Confronto tra i 20 migliori rilevatori di testi generati dall'IA

Abbiamo condotto un benchmark dei 10 rilevatori di testi generati dall'IA più comunemente utilizzati. Ecco un rapido riepilogo dei nostri risultati:

• Migliore prestazione complessiva: Copyleaks – Molto accurato nel rilevamento dell'IA, ha segnalato tutti i 9 testi IA, ma ha anche segnalato 1 testo umano su 9 come IA (con un punteggio IA del 100%).
• Alternative valide: GPTZero e Pangram – Entrambi hanno ottenuto un'accuratezza superiore alla media, particolarmente efficaci nell'identificare i testi scritti da umani.

Esplora il confronto dettagliato di funzionalità e prezzi dei migliori 20 rilevatori di contenuti IA, insieme ai risultati dei benchmark e ai sistemi di rilevamento IA alla base di questi strumenti:

Benchmark degli strumenti di rilevamento dei contenuti IA

Per i dettagli sul benchmark, leggi la metodologia del benchmark degli strumenti di rilevamento dei contenuti IA.

Di seguito è riportata una semplice panoramica delle prestazioni di ciascuno strumento di verifica IA, inclusa la capacità di identificare correttamente i testi generati dall'IA e dagli umani.

Risultati per rilevatori di testi IA

I rilevatori di contenuti IA sono bravi a individuare i testi scritti da umani. In un esperimento, hanno segnalato correttamente il 88% dei contenuti generati da umani.

Tuttavia, sono stati meno accurati con i testi generati dall'IA. Ne hanno identificato correttamente il 71%.

I rilevatori sono stati più affidabili sui testi scritti da umani (88%) che sui testi generati dall'IA (71%), ma i loro errori sulla scrittura umana hanno conseguenze più gravi, poiché un falso positivo può significare un'accusa ingiusta.

Copyleaks

Il rilevatore Copyleaks IA supporta oltre 30 lingue e spiega perché un contenuto viene segnalato come IA.

• Ha rilevato tutti i 9 testi IA (punteggio IA medio: 100%).
• Ha segnalato 1 testo umano su 9 come IA, con un punteggio IA del 100% (punteggio medio sui testi umani: 11%).
• Un rilevatore di contenuti IA valido, sebbene il suo unico falso positivo sia stato molto convinto.

GPTZero

GPTZero combina il rilevamento dell'IA con strumenti come il controllo antiplagio, la verifica delle fonti e i replay di scrittura, aiutando gli utenti a comprendere e preservare ciò che è davvero scritto da umani.

All'inizio del 2026, GPTZero si posiziona sul rilevamento dei testi umanizzati dall'IA.¹

• Ha segnalato 8 testi IA su 9 (punteggio IA medio: 87%); ha mancato un testo DeepSeek (29%). Nessun testo umano è stato segnalato (punteggio medio sui testi umani: 2%).
• Tra i rilevatori IA più accurati del nostro test.

Pangram

Pangram IA Detector fornisce uno strumento per rilevare i contenuti generati dall'IA. Supporta più lingue ed è facile da usare sia per i creatori di contenuti sia per gli educatori.

• Ha rilevato i testi IA con un'accuratezza del 85%.
• Ha identificato correttamente tutti i testi scritti da umani (accuratezza del 100%).
• Un rilevatore di contenuti IA altamente affidabile, particolarmente efficace nel riconoscere correttamente i testi scritti da umani, il che lo rende una scelta solida per mantenere l'integrità dei contenuti.

Originality IA

Originality IA offre funzionalità avanzate per gli editori web per verificare se un contenuto è generato dall'IA, plagiato o fattualmente errato, aiutando i team a pubblicare con fiducia testi originali, accurati e scritti da umani.

• Ha rilevato tutti i testi IA di ChatGPT e DeepSeek, ma ha mancato un contenuto IA generato da Gemini.
• L'accuratezza di rilevamento complessiva è intorno alla media sia per i testi generati dall'IA sia per quelli scritti da umani, con il 93% per quelli generati dall'IA e il 13% per quelli scritti da umani.

