AI 檢測工具準嗎，用五段中文實測 GPTZero 與人眼對照

本文重點

• 本站 2026 年 9 月 8 日拿五段中文丟進 GPTZero 免登入版。兩段公有領域散文判 Human 100%，Claude 未修改的稿子判 AI 100%，但依本站流程去 AI 化過的同一份稿子還是被判 AI 99%。
• 同一批樣本改用 24 種 AI 味模式對照與 50 分自評，去 AI 化那段拿 40 分、已經指不出可修的痕跡。兩種方法對同一段文字給出相反的結論。
• GPTZero 每次掃描都跳「under 100 words」警告，把 288 個中文字算成 1 個 word。官方 FAQ 承諾的語言只有英文、德文、葡萄牙文、法文、西班牙文五種。
• AI 檢測分數不能當懲處或退稿的唯一依據。OpenAI 官方 FAQ 對「AI 偵測工具有沒有用」的回答是 In short, no，Vanderbilt 大學 2023 年 8 月關掉了 Turnitin 的 AI 偵測功能。

中文圈搜尋「AI 檢測」找到的內容有一個共同形狀：兩句話講原理，接一份工具清單，每款附上廠商自報的準確率，最後提醒你「僅供參考」。沒有人拿中文段落實際去測，把分數攤開來對照。這篇補的就是那一塊。

本站在 2026 年 9 月 8 日做了兩組實測。第一組把五段中文丟進 GPTZero 的免登入版，看它給的百分比。第二組把同樣五段交給 24 種 AI 味模式對照與 50 分自評表，看人眼能指認出來的痕跡跟機器給的分數對不對得上。結果是兩種方法在其中一段上完全相反，而且相反的那一段正好是最多人關心的類型：AI 生成之後人工改寫過的稿子。

往下的內容包含：AI 檢測工具的運算基礎是什麼、免費工具的額度與中文支援對照、廠商自報數字與獨立測試的落差、本站五段中文的完整實測數據、AI 偵測誤判對誰傷害最大、哪些情境可以用哪些不行，以及 Google 到底有沒有在做這件事。

一、AI 檢測工具到底在測什麼

多數 AI 檢測工具的核心只有兩個數字，其餘欄位都是這兩個數字的呈現方式。

（一）困惑度量的是下一個字好不好猜

困惑度（perplexity）是語言模型對一段文字的意外程度。模型讀到「網站速度會影響使用」，接著出現「者體驗」的機率很高，這段的困惑度就低。語言模型生成文字時傾向挑機率高的詞往下接，整段的困惑度會比人寫的平均值低，偵測器把這個數字當主要訊號，低於門檻就往 AI 生成那邊倒。

這也解釋了為什麼寫得工整的人類文章容易被誤判。用字保守、句型規律、詞彙量不大的寫作者，統計特徵剛好跟語言模型重疊。

（二）突發性量的是句子節奏的變化

突發性（burstiness）看的是一段文字裡句子長短與複雜度的起伏。人寫的段落常常一個四十字長句後面接一個五字短句，模型產出的句子長度分布比較平均。偵測器把困惑度與突發性合起來算一個分數，再換算成你看到的百分比。

