% văn bản tiếng Anh do con người viết bị đánh dấu là do AI viết, còn trên cả năm ngôn ngữ được hỗ trợ tỷ lệ này là 0,1–0,9%; trong khi đó 98–100% tài liệu hoàn toàn do AI viết trong các bộ tài liệu kiểm tra độc lập của chúng tôi được phát hiện. Việc phát hiện thấp hơn nhiều khi AI viết lại, chỉnh nhẹ hoặc chèn đoạn ngắn vào tài liệu do con người viết, nên kết quả âm tính không bao giờ xác nhận một tài liệu là sạch. Phần đánh giá áp dụng cho tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Đức, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Trung; không áp dụng cho văn bản tiếng Việt.

Phát hiện tài liệu hoàn toàn do AI viết

Tài liệu hoàn toàn do AI viết trong các bộ tài liệu kiểm tra độc lập của chúng tôi
Tài liệuĐược phát hiện
Tiếng Anh99,5%
Tiếng Pháp100%
Tiếng Đức98%
Tiếng Tây Ban Nha100%
Tiếng Trung100%
Các mô hình OpenAI100%
Các mô hình Anthropic99,3%
Các mô hình Google100%
Các mô hình DeepSeek99,5%
Các mô hình AI chưa từng dùng trong quá trình phát triển, tính theo từng mô hình98,4–100%
Cả một dòng mô hình được loại hẳn khỏi quá trình phát triển96,5–100%

Kiểm định FVDOC V3 trên dữ liệu kiểm tra độc lập, tháng 10 năm 2026

Bản AI viết mô phỏng các loại tài liệu thật

AI được yêu cầu viết một tài liệu thuộc loại có thật về cùng một chủ đề, chẳng hạn thư khiếu nại hoặc bản tóm tắt vụ việc.

Bản AI viết mô phỏng một loại tài liệu có thật về cùng chủ đề
Tài liệuĐược phát hiện
Năm ngôn ngữ92,5–95,2%
Tiếng Anh94%
Tài liệu thuộc loại hồ sơ bồi thường91%

Kiểm định FVDOC V3 trên dữ liệu kiểm tra độc lập, tháng 10 năm 2026

Kiểm thử chức năng và độ chính xác phát hiện là hai loại bằng chứng khác nhau

Bài kiểm thử hồi quy ngoại tuyến gồm nhiều kịch bản và nhiều nội dung tệp khác nhau, trong đó có tài liệu công khai, cùng việc tạo và hiển thị báo cáo bằng nhiều ngôn ngữ. Bài kiểm thử này kiểm tra việc xử lý tệp, việc từ chối đúng và cách trình bày bằng chứng; nó không đo độ chính xác của AI hay OCR, cũng không đo độ chính xác trong phát hiện gian lận. Các số liệu hiện có của mô hình chỉ áp dụng cho bộ dữ liệu, ngôn ngữ, tác vụ và phiên bản được nêu, không áp dụng cho các trường trên bản quét, chữ ký hay mọi tài liệu.

Giới hạn khi tải lên qua web là 50 MB, 100 trang và 60.000 từ, cùng các giới hạn tài nguyên riêng cho từng bước kiểm tra. Kết quả chưa kiểm tra, một phần và chưa xác định được là những trạng thái khác nhau. Việc không có phát hiện nào không phải là bằng chứng về tính xác thực. Fileverity không cam kết khôi phục lịch sử đã xóa, tìm ra mọi dấu vết của vùng bị che bằng hình ảnh, hay đáp ứng đầy đủ UTS #39 và xác thực dài hạn PAdES.

Nguồn

Các thuật ngữ dùng trên trang này

  • Dương tính giả (cảnh báo nhầm)

    Văn bản do con người viết nhưng bị đánh dấu là do AI viết. Tỷ lệ dương tính giả là phần trăm văn bản do con người viết trong một bộ kiểm tra bị đánh dấu nhầm như vậy. Tỷ lệ dương tính giả 0,2% không có nghĩa là một phát hiện đúng 99,8%: độ đúng của một phát hiện còn phụ thuộc vào việc có bao nhiêu tài liệu thực sự dùng AI trong số những tài liệu bạn kiểm tra.

  • Tỷ lệ phát hiện

    Tỷ lệ tài liệu do AI viết trong một bộ kiểm tra được đánh dấu là do AI viết. Mỗi tỷ lệ phát hiện ở đây đều nêu rõ loại tài liệu đã dùng để đo.

  • Chưa đủ cơ sở để kết luận

    Kết quả được trả về thay cho một phát hiện khi phần văn bản được đánh giá không đủ cơ sở cho bất kỳ kết luận nào. Đây không phải dấu hiệu cho thấy AI đã được dùng.