Scribbr

Il rilevatore IA gratuito di Scribbr utilizza algoritmi avanzati per individuare contenuti generati dall'IA, modificati dall'IA o scritti da umani, offrendo approfondimenti a livello di paragrafo, supporto multilingue e nessuna registrazione necessaria.

• Ha mancato tre testi IA, con un'accuratezza di rilevamento dei testi IA del 69%.
• Ha erroneamente segnalato un testo scritto da umano come probabilmente IA (tasso di falsi positivi del 6%).
• Prestazioni moderate; non il più accurato, ma comunque utile per i controlli generali sui contenuti IA.

Sapling

Questo è uno strumento di rilevamento IA gratuito creato per distinguere tra testi scritti da umani e macchine.

• Ha rilevato perfettamente i testi scritti dall'IA.
• Ha erroneamente etichettato quattro contenuti generati da umani come IA (tasso di falsi positivi del 45%).
• Migliorabile nel distinguere i testi generati dall'IA dalla scrittura umana.

Undetectable IA

Lo strumento di Undetectable IA ti consente di verificare se il tuo testo viene segnalato come generato dall'IA e di trasformarlo in contenuti simili a quelli umani che aggirano tutti i principali strumenti di rilevamento IA.

• Superiore alla media nel rilevamento dei testi IA con un tasso di falsi negativi del 29%.
• Ha erroneamente etichettato tre testi scritti da umani come contenuti scritti dall'IA (tasso di falsi positivi del 34%).

QuillBot

QuillBot IA Detector identifica i contenuti generati dall'IA e analizza anche i testi perfezionati con strumenti di parafrasi o grammatica, offrendo report dettagliati senza costi o limiti di tempo.

• Ha mancato tutti i testi IA generati da Gemini e ha raggiunto un tasso di falsi negativi del 49%.
• Ha inoltre segnalato erroneamente un testo scritto da umano come contenuto generato dall'IA con una probabilità del 55%.
• Efficace nel rilevare i testi IA, ma meno accurato con i contenuti scritti da umani.

ZeroGPT

ZeroGPT è un rilevatore di testi IA gratuito e facile da usare che supporta tutte le lingue e offre report PDF dettagliati con un'elevata accuratezza supportata dall'avanzata tecnologia DeepAnalyse.

• Ha segnalato solo 3 testi IA su 9, tutti di ChatGPT (punteggio IA medio: 41%); ha mancato tutti i testi Gemini e DeepSeek.
• Ha etichettato correttamente tutti i testi scritti da umani (0% di falsi positivi).

Writer IA Content Detector

Writer IA Content Detector offre un rilevatore di contenuti IA integrato in una piattaforma collaborativa che aiuta i team a controllare fino a 5.000 parole.

• Non riesce a rilevare i testi generati dall'IA (accuratezza media del 10%).
• Raramente segnala erroneamente contenuti scritti da umani (3% di falsi positivi).
• Non è un rilevatore di scrittura IA affidabile per individuare i testi generati dall'IA.

Risultati di altre ricerche su questo argomento

Studi recenti evidenziano la variabilità e i limiti degli strumenti di rilevamento dei testi IA:

Scrittura artificiale e rilevamento automatizzato – ha valutato Pangram, Originality IA e GPTZero. I rilevatori commerciali hanno superato gli strumenti open source, con Pangram che ha raggiunto tassi di falsi positivi e negativi quasi nulli tra lunghezze di testo, generi e modelli IA.²

IA vs accademia: studio sperimentale sull'accuratezza dei rilevatori di testi IA nella scrittura accademica sulla salute comportamentale – ha testato rilevatori gratuito e a pagamento su 300 testi (100 ChatGPT, 100 Claude, 100 scritti da umani). Gli strumenti gratuito hanno segnalato circa il 27% dei testi umani come IA, mentre Originality IA ha ottenuto risultati migliori ma ha avuto difficoltà con i contenuti generati da Claude, mostrando limiti nell'applicazione di politiche di rilevamento rigorose.³