（三）AI 檢測跟抄襲比對是兩套不同的東西

抄襲比對是把你的文字拿去跟已存在的文件庫做字串比對，比中了可以指出來源網址，證物在手上。AI 檢測沒有比對對象，它算的是機率分布，給不出「跟哪一篇像」。

差別在於一個能附證據、一個只能給機率。這件事決定了第六段那張情境表的分界線：需要拿出證據的場合，AI 檢測工具全部不能用。

二、免費的 AI 檢測工具有哪些，限制各在哪裡

下表的免費額度與登入條件取自各家官方頁面與多篇評測交叉比對（2026 年 9 月查看），「宣稱支援中文」欄位一律是廠商自己的說法，不是驗證結果。

工具	免費怎麼用	要不要登入	宣稱支援中文
isgen.ai	單次上限 5,000 字元，官方頁面未載明每日次數	免登入	官方繁中頁自稱最準確的繁體中文 AI 偵測器，支援 80 種以上語言
GPTZero	基本掃描免登入，本站實測約 4 次之後要求註冊	進階分析要登入	官方 FAQ 列的是英文、德文、葡萄牙文、法文、西班牙文
ZeroGPT	單次最高 15,000 字元	免登入	說法互相矛盾，見下方（二）
Scribbr AI Detector	免費層單次 1,200 字，只偵測 GPT-2、GPT-3.5 這類舊模型，新模型要付費	免登入（免費層）	未特別標榜中文
QuillBot AI Detector	1,200 字以下免費掃描	免登入（免費層）	官網稱支援 20 種以上語言，未列出中文是否在內
Sapling	單次約 2,000 字元	免登入	未特別標榜中文
Copyleaks	免費層約每月 10 頁	進階功能要登入	有中文選項
Originality.ai	每天 3 次免費掃描，單次上限 2,000 字	免登入	官網稱支援 30 種語言，中文表現未見獨立測試
Winston AI	只有 14 天試用	要登入	官網語言清單寫的是 Chinese (Simplified)

（一）免費額度分三種型態，先分清楚再點進去

第一種是真的免登入就能用，isgen.ai、ZeroGPT、Sapling、QuillBot 屬於這一類，貼上文字就有結果。Originality.ai 也在這一類，官方的 AI Checker 頁面寫的是每天 3 次免費掃描、單次 2,000 字以內、不需要帳號，跟中文清單文章常寫的「純付費工具」不一樣。第二種是免登入可以跑，但跑幾次之後要註冊，GPTZero 與 Copyleaks 屬於這一類，本站實測 GPTZero 免登入約 4 次之後第 5 次就被擋下要求註冊。第三種是沒有免費層，Winston AI 只有 14 天試用，看到清單文章把它列在「免費工具推薦」裡就知道那篇沒實際點進去過。

（二）宣稱支援中文的說法互相矛盾

同一款 ZeroGPT，部分中文評測寫「繁中實測穩定」，也有技術社群的文章寫它還不支援中文文章辨識。本站沒有查到 ZeroGPT 官方對中文支援的正式說明，兩種說法就這樣同時流通。連工具支不支援中文都對不起來，它宣稱的準確率就沒有理由照單全收。

Winston AI 的語言清單寫的是 Chinese (Simplified)，簡體。繁體的支援程度官網沒有標，這在中文檢測的語境裡是很大的差別。

（三）字數下限比字數上限更容易踩到

清單文章通常只列字數上限，下限才是實際會出事的地方。QuillBot 建議至少 300 字結果才穩定，Turnitin 在產品長的更新公告裡把送進偵測器的最低字數從 150 字拉高到 300 字，理由就是降低誤判。

中文使用者還多一個坑。本站測 GPTZero 時，288 個中文字被它算成 1 個 word，每次掃描都跳「under 100 words」的警告，等於整段測試都在工具自己宣告不可靠的區間內進行。這個細節在第四段有完整記錄。

三、廠商自報的準確率跟獨立測試差多少

（一）官網自報的數字都在九成以上

GPTZero 的技術頁寫的是在混合了 AI 與人類寫作的文件上準確率 96.5%、誤判率控制在 1% 以內，TOEFL 作文降到 1.1%（2026 年 9 月查看）。Copyleaks 官網的數字是 99.1%。Scribbr 官網同樣是 99.1%。這些都是廠商自己公布的數據，GPTZero 那一頁也同時寫了沒有任何偵測工具能保證 100% 準確。

（二）獨立測試量出來的數字差一個數量級

OpenAI（2023 年 1 月）：官方公告給自家 AI 文字分類器的數字是在英文的挑戰測試集上只正確標出 26% 的 AI 文字，同時把 9% 的人類文字誤判成 AI 生成，1,000 字元以下的短文特別不可靠。這個分類器同年 7 月 20 日下架，TechCrunch 報導的理由就是準確率太低。

Stanford（2023 年，期刊 Patterns）：偵測器偏誤研究拿 TOEFL 作文測七款偵測器，平均 61.22% 被誤判成 AI 寫的，同一批工具對美國八年級生的作文卻幾乎零誤判。

Turnitin 與 Bloomberg（INSIDE 整理的實測報導轉述）：Turnitin 自稱整篇文章誤判率低於 1%、逐句分析 4%，Bloomberg 實測 GPTZero 與 Copyleaks 得到的誤判率落在 1% 到 2%。

