该论文调查了318篇研究论文，全面概述了DeepFake生成、检测和逃避检测等方面，并分析了各种生成和检测方法的分类。同时，展示了生成和检测之间的交互作用，并设计了交互式图表。

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。