La parafrasi elude i rilevatori di testi generati dall'IA, ma il retrieval è una difesa efficace – ha introdotto una difesa che utilizza il recupero di testi semanticamente simili. Questo metodo ha rilevato il 80–97% dei testi IA parafrasati, classificando erroneamente l'1% delle sequenze scritte da umani, dimostrando un approccio potenziale per migliorare la robustezza del rilevamento.⁴

Risultati per modelli LLM

L'accuratezza del rilevamento dei contenuti IA dipende anche dal LLM sottostante utilizzato per generare il testo. I rilevatori IA hanno ottenuto i risultati migliori sui testi generati da ChatGPT (accuratezza del 87%), risultati moderati su DeepSeek (72%) e hanno avuto maggiori difficoltà con i testi generati da Gemini (54%).

Confronto dei 20 rilevatori di contenuti generati dall'IA più comuni

Nota: N/A significa che il fornitore non comunica pubblicamente le lingue supportate.

Classifica: I prodotti sono classificati in base al traffico web di ciascun sito.

Criteri di inclusione: sono stati inclusi i fornitori con oltre 10.000 recensioni su Similarweb.

Funzionalità

Rilevamento del plagio: identifica e segnala i contenuti che corrispondono ad altre fonti, contribuendo a garantire l'originalità.

Rimozione del plagio: aiuta a eliminare i contenuti copiati, garantendo che il testo sia originale e gratuito da plagio.

Umanizzatore di testo: regola il testo generato dall'IA per renderlo più naturale e simile a quello umano, perfezionando la struttura della frase e il tono.

Lingue supportate: offre la capacità di rilevare contenuti generati dall'IA in più lingue, ampliando la sua usabilità in contesti globali.

Possibili ragioni dietro le differenze

I rilevatori di testi generati dall'IA variano principalmente per accuratezza, tassi di falsi positivi, supporto linguistico e funzionalità aggiuntive:

• Prestazioni di rilevamento: Copyleaks è in testa con un rilevamento dell'IA quasi perfetto e bassi falsi positivi. GPTZero e Pangram sono alternative valide, soprattutto nell'identificare correttamente i contenuti scritti da umani. Strumenti come Sapling, Undetectable IA e QuillBot hanno tassi di falsi positivi o negativi più elevati, il che li rende meno affidabili per un rilevamento rigoroso.
• Obiettivo principale: Alcuni rilevatori danno priorità all'accuratezza del rilevamento dell'IA su più modelli (Copyleaks, GPTZero, Pangram), mentre altri aggiungono controlli antiplagio o umanizzazione del testo (Originality IA, Undetectable IA) oppure enfatizzano l'accessibilità e la semplicità d'uso (ZeroGPT, Scribbr).
• Copertura linguistica e di piattaforma: Gli strumenti differiscono per numero di lingue supportate e facilità di implementazione. Copyleaks e Undetectable IA coprono decine di lingue, mentre altri come GPTZero si concentrano sull'inglese.
• Esperienza utente e flusso di lavoro: Alcuni strumenti forniscono report e spiegazioni dettagliate (Copyleaks, Originality IA), mentre le opzioni leggere privilegiano controlli rapidi con una configurazione minima (Scribbr, ZeroGPT).

Test sui rilevatori di testi generati dall'IA metodologia

Eseguiamo test chiari e strutturati per valutare i rilevatori di testi generati dall'IA. Questi strumenti aiutano a identificare i contenuti generati dall'IA e supportano l'integrità accademica, la qualità dei contenuti e la scrittura originale.

Fase 1: Creare i testi di prova

Abbiamo innanzitutto selezionato 9 campioni di contenuti scritti da umani, di lunghezza compresa tra 100 e 196 parole. Per ciascuno dei 3 argomenti, abbiamo utilizzato 3 campioni scritti da umani e generato un testo ciascuno con ChatGPT, Gemini e DeepSeek, per un totale di 9 testi scritti da umani e 9 generati dall'IA. L'abbinamento di ogni testo generato dall'IA al corrispondente campione scritto da umani garantisce un confronto equo.