Scribbr 免費版的第三方測試數字本站也查過，找到的是二手整理頁面轉述的兩份報告，沒有查到原始報告連結，所以這一組數字不列進上面的對照。

（三）做最久的 Turnitin 把自己的誤判數字拆得最細

Turnitin 產品長 Annie Chechitelli 在官方部落格的更新公告裡把誤判講得比行銷頁細，兩個細節值得寫下來。一是 AI 機率落在 20% 以下的區間誤判特別多，公司因此在報告介面上替低於 20% 的分數加了星號，提醒這段分數比較不可靠。二是超過一半（54%）的誤判句子出現在確實由 AI 寫的文字旁邊，也就是人機混寫的稿子最容易被判錯。

數字要分兩層看。整篇文章層級的誤判率是官方部落格說的 1% 以下，但逐句層級是另一個數字，Turnitin 另一篇逐句誤判率說明寫的是約 4%，也就是每 25 個被標紅的句子大約有 1 句其實是人寫的。清單文章引用的通常只有 1% 那個數字。

這一點跟本站實測對得起來。第四段的 S5 是 AI 生成後人工改寫的稿子，正好落在最容易出錯的區間。

四、本站用五段中文實測 GPTZero 與模式對照

實測日期 2026 年 9 月 8 日，地點台灣，全程用免登入的免費版，沒有付費帳號。

（一）五段樣本的來源與字數

樣本	來源	字數
S1	朱自清〈背影〉節錄，1925 年，公有領域	288
S2	魯迅〈孔乙己〉節錄，1919 年，公有領域	236
S3	本站作者手寫、未經任何 AI 工具	缺席
S4	Claude 生成，未修改	326
S5	S4 依本站去 AI 化流程改寫	約 330
S6	本站商家檔案優化那篇的第一段，AI 初稿加人工審稿加去 AI 化	261

S3 是這組實測最大的缺口，要說清楚。原本設計裡它是唯一的「現代台灣人手寫」對照組，用來測 S1、S2 的結果是不是只成立於一百年前的白話文。這段作者沒有提供，所以本文裡「人寫」的兩個樣本都是民國初年的散文，語感跟今天的網路寫作差很遠，這個限制會影響結論的適用範圍。

S4 的生成指令只有一句「用繁體中文寫一段 300 字，說明為什麼網站速度影響 SEO」，沒有加任何風格要求，拿到什麼就用什麼。S5 是把 S4 交給本站的去 AI 化流程改寫的結果，事實層面沒有新增，只重寫了句子並補上本站自己的數據。兩段全文如下。

S4，Claude 生成未修改，AI 原稿照引：在當今數位時代，網站速度已成為影響搜尋引擎優化的關鍵因素之一。隨著使用者對於瀏覽體驗的期望不斷提高，Google 也將頁面載入速度納入排名演算法的考量。首先，網站速度直接影響使用者體驗：載入緩慢的頁面會導致跳出率上升，進而降低網站的整體表現。其次，Google 推出的 Core Web Vitals 指標，明確將載入效能、互動性與視覺穩定性列為評估標準，這意味著速度不僅是技術問題，更是排名策略的核心。此外，行動裝置的普及使速度優化變得更加重要，因為行動網路環境往往較不穩定。值得注意的是，速度優化並非一蹴可幾，需要從圖片壓縮、程式碼精簡、伺服器回應時間等多個面向著手。總的來說，網站速度不僅關乎技術層面，更是提升使用者滿意度與搜尋能見度的重要基石。

S5，S4 依本站流程改寫後：網站速度影響 SEO 的路徑有兩條。第一條是使用者行為：頁面超過三秒還沒出現內容，一部分人會直接關掉，Google 看得到這些人回到搜尋結果頁再點下一個結果。第二條是 Google 自己的量測：2021 年起 Core Web Vitals 進入排名訊號，LCP、INP、CLS 三個指標各有門檻，量的是真實使用者在 Chrome 上的 75 百分位數據，不是你在辦公室網路跑一次的結果。本站 7 月的例子：首頁 LCP 從 11.5 秒降到 2.2 秒，做的只有三件事，Noto Serif TC 字重從 5 個減到 2 個、字型 CSS 改成非同步載入、gtag 延後執行。行動裝置的數據比桌機差，因為 4G 網路的延遲吃掉了大部分預算，優化順序先看行動版報表。

