Вивчаємо детектори ШІ та їхню ефективність у виявленні контенту, створеного штучним інтелектом

Aнатолій_Іванченко

Сьогодні стає дедалі складніше визначити, чи був текст написаний штучним інтелектом (ШІ), чи реальною людиною. Для розв'язання проблеми автентичності та оригінальності текстового контенту з'явилися інструменти виявлення ШІ, які дозволяють виявити використання генеративних платформ ШІ, таких як великі мовні моделі (LLM). У цій статті ми розглянемо, як працюють інструменти виявлення ШІ, наведемо кілька прикладів і обговоримо перешкоди, з якими ці інструменти стикаються на шляху до повної точності.

Як працюють інструменти для виявлення ШІ?

Детектори ШІ аналізують шаблони, структури та лінгвістичні особливості, які відрізняють текст, написаний людиною, від контенту, створеного штучним інтелектом. Розглянемо докладніше, як ці інструменти зазвичай працюють:

1. Аналіз тексту та шаблони: Контент, написаний штучним інтелектом, часто слідує певному, іноді жорсткому шаблону. Програми для перевірки ШІ аналізують плавність тексту, вибір слів та інші стилістичні елементи, щоб визначити ймовірність того, що його створив штучний інтелект. Наприклад, однаковий тон або повторювані структури речень можуть вказувати на використання ШІ.
2. Показники ймовірності: Багато детекторів видають оцінку ймовірності. Цей відсоток вказує на ймовірність того, що контент створений штучним інтелектом. Наприклад, оцінка 85% означає, що інструмент на 85% впевнений, що контент був створений штучним інтелектом. Ці оцінки часто ґрунтуються на складності, випадковості та зв'язності тексту. Людське письмо, як правило, більш випадкове, ніж передбачувані результати роботи ШІ-моделей.
3. Порівняння наборів даних: Інструменти для виявлення ШІ зазвичай навчаються на конкретних наборах даних, які включають результати роботи ШІ та людського письма. Інструменти порівнюють нові зразки тексту з цими наборами даних, щоб зробити класифікацію. Детектори ШІ можуть оновлювати свої моделі з часом, оскільки мовні моделі ШІ розвиваються і створюють дедалі складніший текст.
4. Алгоритми машинного навчання: За лаштунками ШІ-детектори використовують передові алгоритми, щоб робити свої прогнози. Ці алгоритми навчаються на основі шаблонів у навчальних даних і застосовують ці знання для прогнозування нового контенту.

Ці методи пропонують розумну основу для виявлення контенту, створеного штучним інтелектом, але вони можуть бути схильні до помилок, про що ми поговоримо пізніше.

Приклади інструментів для виявлення ШІ

Хоча більшість детекторів ШІ мають простий функціонал, деякі з них виділяються надійними функціями або галузевими додатками. Ось кілька популярних прикладів:

• Originality.ai

Цей інструмент виявлення ШІ спеціалізується на аналізі контенту, призначеного для публікації онлайн або в друкованому вигляді. Він може похвалитися високим ступенем точності, особливо для текстів, згенерованих широко використовуваними LLM. Орієнтований на творців контенту, цифрових маркетологів і бізнес, Originality.ai пропонує цінну корпоративну платформу для авторів і редакторів, яким потрібно перевірити контент перед публікацією. Вона також має безплатне розширення для Chrome, яке може шукати на будь-якому вебсайті контент, написаний штучним інтелектом.

• Turnitin

Turnitin, який в основному використовується освітніми установами для виявлення плагіату, впровадив можливості перевірки ШІ в рамках своєї пропозиції Originality. Інструмент сканує есе та інші письмові тексти та позначає розділи, в яких могли бути використані ШІ-автори або ШІ-інструменти для перефразування. Він також призначений для ефективної обробки великих обсягів академічних робіт. Унікальною особливістю Turnitin є його інтеграція з системами управління навчанням, що дозволяє викладачам оптимізувати роботу зі штучним інтелектом і виявлення плагіату в студентських роботах.

