O que é um detector de IA?

A definição de um detector de IA

Um detector de conteúdo de IA é um tipo de software que geralmente usa modelos de aprendizado de máquina e, às vezes, outras abordagens para determinar se um conteúdo, como texto, imagens ou vídeos, foi gerado por inteligência artificial ou criado por um humano.

Os detectores de texto de IA, também chamados de verificadores de texto de IA ou detectores de escrita de IA, analisam o conteúdo escrito para determinar sua origem. Essas ferramentas geralmente estão disponíveis como software online e, às vezes, são agrupadas com verificadores de plágio, embora muitas existam como produtos independentes.

Como funcionam os detectores de IA?

Ao contrário das ferramentas de detecção de plágio, que comparam o texto exatamente com as fontes para verificação, os detectores de IA funcionam com probabilidades. Determinar se um texto foi gerado por IA pode ser desafiador, especialmente quando há paráfrase envolvida.

É semelhante à detecção de imagens geradas por IA. Algumas imagens de IA são facilmente identificáveis devido a falhas visíveis, como formas de mãos não naturais ou características faciais distorcidas. No entanto, se um modelo de IA avançado foi usado, o prompt foi cuidadosamente elaborado e a pós-edição foi aplicada, pode ser quase impossível distinguir entre uma imagem gerada por IA e uma criada por um humano. O mesmo se aplica ao texto: quando bem estruturado e revisado, mesmo os melhores detectores de IA podem ter dificuldade em determinar sua origem.

Detecção de IA na educação

Os detectores de IA são amplamente utilizados em escolas e universidades, juntamente com ferramentas de detecção de plágio, para avaliar a escrita dos alunos. No entanto, preocupações foram levantadas sobre sua precisão e possível uso indevido na avaliação.

Essas preocupações foram amplamente discutidas na mídia:

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 (Paywall)

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

The Washington Post (Paywall)

Métodos utilizados por detectores de IA

O software de detecção de IA emprega várias técnicas, muitas vezes combinando múltiplas abordagens para melhorar a precisão. Alguns métodos-chave incluem:

Perplexidade

A perplexidade mede o quão previsível é um texto. Se um texto é muito previsível, é provável que siga padrões usados por modelos de IA, tornando-o mais provável de ser gerado por IA. Uma perplexidade mais baixa significa que o texto é mais fácil de prever para uma IA.

Burstiness

Na escrita humana, os comprimentos das frases são variados—algumas são curtas, outras longas. No entanto, o texto gerado por IA tende a ter frases de comprimento similar, o que o torna mais uniforme.

Análise de Probabilidade

O texto gerado por IA frequentemente usa palavras muito comuns e previsíveis. Isso facilita sua detecção, pois a escrita humana geralmente inclui mais variedade e escolhas de palavras inesperadas.

Padrões de Tokens

O texto gerado por IA frequentemente repete certas palavras, frases ou estruturas de frases de maneira previsível. Esses padrões podem ajudar a detectar se um texto foi escrito por IA.

Análise Estilística

O texto gerado por IA frequentemente soa muito formal e tem uma estrutura rígida. Falta criatividade, toque pessoal e variações naturais que a escrita humana geralmente possui.

Classificação por Aprendizado Profundo

Alguns detectores de IA usam grandes conjuntos de dados de texto humano e gerado por IA, treinando modelos de aprendizado profundo para classificar o conteúdo.

Marca d'Água

Assim como algumas imagens têm marcas d'água ocultas, alguns textos gerados por IA incluem marcadores especiais—padrões ocultos nas palavras—que ajudam a identificar se foram criados por IA.

A detecção de IA continua a evoluir, mas nenhuma ferramenta é 100% precisa. À medida que os modelos de IA melhoram, distinguir entre conteúdo gerado por IA e criado por humanos continuará a ser um desafio.

Verificar texto