（二）GPTZero 免登入版判對了兩種極端

測試設定是 Basic Scan、模型版本 4.1m、語言選單只有英文等五個選項可選。

樣本	GPTZero 判定	掃描時的提示
S1 人寫（1925）	Human 100%	跳出 under 100 words 警告
S2 人寫（1919）	Human 100%	跳出 under 100 words 警告
S4 AI 原稿	AI 100%	跳出 under 100 words 警告
S5 去 AI 化後	AI 99%、Human 1%	跳出 under 100 words 警告
S6 本站上線段	未測	第 5 次掃描要求註冊帳號，免登入額度到此為止

四段都跳「under 100 words」，原因是它按 word 數斷詞，288 個中文字被算成 1 個 word。工具在自己宣告樣本太短、結果不可靠的狀態下，仍然給出了 100% 與 99% 這種極端數字。

GPTZero 首頁 FAQ 的「Which languages does GPTZero support?」承諾的語言是英文、德文、葡萄牙文、法文、西班牙文，中文不在內。所以上表的意義不是「GPTZero 測中文的準確率是多少」，而是「一款沒有承諾支援中文的工具，被拿來測中文時會給出什麼」，而中文圈的工具清單文章推薦它的時候幾乎沒有提這件事。

（三）模式對照與 50 分自評給出不一樣的答案

第二組測試換方法。同樣五段交給 24 種 AI 味模式對照表逐條核對，再跑五個維度、各 10 分的自評。這兩張表出自開源專案 Humanizer-zh，本站上一篇去 AI 化實作已經完整說明出處與打分依據，這裡直接用。

下表比上一張多一列 S6。S6 只做了模式對照，GPTZero 那一輪的免登入額度先用完了，沒有測到。

樣本	命中的模式	直接性	節奏	信任度	真實性	精煉度	總分
S1〈背影〉	無，全是具體動作與物件（黑布小帽、朱紅的橘子、兩手攀著上面）	9	10	9	10	8	46
S2〈孔乙己〉	無，價格、菜名、動作都具體（四文銅錢、鹽煮筍、踱進）	9	10	9	10	9	47
S4 AI 原稿	時代大帽子開場、隨著⋯開頭的銜接、導遊式連接詞（首先／其次／此外）、否定式排比兩次（不僅⋯更是⋯）、轉場套語兩處（值得注意的是、總的來說）、誇大意義（關鍵因素、核心、重要基石）、全段零數字零出處、金句收尾	3	4	4	3	4	18
S5 去 AI 化後	大致乾淨，「路徑有兩條、第一條、第二條」是結構句但有內容，句子偏長所以節奏扣分，有具體數字與自家案例	9	7	8	8	8	40
S6 本站上線段	無明顯模式，資訊密度高、數字都有官方出處，但連續三句都是規則加數字，節奏單一	9	7	9	7	9	41

S1 與 S2 兩種方法一致，都判人寫。S4 兩種方法也一致，都判 AI。分岔點在 S5：GPTZero 給 99% 是 AI，模式對照卻找不到可以指認的痕跡，40 分屬於可以交稿的區間。

（四）四點觀察與這組實測的限制

第一，GPTZero 對中文的兩個極端都判對了，古典散文判人寫，未修改的 Claude 稿子判 AI。

第二，卡住的是中間態。人工改寫過的 S5 仍被判 99% 是 AI，而它在人眼的逐條對照下已經沒有可指認的問題。實務上絕大多數的 AI 輔助寫作都落在這個中間態。

第三，模式對照能指出哪一句、哪一個詞有問題，偵測器只給一個百分比。前者可以拿去修，後者不能。收到「99% AI」的作者不知道要動哪裡，收到「第一句是時代大帽子開場、第四句用了兩次否定式排比」的作者知道。

第四，兩種方法都不能證明作者是誰。模式對照評的是文字有沒有 AI 痕跡，偵測器評的是統計特徵，兩者都跟「這段字是誰打出來的」沒有因果關係。一個人可以寫出滿是 AI 痕跡的文章，一個模型也可以在指令夠細的情況下產出乾淨的文字。

限制要一次講完，這是示範不是統計。樣本只有 5 段，工具只有 1 款的免費版，S3 那個現代手寫對照組缺席，人寫樣本全是民國初年的散文。第二組評分不是盲測，評分者是 Claude 而且知道每段的來源，S4 那份 AI 稿也是 Claude 生成的。任何一個變數改掉，數字都可能不一樣。要當統計證據看，這組數據不夠格；要當「同一段中文丟進兩種判斷方法會得到相反結論」的存在證明，它夠了。