L'uso di più generatori di contenuti IA consente inoltre un'analisi completa, poiché alcuni strumenti di rilevamento sono più adatti a identificare contenuti prodotti da specifici modelli di IA.

Fase 2: Utilizzare i migliori strumenti di rilevamento dei contenuti IA

Successivamente, abbiamo testato ciascuno dei 18 testi utilizzando 10 degli strumenti di rilevamento IA più comuni. Questi strumenti mirano a rilevare il testo generato dall'IA, confrontare i modelli linguistici e stimare la probabilità che un testo sia stato scritto dall'IA. Ogni strumento restituisce un punteggio di probabilità IA per ogni testo. Il rilevamento dei testi IA è il punteggio medio che uno strumento ha assegnato ai 9 testi IA; il rilevamento dei testi umani è 100% meno il punteggio medio assegnato ai 9 testi umani. Consideriamo un testo come "segnalato come IA" quando il suo punteggio è pari o superiore al 50%.

Fase 3: Registrare i risultati del rilevamento

Per ciascuno strumento di verifica IA, abbiamo registrato il punteggio percentuale assegnato e quanto lo strumento ha indicato il testo come generato dall'IA. Questo ci ha aiutato a capire quali rilevatori di testi IA sono più affidabili e quali potrebbero generare falsi positivi etichettando i testi scritti da umani come IA.

Perché abbiamo bisogno di un rilevatore di testi generati dall'IA

Man mano che gli strumenti di scrittura IA diventano più avanzati, cresce la necessità di un rilevatore di testi generati dall'IA. Ecco perché:

Mantenere l'integrità accademica

In ambito accademico, un rilevatore IA aiuta a garantire che gli studenti presentino lavori originali, prevenendo gli imbrogli e sostenendo l'onestà identificando i contenuti scritti dall'IA.

Garantire contenuti di alta qualità

I rilevatori IA garantiscono che i contenuti rimangano di alta qualità e autentici analizzando il testo alla ricerca di segni di generazione IA. Questo è fondamentale per le aziende e i creatori di contenuti che necessitano di materiale affidabile e originale.

Mitigare i rischi reputazionali e mantenere la credibilità

La reputazione è tutto nel mondo degli affari e dell'accademia. L'uso di un verificatore di contenuti IA aiuta a prevenire la pubblicazione di contenuti generati dall'IA inaffidabili o fuorvianti.

Fornire un'analisi dettagliata

I rilevatori IA scompongono il contenuto frase per frase, offrendo un esame approfondito per identificare con sicurezza il testo generato dall'IA.

Migliorare il processo di scrittura

Gli strumenti IA supportano il processo di scrittura, ma il rilevamento dell'IA garantisce autenticità e originalità nel contenuto finale, assicurando che sia realmente scritto da umani.

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Come funzionano i rilevatori di contenuti generati dall'IA

I rilevatori di contenuti generati dall'IA utilizzano diversi modelli di rilevamento IA per identificare se un testo è stato scritto da uno strumento di IA. Questi metodi si basano su machine learning (ML) e natural language processing (NLP) per analizzare i pattern e la struttura del contenuto. Ecco quattro modi comuni di funzionamento dei rilevatori IA:

1. Classificatori

I classificatori utilizzano il machine learning per suddividere il testo in gruppi "umano" o "IA". Apprendono da esempi pre-etichettati. Tuttavia, se i dati di addestramento sono troppo limitati, possono etichettare scritti umani insoliti come generati dall'IA. Questo può causare falsi positivi.

2. Embeddings

Gli embedding testuali trasformano le parole in numeri per l'analisi. Esaminano la frequenza delle parole e le frasi comuni per segnalare il testo IA. Ma ridurre il linguaggio complesso in vettori può far perdere sfumature. Questa semplificazione può portare a errori nel rilevamento.

