On turvallista sanoa, että siitä lähtien, kun ChatGPT käynnistettiin marraskuussa 2022, maailma on muuttunut.
Tekoäly on tunkeutumassa lähes jokaiselle alalle, ja se edistää nykyisen teknologian nopeaa kehitystä.
Tekoälyä tuottavien työkalujen, kuten ChatGPT:n, käyttäminen tekstin tuottamiseen on ollut suosittu tapa hyödyntää sen tehoa.
Olitpa sitten freelance-kirjoittaja, sisällöntuottaja tai jopa akateeminen opiskelija, tekoäly on ollut tehokas työkalu arsenaaliisi.
Tekoälyilmaisimet pilaavat juhlat. Vitsailemme tietysti, mutta tekoälyn vastuullisen ja hyvän tarkoituksen mukaisen käytön varmistamiseksi tarvitaan kuitenkin tarkastusta.
Sivustojen omistajat, koulut ja jopa Google itse käyttävät tekoälyilmaisimia varmistaakseen, ettemme anna työtä eteenpäin omana työnämme.
Mutta voivatko tekoälyilmaisimet olla väärässä? Ei liene yllätys, että tekoälyteknologia on molemmin puolin vielä epätäydellistä.
Nämä ilmaisimet kärsivät rutiininomaisesti vääristä positiivisista testeistä. Näin opit ohittamaan tekoälyilmaisimet ja välttämään väärien positiivisten tulosten aiheuttamat ongelmat.
Miten tekoälyilmaisimet toimivat?
Tekoälyn tunnistimet on rakennettu käyttämällä luonnollisen kielen malleja ja miljoonia datapisteitä sekä tekoälyn että ihmisten tuottamasta tekstistä.
Aina kun tekoälyn tunnistustyökalu seuloo sisältöä, se vertaa sitä näihin tietokokonaisuuksiin ja etsii ennakoitavia malleja syntaksissa, sanavalinnoissa ja tekstin yleisessä rakenteessa.
Nämä tunnistimet on koulutettu tunnistamaan kuvioita ja vertaamaan niitä sekä tekoälyn että ihmisen luomiin esimerkkeihin.
Älä enää koskaan murehdi tekoälyn havaitsevan tekstejäsi. Undetectable AI Voi auttaa sinua:
- Tee tekoälyavusteinen kirjoittaminen näkyväksi ihmisen kaltainen.
- Bypass kaikki tärkeimmät tekoälyn tunnistustyökalut yhdellä napsautuksella.
- Käytä AI turvallisesti ja luottavaisesti koulussa ja työssä.
Tekoälyilmaisimen tulokset kertovat todennäköisyyden, että skannattu sisältö on tekoälyn tuottamaa, mutta eivät takaa sitä. Tekoälyilmaisimet toimivat todennäköisyyksien perusteella ilman lopullisia todisteita.
Mitä nämä keinotekoisen tekoälyn ilmaisimet tarkalleen ottaen etsivät? Tekoälyilmaisimien käyttövoimana on kaksi käsitettä, jotka tunnetaan nimillä burstiness ja perplexity.
Rytmikkyydellä tarkoitetaan lauseiden pituutta ja monimutkaisuutta. Jos olet koskaan lukenut tekoälyn tuottamaa tekstiä, se kuulostaa mekaaniselta.
Tämä johtuu siitä, että monet lauseet ovat pituudeltaan, rakenteeltaan ja jopa välimerkeiltään samanlaisia.
Hämmentävyydellä tarkoitetaan sitä, kuinka monimutkainen kieli on, kuten sen nimestä voi päätellä, ja kuinka helposti lukija hämmentyy.
Vertailun vuoksi voidaan todeta, että tekoälyn luoma teksti on ennalta ohjelmoitu niin, että sen monimutkaisuus on alhainen, jotta lukijan on helpompi ymmärtää.
Useimmat ilmaisimet käyttävät koneoppimisen algoritmit koulutettu tietokokonaisuuksilla, jotka sisältävät sekä ihmisten että tekoälyn tuottamaa tekstiä.