五、AI 偵測誤判對哪些人傷害最大

誤判率的百分比是整體平均，各族群拿到的數字並不一樣。以下三類人，被誤判的比率或被誤判之後要付的代價都高於平均。

（一）非母語寫作者被誤判的比率最高

Stanford 團隊的偵測器偏誤研究給的數字是 TOEFL 非母語英語作文平均 61.22% 被判成 AI 生成，同一批工具對美國八年級生幾乎零誤判。第一段講的困惑度機制在這裡直接兌現成一群人的損失。

OpenAI 官方的教育者 FAQ 把這件事寫進官方文件，說自家測試時發現偵測器把莎士比亞的文本與美國獨立宣言判定為 AI 生成，並指出這類工具對英語非母語者以及寫作風格公式化的學生有不成比例的影響。

（二）學生被誤判的代價是一份學術不端的紀錄

英國聖安德魯斯大學的醫學生哈里森・夏普爾斯（Harrison Sharples）的論文被評閱者標記為 AI 生成，理由是語氣流暢一致、語法完美無瑕、句子結構相似，他因此收到學術不端的警告信，本人堅稱全程未使用 AI。校方接受了他的上訴，理由是第一次聽證會有技術狀況造成的程序問題。11 月中的第二次聽證會之後，校方決定不採納對他的指控，論文最終拿到滿分，這件事也不會留在他的職業紀錄上（風傳媒轉載 BBC 中文報導）。寫得工整反而被冤枉，跟 Stanford 那份研究的結論指向同一件事。

中國多所大學 2026 年要求畢業論文通過 AI 檢測之後，多名學生投訴原創論文被判定為 AI 生成（中央社報導、TechNews 報導）。

台灣本地的部分，本站搜尋過「學校或機構用 AI 偵測器判定學生、員工」的爭議案例，查無。查到的是用 AI 工具作弊被抓的新聞，性質相反，不能拿來當誤判案例。所以上面三個案例全是國外的，台灣讀者要自行換算適用性。

（三）內容工作者被誤判的代價是退稿與扣款

本站讀者多數是自己寫文或帶團隊寫文的人，遇到的版本通常長這樣：客戶、平台或協作方拿一款免費 AI 檢測工具當驗收標準，分數過不了就退稿或扣款。第三段那些數字說明了這個做法的問題，Turnitin 官方部落格也承認人機混寫的稿子最容易被判錯，而人機混寫正是今天多數內容工作者的實際狀態。

沒有工具能區分「AI 寫的」跟「人寫得很像 AI」。把分數寫進合約，等於用一個沒有第三方中文測試支持的數字決定要不要付款。

六、什麼情境可以用 AI 檢測工具，什麼情境不能

（一）六個情境的能用不能用對照

情境	能不能用	理由
自己寫完之後掃一次，看它標紅哪幾句	可以	標紅的句子多半真的公式化，改掉對讀者有好處，成本只有幾分鐘
團隊內部提醒作者某段讀起來像模板	可以，但要附上具體句子	分數本身沒有可執行的資訊，指出哪一句才改得動
拿分數當發稿門檻，過不了就退稿	不行	量的是統計特徵，跟事實正不正確、來源齊不齊全、對讀者有沒有用無關
拿分數當作者違規的證據，據以扣分或懲處	不行	誤判有真實案例，工具端與機構端都已經公開承認做不到
判斷外包稿件是不是 AI 代寫，據以扣款	不行	沒有工具能證明作者是誰，爭議只會變成雙方各拿一個分數對峙
判斷競爭對手的網頁是不是 AI 寫的	沒有意義	Google 的排名判準不是產出方式，測出來也不影響你要做的事

分界線在第一段講過的那件事：AI 檢測給的是機率，不是證物。需要拿出證據的場合一律不能用，需要一個提醒訊號的場合可以用。

（二）OpenAI 官方對「AI 偵測工具有沒有用」的回答是不行

OpenAI 的教育者 FAQ 用一句「In short, no」開頭，明講沒有任何工具（包含 OpenAI 自己做過的那個）能可靠區分 AI 與人類文字。賣 AI 模型的公司在自己的官方說明文件裡否定 AI 檢測工具的可靠性，這句話的份量比任何第三方評測都重。

