目前，类AI辅写检测技术主要使用自然语言处理技术，如文本分类、命名实体识别、句法分析等，来识别文本中是否包含AI生成的句子或段落。这些技术虽然在许多情况下可以提供相当准确的检测结果，但在某些情况下可能会出现误判或漏判。

此外，类AI辅写检测技术的准确率还受到训练数据的质量和数量、算法的选择和调参等因素的影响。因此，在实际应用中，需要根据具体场景和需求，选择合适的检测算法和数据集，并进行适当的调参和优化，以获得最佳的检测效 果。

AI辅写检测的准确性和精度也可能受到中风险的影响，因为相对于普通文本，中风险文本的结构更加复杂，处理难度更大，因此可能存在一定的漏检和误判情况。为了确保辅写检测的准确性和安全性，建议在对中风险文本进行辅写检测时，应该进行更加严格的人工审核和控制，并且建立完善的风险识别和处理机制，以保障信息安全和用户权益。