Остались ли детекторы ИИ эффективными?

- Развитие искусственного интеллекта создает новую задачу — умение отличать контент, созданный человеком, от контента, сгенерированного ИИ.
- Несколько широко известных примеров демонстрируют неэффективность детекторов ИИ.
- Термин «ИИ» искали более 30.4 миллионов раз.
С момента запуска таких инструментов ИИ, как ChatGPT, термин «ИИ» стал модным словом в отраслях, от образования до создания контента. Писатели и студенты теперь сталкиваются с новой задачей — защитой своей работы, независимо от того, создана ли она ИИ или человеком.
Согласно статистике Stastia в прошлом году термин «ИИ» искали более 30,4 миллиона раз в июле 2023 года, что в три раза больше, чем в предыдущем месяце. По мере того как ИИ стал более распространенным, учителя и редакторы были вынуждены найти альтернативные способы определения того, был ли представленный им текст создан ИИ или нет. Это привело к появлению детекторов ИИ.
Однако многие писатели и педагоги поставили под сомнение достоверность ИИ. Один из них — Кристофер Пен, соучредитель TrustInsights.ai, который заявил в LinkedIn, что посту что «AI «детекторы» — это шутка. Пен не единственный, кто считает, что детекторы ИИ ненадежны. Дианна Мейсон, специалист по SEO-контенту, заявила в своем посте написала: «детекторы ИИ-контента не работают».
Согласно другому посту на Reddit, один пользователь заявил: “Да, детекторы ИИ — это мошенничество. Никогда не было академической статьи, доказывающей, что детектор ИИ может работать надежно. Также нет перспективной теоретической основы для того, как мог бы работать надежный детектор ИИ. “
Несколько широко освещенных примеров демонстрируют неэффективность детекторов ИИ. Например, один детектор ошибочно определил 97,75% Декларации независимости США как текст, созданный ИИ.
В другом случае тексты из Библии были признаны написанными ИИ. Бхагавад-гита, индуистский священный текст, также была ошибочно идентифицирована ИИ. Такие инциденты вызывают серьезные вопросы о достоверности детекторов ИИ.
Чтобы глубже изучить эффективность детекторов ИИ, мы протестировали отрывок из Библии с помощью четырех различных детекторов. Результаты оказались довольно разными
- Quilbott — Согласно этому сайту, вероятность того, что использованный отрывок был сгенерирован ИИ, составляет 0%.
- Grammaly — Grammaly также определил текст как на 100% написанный человеком.
- Gpt Zero — Этот сайт присвоил тексту вероятность 96% того, что он был написан людьми.
- Zero Gpt — Это был последний сайт, который я протестировал, и результаты оказались довольно поразительными: согласно сайту, текст был на 96% написан ИИ.
Как работают детекторы ИИ
Детекторы ИИ, или детекторы GPT, — это системы, предназначенные для выявления контента, сгенерированного ИИ. Эти детекторы сравнивают текст по паттернам и расположению слов, так же как это делают большие языковые модели (LLM). LLM работают с вероятностями, выводимыми из данных, и основывают свои прогнозы исключительно на обнаружении последовательностей слов. Детекторы ИИ используют эти вероятности для выявления контента, созданного ИИ.
Детекторы ИИ в основном используют две меры: перплексивность (perplexity) и взрывность (burstiness). Перплексивность измеряет вероятность того, что следующее слово будет угадано правильно, а взрывность — это изменчивость количества слов и фраз. Хотя человеческое письмо tends to exhibit more variety, текст, сгенерированный ИИ, часто более однороден. Несмотря на это, по мере развития таких моделей ИИ, как GPT-4, они могут воспроизводить человеческое письмо с более высокой точностью, что делает обнаружение еще более сложным.
Согласно Джоди Кук, основателю Coachvox, “Сейчас мы смеемся над комментариями в LinkedIn, сгенерированными ИИ…. Но по мере улучшения технологии мы не будем иметь понятия, что реально, а что нет. Никто не будет. “
Для писателей, студентов и бизнеса ставки высоки. Это порождает вопрос: можно ли доверять детекторам ИИ?
Самые умные крипто-энтузиасты уже читают нашу рассылку. Хотите присоединиться? Присоединяйтесь.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.

Бренда Канана
Бренда имеет более 4 лет опыта, специализируясь на криптовалютах, искусственном интеллекте и новых технологиях. Она работала в Zycrypto, Blockchain Reporter, The Coin Republic, а теперь делает Cryptopolitan своим домом. Степень по социологии, полученная в Техническом университете Момбасы, помогает ей оставаться в курсе настроений своих читателей.
















