O módulo aplica aprendizado supervisionado utilizando vários modelos, incluindo uma versão modificada do modelo BERT, para prever se o conteúdo é artificial ou original. A inteligência artificial foi exposta a milhões de textos, tanto gerados por IA quanto escritos por humanos, sendo então treinada para identificar a diferença entre eles. Após cada sessão de treinamento, um grande conjunto de dados de teste é utilizado para avaliar se o novo modelo representa uma melhoria.

Análise linguística
Como o conteúdo criado por IA é gerado com base em padrões, não é surpreendente que nele se percebam frases repetitivas, sintaxe estranha ou a ausência de nuances típicas da escrita humana.

Análise estatística
Muitas plataformas utilizam modelos estatísticos para avaliar a complexidade do texto, a estrutura das frases e o uso do vocabulário para determinar se o texto foi escrito por uma IA. Textos gerados por IA frequentemente apresentam uma estrutura e comprimento de frases uniformes, o que os distingue da escrita humana.

Modelos de aprendizado de máquina
Modelos de aprendizado de máquina (como o Originality.AI) são treinados para diferenciar textos humanos dos gerados por IA. Eles utilizam diversas características do texto, incluindo os métodos mencionados acima, para aprender a identificar traços típicos que indicam a escrita por IA.