He oppivat tunnistamaan hienovaraiset merkit, joiden avulla keinotekoinen sisältö voidaan oletettavasti erottaa aidosta kirjoituksesta.
Ongelma? Nämä merkit eivät ole idioottivarmoja. Ihmisen kirjoittaminen voi joskus vastata tekoälyn malleja täydellisesti. Etenkin, jos olet selkeä, ytimekäs kirjoittaja, joka noudattaa tavanomaisia kielioppisääntöjä.
Joissakin ilmaisimissa käytetään myös käänteistä tekniikkaa.
He yrittävät ennustaa, mitä tekoälymalli tuottaisi, jos sille annettaisiin sama kehote. Jos tekstisi vastaa ennusteita liian tarkasti, sinut merkitään.
Mutta ennustus ei ole todellisuutta. Se, että tekoäly saattaa kirjoittaa jotain samankaltaista, ei tarkoita, että se todella kirjoitti.
Kokeile tekoälyilmaisinta nähdäksesi, läpäiseekö tekstisi ilmaisimet!
Voivatko tekoälytunnistimet olla väärässä?
Kyllä, ja useammin kuin luuletkaan. Ne, jotka ovat käyttäneet tekoälyilmaisimia ja jotka ovat antaneet tekoälyilmaisimen skannata sisältönsä, tietävät, että nämä työkalut eivät ole läheskään täydellisiä.
Pienikin prosenttiosuus virheellisistä skannauksista voi johtaa vääriin syytöksiin opiskelijoita tai kirjoittajia vastaan.
Muista, että tekoälyilmaisimet voivat etsiä tekstistä vain tunnistettavia kuvioita, sillä tekniikka kehittyy edelleen.
Käytämme lähinnä epätäydellisiä työkaluja havaitakseen muita epätäydellisiä työkaluja. Se on kuin yrittäisi pyydystää kameleontti toisella kameleontilla.
Vääriä positiivisia tuloksia syntyy, kun ihmisen kirjoittama sisältö merkitään tekoälyn tuottamaksi.
Vääriä negatiivisia tuloksia syntyy, kun tekoälyn sisältö livahtaa huomaamatta. Molemmat skenaariot aiheuttavat vakavia ongelmia kaikille, jotka luottavat näihin työkaluihin tärkeissä päätöksissä.
Mikä on tekoälytunnistuksen väärä positiivinen tulos?
Väärällä positiivisella tuloksella tarkoitetaan positiivista tulosta, joka kirjataan, vaikka se ei ole oikea tulos.
Tämä voi koskea tieteellisiä kokeita ja jopa sairauksien lääketieteellisiä testejä.
Tekoälyn havaitseminen on virheellinen positiivinen, kun tekoälyn havaitseminen skannaa sisällön ja väittää, että se on tekoälyn kirjoittama, vaikka sen on kirjoittanut ihminen.
Voit kuvitella, miten ongelmallista tämä voi olla esimerkiksi akateemisen rehellisyyden ja freelance-kirjoittajien työllistymisen kannalta.
Turnitin on verkko-ohjelma, jota monet yliopistot ympäri maailmaa käyttävät, jotta opiskelijat voivat lähettää kurssitöitä digitaalisesti.
Tällä sivustolla on nyt opettajien käytettävissä tekoälyilmaisin, ja se väittää, että se on yli 98%:n tarkkuusaste. väärien positiivisten tulosten osuus on pienempi kuin 1%.
Jotkut käyttäjät uskovat, että 98%-kurssi on paljon todellisuutta alhaisempi.
Tekoälyhavainto voi johtaa kurinpitoon koulujen, työnantajien ja Googlen taholta, kun kyse on hakukoneoptimointijärjestyksestä.
Tämä todellisuus on vakiintumassa, ja jotkut yritykset ja koulut, kuten Vanderbiltin yliopisto, ovat Turnitinin tekoälyilmaisimen poistaminen käytöstä.
Tekoälyn kirjoitus jäljittää ihmiskunnan
Useimmat ihmiset eivät ymmärrä tätä: Tekoälyn kirjoittaminen sisältää itse asiassa jälkiä ihmisen luovuudesta. Jokainen tekoälymalli oli koulutettu ihmisten tuottamaan sisältöön.
