Czym jest detektor AI?

Definicja detektora AI

Detektor treści AI to rodzaj oprogramowania, które zazwyczaj wykorzystuje modele uczenia maszynowego, a czasami inne podejścia, aby określić, czy dana treść, taka jak tekst, obrazy lub filmy, została wygenerowana przez sztuczną inteligencję czy stworzona przez człowieka.

Detektory tekstu AI, zwane również weryfikatorami tekstu AI lub detektorami pisania AI, analizują treści pisane, aby określić ich pochodzenie. Te narzędzia są często dostępne jako oprogramowanie online i czasami są dołączane do narzędzi do sprawdzania plagiatów, chociaż wiele z nich istnieje jako samodzielne produkty.

Jak działają detektory AI?

W przeciwieństwie do narzędzi do wykrywania plagiatów, które dokładnie porównują tekst ze źródłami w celu weryfikacji, detektory AI działają na podstawie prawdopodobieństwa. Określenie, czy tekst został wygenerowany przez AI, może być trudne, zwłaszcza gdy występuje parafraza.

Jest to podobne do wykrywania obrazów generowanych przez AI. Niektóre obrazy AI są łatwe do zidentyfikowania ze względu na widoczne wady, takie jak nienaturalne kształty dłoni lub zniekształcone cechy twarzy. Jednak jeśli użyto zaawansowanego modelu AI, polecenie zostało starannie opracowane, a edycja została zastosowana, może być prawie niemożliwe odróżnienie obrazu generowanego przez AI od stworzonego przez człowieka. To samo dotyczy tekstu: gdy jest dobrze zbudowany i przejrzany, nawet najlepsze detektory AI mogą mieć trudności z określeniem jego pochodzenia.

Wykrywanie AI w edukacji

Detektory AI są szeroko stosowane w szkołach i na uniwersytetach wraz z narzędziami do wykrywania plagiatów w celu oceny prac pisemnych uczniów. Jednak pojawiły się obawy dotyczące ich dokładności i potencjalnego nadużycia w ocenianiu.

Te obawy były szeroko omawiane w mediach:

The software says my student cheated using AI. They say they’re innocent. Who do I believe?

The Guardian

Professors are using ChatGPT detector tools to accuse students of cheating. But what if the software is wrong?

USA Today

Detecting AI may be impossible. That's a big problem for teachers.

The Washington Post (Płatna treść)

We tested a new ChatGPT-detector for teachers. It flagged an innocent student.

The Washington Post (Płatna treść)

Metody stosowane przez detektory AI

Oprogramowanie do wykrywania AI wykorzystuje różne techniki, często łącząc wiele podejść w celu poprawy dokładności. Niektóre kluczowe metody obejmują:

Perpleksja

Perpleksja mierzy, jak przewidywalny jest tekst. Jeśli tekst jest bardzo przewidywalny, prawdopodobnie podlega wzorcom używanym przez modele AI, co zwiększa prawdopodobieństwo, że został wygenerowany przez AI. Niższa perpleksja oznacza, że tekst jest łatwiejszy do przewidzenia dla AI.

Burstiness

W pisaniu przez ludzi długości zdań są różne—niektóre są krótkie, inne długie. Jednak tekst generowany przez AI ma tendencję do posiadania zdań o podobnej długości, co sprawia, że brzmi bardziej jednolicie.

Analiza Prawdopodobieństwa

Tekst generowany przez AI często używa bardzo powszechnych i przewidywalnych słów. To ułatwia jego wykrycie, ponieważ pisanie przez ludzi zwykle zawiera więcej różnorodności i nieoczekiwanych wyborów słów.

Wzorce Tokenów

Tekst generowany przez AI często powtarza pewne słowa, frazy lub struktury zdań w przewidywalny sposób. Te wzorce mogą pomóc w wykryciu, czy tekst został napisany przez AI.

Analiza Stylistyczna

Tekst generowany przez AI często brzmi bardzo formalnie i ma sztywną strukturę. Brakuje mu kreatywności, osobistego dotyku i naturalnych wariacji, które zwykle posiada pisanie przez ludzi.

Klasyfikacja Głębokiego Uczenia

Niektóre detektory AI wykorzystują duże zbiory danych tekstowych AI i ludzkich, trenując modele głębokiego uczenia do klasyfikacji treści.

Znak Wodny

Podobnie jak niektóre obrazy mają ukryte znaki wodne, niektóre teksty generowane przez AI zawierają specjalne znaczniki—ukryte wzorce w słowach—które pomagają zidentyfikować, czy zostały stworzone przez AI.

Wykrywanie AI stale się rozwija, ale żadne narzędzie nie jest w 100% dokładne. W miarę ulepszania modeli AI, rozróżnianie treści generowanych przez AI i tworzonych przez ludzi pozostanie wyzwaniem.

Sprawdź tekst