  • Tỷ lệ văn bản được đánh giá nằm trong các đoạn bị đánh dấu

    Với tài liệu chỉ bị đánh dấu một phần, đây là tỷ lệ xấp xỉ của văn bản được đánh giá nằm trong các đoạn bị đánh dấu. Nó mô tả mức độ lan rộng, không bao giờ là xác suất.

  • Bộ kiểm tra độc lập

    Những tài liệu không bao giờ được dùng để phát triển FVDOC V3, để việc đo lường được công bằng. Mọi số liệu trên trang này đều lấy từ các bộ kiểm tra độc lập.

  • Số từ được đánh giá và phạm vi

    Phần văn bản liền mạch đủ dài để được đánh giá và tỷ trọng của nó trong tài liệu. Biểu mẫu, bảng và các đoạn rất ngắn không được đánh giá.

Dương tính giả trên văn bản do con người viết, theo ngôn ngữ

Văn bản do con người viết: trang web và tài liệu chuyên môn
Ngôn ngữBị đánh dấu là do AI viết
Tiếng Anh0,2%
Tiếng Pháp0,9%
Tiếng Đức0,2%
Tiếng Tây Ban Nha0,1%
Tiếng Trung0,7%

Năm ngôn ngữ trên là toàn bộ các ngôn ngữ được đánh giá. Phần đánh giá không áp dụng cho tiếng Việt nên bảng không có hàng nào cho tiếng Việt.

Kiểm định FVDOC V3 trên dữ liệu kiểm tra độc lập, tháng 10 năm 2026

Tài liệu chuyên môn

Tài liệu thực tế thuộc các loại mà doanh nghiệp thường nhận, mỗi bộ được đo riêng.

Tài liệu chuyên môn do con người viết: tỷ lệ bị đánh dấu là do AI viết
Bộ tài liệuBị đánh dấu là do AI viết
Tài liệu PDF thực tế, năm ngôn ngữ0%
Văn bản pháp lý, năm ngôn ngữ0%

Kết quả theo từng ngôn ngữ cho tài liệu chuyên môn có trong các phiên bản của trang này bằng tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Đức, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Trung.

Kiểm định FVDOC V3 trên dữ liệu kiểm tra độc lập, tháng 10 năm 2026

Dương tính giả theo độ dài

Văn bản do con người viết, cả năm ngôn ngữ
Độ dài văn bảnBị đánh dấu là do AI viết
150 đến 300 từ0,7%
300 đến 1.000 từ0,4%
Trên 1.000 từ0,2%

Văn bản ngắn hơn không được đánh giá. Với tiếng Trung, độ dài được quy đổi khoảng hai chữ Hán cho một từ.

Kiểm định FVDOC V3 trên dữ liệu kiểm tra độc lập, tháng 10 năm 2026

Định dạng và biểu mẫu

Phần kiểm tra không tìm kiếm tiêu đề thư, số thứ tự, dòng chữ ký hay nội dung mẫu.

Văn bản do con người viết trong bố cục công việc: tỷ lệ bị đánh dấu là do AI viết
Văn bản do con người viếtBị đánh dấu là do AI viết
Được dàn lại thành thư hoặc hợp đồng có đánh số, số trang và dòng chữ ký: năm ngôn ngữ0,2–0,7%
Như trên, tiếng Anh0,7%
Biểu mẫu đã điền thông tin: năm ngôn ngữ0%
Như trên, tiếng Anh0%

Kiểm định FVDOC V3 trên dữ liệu kiểm tra độc lập, tháng 10 năm 2026

Cách đọc một kết quả

Có dấu hiệu văn bản do AI viết: phần văn bản được đánh giá thể hiện đặc điểm của văn bản do AI viết trên toàn tài liệu. Một phần có dấu hiệu do AI viết: một số đoạn có đặc điểm đó, và mỗi đoạn được liệt kê kèm trang hoặc đoạn văn của nó. Không có dấu hiệu đáng kể do AI viết: phần văn bản được đánh giá không thể hiện các đặc điểm đó, điều này không loại trừ việc có AI tham gia. Chưa đủ cơ sở để kết luận: văn bản không đủ cơ sở cho bất kỳ kết luận nào, và đây không phải dấu hiệu cho thấy AI đã được dùng.

“Không đủ văn bản để đánh giá”, “Ngôn ngữ không được hỗ trợ” và “Không có văn bản đọc được” không phải là phát hiện về văn phong. Khi đó phần đánh giá văn bản không được thực hiện, còn các bước kiểm tra khác của tệp vẫn được thực hiện.

FVDOC V3 được thiết kế theo nguyên tắc thà bỏ sót còn hơn cáo buộc nhầm. Đó là lý do việc phát hiện thấp hơn với văn bản được viết lại và chỉnh nhẹ, và vì sao các đoạn không bị đánh dấu không có nghĩa là đã được xác nhận sạch.