• GPTZero

Цей ШІ-детектор спочатку був розроблений для виявлення тексту, згенерованого за допомогою мовних моделей GPT. Він став популярним як серед освітян, так і серед роботодавців. Платформа надає детальний аналіз і виявляє фрагменти тексту, які могли бути згенеровані штучним інтелектом, що корисно для перевірки академічних есе або професійних звітів. За словами творців, GPTZero має семикомпонентну модель виявлення ШІ. Сюди входить «Пошук тексту в Інтернеті», який мінімізує позначення загальновживаних фраз.

Проводите дослідження, пишете та перевіряєте ШІ на ходу? Ноутбук Acer Swift 14 AI поєднує в собі продуктивність і портативність, що дає змогу мобільним творцям і професіоналам вирішувати будь-які завдання будь-де і будь-коли.

Обмеження програмного забезпечення для виявлення ШІ

Перевірки ШІ можуть бути корисними для виявлення штучного контенту, але вони також мають суттєві обмеження. Жоден з наявних на сьогодні інструментів не забезпечує 100% точності виявлення ШІ. Ось кілька причин чому:

• Детектори ШІ іноді помилково класифікують людський текст як створений ШІ («хибнопозитивні спрацьовування») або не помічають фактично згенерований ШІ текст («хибнонегативні спрацьовування»). Це може статися, коли людина пише високоструктурований, передбачуваний текст, або коли просунуті моделі ШІ, такі як GPT-4, створюють контент, який дуже схожий на людську творчість. Ці помилки підривають надійність інструментів виявлення, особливо в таких контекстах, як академія, де автентифікація має вирішальне значення.
• Генеративні моделі ШІ продовжують розвиватися, і вони стають все кращими у створенні контенту, який нагадує людське письмо. Це постійний виклик для детекторів ШІ, які повинні постійно оновлюватися і вдосконалюватися, щоб не відставати від результатів ШІ, які звучать все більш природно. Швидкі темпи розвитку штучного інтелекту означають, що навіть найкращі інструменти виявлення можуть відставати в ідентифікації вмісту, написаного машиною.
• Більшість інструментів виявлення ШІ не можуть точно ідентифікувати вміст, створений штучним інтелектом, у дуже коротких текстах. Короткі уривки часто не містять достатньо лінгвістичних даних, щоб алгоритми могли зробити надійну класифікацію. Як наслідок, короткі фрагменти, створені штучним інтелектом, такі як пости в соціальних мережах або вміст мікроблогів, можуть залишитися невиявленими.

Існують відомі ШІ-детектори з більшою точністю, ніж більшість платформ, і вони також мають тенденцію йти в ногу з поточними LLM. Однак загалом відгуки про різні детектори залишаються неоднозначними. Інструменти, які одні користувачі вважають точними, для інших дають неправильні результати.

Звіти також вказують на те, що інструменти виявлення ШІ краще працюють з певними типами текстів. Вони точніші в оцінці структурованих текстів, таких як технічні або юридичні документи. Суворі правила в таких типах контенту полегшують ШІ-детекторам виявлення шаблонів, характерних для тексту, згенерованого штучним інтелектом. З іншого боку, одноманітність таких документів також означає, що людський почерк може бути дуже схожим на результати роботи ШІ, що призводить до помилкових спрацьовувань.

Творчі тексти становлять більший виклик для ШІ-детекторів. Нетрадиційні структури, образна мова та емоційна глибина творчих текстів є складнішими для ефективного аналізу детекторами. Творчі тексти, згенеровані штучним інтелектом, стали більш витонченими та тепер можуть імітувати спонтанність, гумор і навіть абстрактні техніки розповіді. Оскільки ці нюанси важко вловити за допомогою простого алгоритму, детектори ШІ можуть не відрізнити справжню людську творчість від результатів роботи штучного інтелекту.

Тому дуже важливо використовувати інструменти виявлення ШІ з розумом. Їхні обмеження та невідповідності можуть мати серйозні наслідки в умовах високих ставок, наприклад, накладати штрафи на студентів, які справді є авторами своїх робіт. Замість того, щоб покладатися лише на виявлення ШІ, більш збалансованим підходом може бути поєднання його з людським розумінням і судженнями. За умови продуманого використання ШІ-перевірки можуть стати невіддільною частиною ширшої стратегії перевірки автентичності контенту.

Рекомендовані продукти

Acer Swift 14 AI Дізнатися більше	Acer Swift 14 AI AMD Дізнатися більше	Acer TravelMate P4 Дізнатися більше