（三）機構端已經開始退場

Vanderbilt University 在 2023 年 8 月 16 日的官方公告裡關掉了 Turnitin 的 AI 偵測功能，理由算得很清楚：學校 2022 年共送了 75,000 份報告進 Turnitin，若當時已有這項功能、又照 Turnitin 自稱的 1% 誤判率計算，大約會有 750 份學生報告被錯誤標記為含有 AI 寫作。公告同時列了演算法透明度不足、對非母語學生的偏見、學生資料隱私三項疑慮。

內容產業可以直接套用這個算法：一年發 500 篇稿子，1% 就是 5 篇被冤枉，而且被冤枉的多半是寫得最工整的那幾篇。驗收標準要建立在可以指認的東西上，本站的做法寫在SEO 文章的產製流程與人工把關範圍，判斷內容可不可信的框架寫在 E-E-A-T 怎麼判斷內容可信度。

七、Google 會不會用 AI 偵測器判斷你的網站

沒有公開資料顯示 Google 拿 AI 檢測分數當排名依據，官方立場一直是看內容品質、不看產出方式，2024 年 3 月的垃圾內容政策更新把「規模化內容濫用」列進去之後，人工與自動化產製用同一把尺量。容易被搞混的是 Google 的 SynthID Detector，它辨識的是 Google 自家 AI 工具產生的圖片、音訊、影片有沒有帶浮水印，跟判定網頁文字是不是 AI 寫的是兩件事。政策的完整界線、三條紅線與判斷框架寫在 AI 內容的官方政策與評分者指南界線，這裡不重複。

八、FAQ

（一）Q1: AI 檢測工具準嗎

沒有一款可以當證據用。OpenAI 2023 年 1 月公告自家分類器時只正確標出 26% 的 AI 文字、誤判 9% 的人類文字，同年 7 月下架。Stanford 團隊拿 TOEFL 作文測七款偵測器，平均 61.22% 被誤判成 AI 寫的。本站 2026 年 9 月拿五段中文測 GPTZero 免登入版，兩種極端判對了，人工改寫過的那段被判 99% 是 AI。當參考訊號可以，當退稿依據不行。

（二）Q2: GPTZero 準確嗎

官網自述在混合了 AI 與人類寫作的文件上準確率 96.5%、誤判率 1% 以內，這是廠商自己公布的數據，同一頁也寫了沒有工具能保證 100% 準確。Bloomberg 實測 GPTZero 與 Copyleaks 的誤判率落在 1% 到 2%。中文的部分本站實測過，官方 FAQ 只承諾五種語言、中文不在內，每次掃描都跳不到 100 字的警告，288 個中文字被算成 1 個 word。

（三）Q3: 文章被 AI 檢測工具判定是 AI 寫的該怎麼辦

先看它有沒有逐句標記。標紅的句子如果真的公式化，改掉對讀者有好處。如果那幾句是你自己寫的、也講了具體的事，那就是誤判，申辯分數沒有用，因為對方手上的也只是一個機率。可以做的是留下寫作過程的證據，草稿版本、查資料的連結、修改時間。Turnitin 官方部落格公布的數字是 54% 的誤判句子就出現在真正由 AI 寫的文字旁邊，人機混寫的稿子最容易被判錯。

（四）Q4: AI 檢測工具支援中文嗎

宣稱支援的很多，可以核對的幾乎沒有。isgen.ai 自稱是最準確的繁體中文檢測器，Winston AI 的語言清單寫的是簡體中文，GPTZero 官方 FAQ 只列英文、德文、葡萄牙文、法文、西班牙文。ZeroGPT 的中文支援在不同評測裡說法相反。本站找不到以中文語料做的同儕審查測試，這些宣稱沒有第三方數字可以驗。

（五）Q5: Google 會用 AI 偵測器判斷我的網站內容嗎

沒有公開資料顯示 Google 拿 AI 檢測分數當排名依據。官方一貫的說法是看內容品質、不看產出方式，2024 年 3 月的垃圾內容政策把規模化內容濫用寫進去，人工與自動化同一把尺。容易混淆的是 SynthID Detector，那辨識的是 Google 自家 AI 工具產生的圖片、音訊、影片有沒有帶浮水印，不是網頁文字。