Cách chúng tôi kiểm thử

Mọi số liệu trên trang này lấy từ những tài liệu kiểm tra độc lập, tách khỏi quá trình phát triển: không tài liệu nào được dùng để xây dựng hay tinh chỉnh FVDOC V3. Các bộ tài liệu do AI viết bao gồm nhiều dòng mô hình, trong đó có một dòng bị loại hẳn khỏi quá trình phát triển và các mô hình chưa từng được dùng khi phát triển. Các bộ văn bản do con người viết bao gồm trang web và tài liệu chuyên môn ở mỗi ngôn ngữ, từ email và hợp đồng đến bản án và quyết định của tòa án, cùng các tệp PDF thực tế.

Mỗi số liệu gắn với một phiên bản mô hình và một ngày kiểm chứng, và mỗi báo cáo ghi rõ đợt kiểm chứng mà nó dựa vào.

Việc kiểm chứng do chính Fileverity thực hiện, trên các bộ kiểm tra độc lập. Các nhà nghiên cứu và khách hàng tiềm năng muốn tự đánh giá FVDOC V3 có thể yêu cầu quyền truy cập theo thỏa thuận qua trang liên hệ của chúng tôi.

Phiên bản và cập nhật

FVDOC V3 đã thay thế các phiên bản trước của mô hình tài liệu của Fileverity vào tháng 10 năm 2026. Mô hình được đánh giá lại trước mỗi lần phát hành, và trang này được cập nhật số liệu cùng ngày kiểm chứng mới.

Mỗi báo cáo ghi rõ mô hình và bản phát hành đã tạo ra nó và liên kết đến trang này, nên một báo cáo được cấp hôm nay vẫn có thể được đọc đối chiếu với các số liệu có hiệu lực vào thời điểm cấp.

Khi nào việc phát hiện khó hơn

Việc phát hiện kém hơn trong các điều kiện dưới đây. Chúng được nêu thẳng để đội ngũ của bạn đánh giá đúng một kết quả âm tính: kết quả âm tính không bao giờ xác nhận một tài liệu là sạch.

  • AI viết lại một tài liệu do con người viết thành phiên bản của riêng nó, giữ nguyên dữ kiện, tên và ngày tháng: thường không được phát hiện.
  • AI diễn đạt lại một tài liệu do con người viết, làm cho nó chuyên nghiệp hơn hoặc giống người viết hơn: thường không được phát hiện.
  • AI chỉnh nhẹ văn bản do con người viết: được phát hiện kém tin cậy hơn, và mức độ tin cậy còn tùy mô hình AI.
  • Các đoạn do AI viết nằm trong một tài liệu còn lại do con người viết, dù ngắn hay dài: được phát hiện kém tin cậy hơn. Các đoạn bị đánh dấu là mức tối thiểu, không phải danh sách đầy đủ, và các đoạn không bị đánh dấu không có nghĩa là đã được xác nhận sạch.
  • Những chỉnh sửa nhỏ, rải rác của AI trong tài liệu do con người viết: thường không được phát hiện.
  • Văn bản có AI hỗ trợ, và văn bản AI đã được diễn đạt lại hoặc dịch ngược: được phát hiện kém tin cậy hơn.
  • Các đoạn do AI viết trong tài liệu tiếng Đức được phát hiện ít hơn nhiều so với bốn ngôn ngữ còn lại, và mọi báo cáo bằng tiếng Đức đều nêu rõ điều này.

Một kết quả không cho bạn biết điều gì

  • Ai đã viết tài liệu, hay công cụ AI nào đã được dùng.
  • Nội dung có đúng sự thật hay không, hoặc việc dùng AI có được phép hay không.
  • Việc tài liệu chưa từng có AI tham gia: kết quả âm tính không xác nhận điều đó.
  • Bất kỳ điều gì về văn bản tiếng Việt hoặc ngôn ngữ nào nằm ngoài tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Đức, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Trung: phần đánh giá không áp dụng cho những ngôn ngữ này nên không có kết quả về văn phong.
  • Bất kỳ điều gì về biểu mẫu, bảng, trang quét không có lớp văn bản hoặc văn bản ngắn hơn khoảng 100 từ: những phần này không được đánh giá.

Câu hỏi thường gặp

Công cụ có phát hiện được văn bản tiếng Việt do AI viết không?

Không. Phần đánh giá văn bản do AI viết không áp dụng cho tiếng Việt mà chỉ áp dụng cho tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Đức, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Trung. Với tài liệu tiếng Việt, báo cáo ghi “Ngôn ngữ không được hỗ trợ” và không đưa ra kết luận nào về văn phong; các bước kiểm tra khác của tệp, như cấu trúc, các phiên bản đã lưu và chữ ký số, vẫn được thực hiện.