3. Perplexity

Perplexity misura quanto un testo sia prevedibile. I contenuti generati dall'IA mostrano spesso una bassa perplessità. Tuttavia, la scrittura umana creativa o non convenzionale può avere una perplessità più elevata. Questo può confondere il rilevatore e causare errori.

4. Burstiness

La burstiness esamina le variazioni nella lunghezza e nella struttura delle frasi. Il testo IA è generalmente più uniforme, quindi una bassa burstiness può indicare l'uso dell'IA. Tuttavia, se a uno strumento di IA viene chiesto di variare il suo stile, la burstiness potrebbe non contrassegnare correttamente il contenuto come generato da una macchina.

Un approccio diverso: watermarking e provenienza

I rilevatori fanno supposizioni dopo che il testo è stato scritto. Un approccio più recente contrassegna il testo come creato dall'IA fin dall'inizio.

L'esempio principale per il testo è SynthID di Google.⁵ Mentre un modello di IA scrive, SynthID modifica leggermente le sue scelte lessicali. Questo crea uno schema nascosto che un rilevatore corrispondente può leggere in seguito. Google ha reso open source la versione testuale su Hugging Face, così altri sviluppatori possono aggiungerla ai propri strumenti.

Un secondo livello, chiamato C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) Content Credentials, funziona in modo diverso.⁶ Allega un record firmato a un file, mostrando da dove proviene e come è stato modificato. Adobe, Microsoft, la BBC, OpenAI e Google supportano lo standard, che è diventato uno standard ISO nel 2025.⁷

I grandi laboratori stanno ora utilizzando entrambi insieme. Nel maggio 2026, OpenAI è entrata a far parte del comitato direttivo C2PA e ha accettato di aggiungere i watermark SynthID alle Content Credentials che utilizza.⁸ Lo stesso giorno, Google ha dichiarato che i controlli C2PA e SynthID arriveranno su Search e Chrome.⁹

Il watermarking funziona se lo strumento di IA aggiunge il contrassegno quando il testo viene creato. Non può aiutare con i testi provenienti da modelli che saltano questo passaggio. E per il testo, il contrassegno è facile da rompere.

Ulteriori letture

• Strumenti di Emotion IA supportati da test nel mondo reale
• Test del benchmark sull'analisi del sentiment
• Migliori generatori di documenti Word IA

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Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

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Registro delle modifiche

3 aggiornamenti

20262025

1. 25 mag

   Aggiunta una sezione su filigrana e provenienza, che copre SynthID di Google e C2PA Content Credentials.

Collegamenti di riferimento

1.

Detecting AI-Humanized Text: How GPTZero Stays Ahead

AI Detection Resources | GPTZero

2.

Artificial Writing and Automated Detection | NBER

3.

AI vs academia: Experimental study on AI text detectors' accuracy in behavioral health academic writing - PubMed

4.

[2303.13408] Paraphrasing evades detectors of AI-generated text, but retrieval is an effective defense

5.

Google Expands Content Watermarking Tool to AI-Generated Text - Infosecurity Magazine

Infosecurity Magazine

6.

Content Credentials | Verify Media Authenticity

7.

ISO/DIS 22144, Authenticity of Information - Content Credentials - Association for Information Science and Technology | ASIS&T

8.

Advancing content provenance for a safer, more transparent AI ecosystem | OpenAI

9.

Tools to understand how content was created and edited

Google

Ezgi Arslan, PhD.

Analista di settore

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Ezgi ha conseguito un PhD in Economia aziendale con specializzazione in finanza e ricopre il ruolo di analista di settore presso AIMultiple. Conduce ricerche e approfondimenti all'intersezione tra tecnologia e business, con competenze che spaziano dalla sostenibilità alle indagini e all'analisi del sentiment, dalle applicazioni di agenti IA nella finanza all'ottimizzazione dei motori di risposta, dalla gestione dei firewall alle tecnologie di procurement.

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