该研究调查了六种生成型人工智能文本检测器在面对被修改的内容时的效力。结果显示，这些检测器在面对篡改内容时准确率大幅下降，某些技术在逃避检测方面更有效。研究建议在高等教育中对AI文本检测器采取批判性方法，并提出可能的替代方案。