Công cụ đánh dấu nhầm văn bản do con người viết là do AI viết với tần suất bao nhiêu?

Trong lần kiểm chứng FVDOC V3 trên các bộ dữ liệu kiểm tra độc lập (tháng 10 năm 2026): tiếng Anh 0,2%, tiếng Pháp 0,9%, tiếng Đức 0,2%, tiếng Tây Ban Nha 0,1% và tiếng Trung 0,7%, trên trang web và tài liệu chuyên môn. Với các tệp PDF thực tế ở cả năm ngôn ngữ, tỷ lệ là 0%, và với văn bản pháp lý là 0%.

Công cụ có đánh dấu nhầm văn bản trang trọng, theo mẫu hoặc được dàn lại bố cục không?

Hiếm khi. Trong lần kiểm chứng FVDOC V3 trên các bộ dữ liệu kiểm tra độc lập (tháng 10 năm 2026), văn bản do con người viết được dàn lại thành thư hoặc hợp đồng, có đánh số, số trang và dòng chữ ký, bị đánh dấu là do AI viết trong 0,2–0,7% số trường hợp ở cả năm ngôn ngữ, và các biểu mẫu đã điền thông tin bị đánh dấu trong 0% số trường hợp. Những tài liệu chủ yếu là trường biểu mẫu hoặc bảng sẽ trả về “Không đủ văn bản để đánh giá”.

Văn bản do AI viết nhưng đã được chỉnh sửa hoặc “nhân hóa” có còn bị phát hiện không?

Không phải lúc nào cũng phát hiện được. Việc phát hiện thấp hơn khi AI viết lại hoặc chỉnh nhẹ một tài liệu do con người viết. Khi AI diễn đạt lại tài liệu, làm cho nó chuyên nghiệp hơn hoặc giống người viết hơn, văn bản thường không được phát hiện; văn bản có AI hỗ trợ hoặc đã được diễn đạt lại cũng được phát hiện kém tin cậy hơn. Vì vậy kết quả âm tính không bao giờ xác nhận một tài liệu là sạch.

Vì sao đôi khi kết quả là “chưa đủ cơ sở để kết luận”?

Vì có những văn bản không đủ cơ sở cho bất kỳ kết luận nào, và đoán theo hướng nào cũng sẽ sai quá thường xuyên. Kết quả này không phải dấu hiệu cho thấy AI đã được dùng, và không có tỷ lệ kiểm chứng nào áp dụng cho nó. Nếu tài liệu quan trọng, hãy dựa vào bằng chứng khác, chẳng hạn tệp gốc dạng số hoặc lời giải trình của người gửi về cách soạn thảo.

Công cụ đã được thử nghiệm với những mô hình AI nào?

Trong lần kiểm chứng FVDOC V3 trên các bộ dữ liệu kiểm tra độc lập (tháng 10 năm 2026), các tài liệu hoàn toàn do AI viết từ các dòng mô hình OpenAI, Anthropic, Google và DeepSeek được phát hiện trong 99,3–100% số trường hợp, tài liệu từ các mô hình AI chưa từng dùng khi phát triển trong 98,4–100%, và tài liệu từ một dòng mô hình bị loại hẳn khỏi quá trình phát triển trong 96,5–100%. Các mô hình ngoài những dòng đó không được nêu tên ở đây.

Công cụ được đánh giá lại với tần suất nào?

Trước mỗi lần phát hành mô hình. Mỗi bản phát hành được kiểm chứng trên các bộ kiểm tra độc lập, và trang này được cập nhật số liệu mới cùng ngày kiểm chứng. Báo cáo luôn ghi rõ mô hình và bản phát hành đã tạo ra chúng.

Ai đã kiểm chứng các số liệu này?

Fileverity, trên các bộ kiểm tra độc lập chưa từng được dùng để phát triển. Các nhà nghiên cứu và khách hàng tiềm năng muốn tự đánh giá FVDOC V3 có thể yêu cầu quyền truy cập theo thỏa thuận qua trang liên hệ của chúng tôi.

Kiểm tra những tài liệu đứng sau mọi quyết định.

Xem xét tài liệu được nộp trước khi duyệt hồ sơ bồi thường, thanh toán hóa đơn hoặc dựa vào một bản tường trình bằng văn bản. Kiểm tra lịch sử tệp, chữ ký, các trường trên bản quét và văn bản do AI viết (hỗ trợ tiếng Anh, Pháp, Đức, Tây Ban Nha và Trung), với bằng chứng mà đội ngũ của bạn có thể truy ngược về nguồn.