El módulo utiliza aprendizaje supervisado, aplicando varios modelos, incluido un modelo BERT modificado, para predecir si el contenido es artificial o original. La inteligencia artificial fue entrenada con millones de textos generados tanto por IA como por autores humanos, aprendiendo a diferenciar entre ambos. Después de cada sesión de entrenamiento, se emplea un amplio conjunto de datos de prueba para evaluar si el modelo actualizado supone una mejora.

Análisis lingüístico
Dado que el contenido creado por IA se genera a partir de plantillas, es común observar frases repetitivas, sintaxis extraña o la ausencia de matices característicos de la escritura humana. Estas peculiaridades facilitan la identificación de contenido generado por IA.

Análisis estadístico
Muchas plataformas emplean modelos estadísticos para evaluar la complejidad del texto, la estructura de las oraciones y el uso del vocabulario. Los textos generados por IA suelen presentar una estructura y longitud de oraciones uniformes, lo que los distingue de la escritura humana.

Modelos de aprendizaje automático
Los modelos de aprendizaje automático (por ejemplo, Originality.AI) están diseñados para diferenciar entre textos humanos y generados por IA. Utilizan diversas características del texto, incluidas las mencionadas anteriormente, para identificar patrones característicos que indican que el texto fue escrito por inteligencia artificial.