Tavallaan tekoälyn kirjoittaminen on vain uudelleen sekoitettua inhimillistä ajattelua.
Tämä aiheuttaa perustavanlaatuisen ongelman havaitsemisjärjestelmille. Mihin päättyy ihmisen kirjoittaminen ja mistä alkaa tekoälyn kirjoittaminen? Raja ei ole niin selvä kuin haluaisimme ajatella.
Kun käytät samanlaisia ilmaisuja kuin miljoonat muut kirjoittajat, kopioitko heitä vai ajatteletko vain samalla tavalla? Kun tekoäly käyttää samaa sanamuotoa, kopioiko se sitä vai luoko se jotain uutta?
Ihmisen ja tekoälyn kirjoitustyylien päällekkäisyys luo harmaan vyöhykkeen, jossa tunnistaminen on lähes mahdotonta. Hyvää inhimillistä kirjoitusta ja kehittynyttä tekoälyä voi olla käytännössä mahdoton erottaa toisistaan.
Tekoälymallit on suunniteltu tuottamaan ihmisen kaltaista tekstiä. Mitä paremmin ne suoriutuvat tästä tehtävästä, sitä vaikeampi niitä on havaita.
Tärkeimmät syyt vääriin positiivisiin tuloksiin tekoälyn havaitsemisessa
Mikä siis saa nämä tekoälyilmaisimet antamaan vääriä positiivisia tuloksia?
Sisältösi voi olla merkitty useista syistä.
Tekoälyilmaisin ei itse ymmärrä, että se antaa sinulle väärän positiivisen raportin. Ongelma on joko ilmaisimen koulutuksessa tai sisällössäsi.
Seuraavassa on muutamia syitä siihen, miksi tekoälyn havaitsemisessa esiintyy niin usein vääriä positiivisia tuloksia.
Muuttuvat tekoälymallit ja algoritmit
Tekoälyilmaisimien ja useimpien tekoälyohjelmistojen ytimessä on se, miten hyvin ne on koulutettu.
Koska mallit kehittyvät jatkuvasti ja algoritmit ovat yhä monimutkaisempia, tekoälyilmaisimet voivat jäädä kiinni vanhan teknologian ja vanhentuneiden tietokokonaisuuksien kanssa.
Monimutkaisemmat tietokokonaisuudet ja vankka harjoittelu saattavat antaa tekoälyilmaisimille paremmat valmiudet poistaa vääriä positiivisia tuloksia. Tämä nostaa kuitenkin sekä näiden ohjelmien kustannuksia että laskentakapasiteettia.
Ennakkoluulot muita kuin äidinkielenään englantia puhuvia kohtaan
Tekoälyilmaisimilla on voimakas taipumus merkitä - ei-äidinkielen englannin kielen kirjoitus tekoälyn tuottamana..
Stanfordin tutkimus osoittaa, että useimmat tekoälyn ilmaisimet ovat ennakkoluuloisia englantia äidinkielenään puhumattomia kohtaan.
Miksi? Kyse ei ole rasismista, vaan siitä, että useimmat englantia äidinkielenään puhumattomat saavat alhaisen pistemäärän ymmällään. Heidän lauseensa ja proosansa ovat yleensä hyvin yksinkertaisia ja helposti ymmärrettäviä.
Rajoitettu ymmärrys
Tekoälyilmaisimet eivät oikeastaan ymmärrä, mistä kirjoitat.
He tarkastelevat pintatason kuvioita ymmärtämättä merkitystä tai asiayhteyttä.
Tämä luo sokeita pisteitä. Ilmaisin saattaa merkitä teknisen käsikirjan tekoälyn tuottamaksi, koska siinä käytetään yhdenmukaista terminologiaa. Tai merkitä oikeudellisen asiakirjan keinotekoiseksi, koska se noudattaa vakiomuotoilua.
Luovaan kirjoittamiseen liittyy ainutlaatuisia haasteita.
Kokeelliset tyylit, tajunnanvirtatekstit tai epätavalliset kerrontatekniikat voivat hämmentää dekkareita, sillä ne odottavat kirjoitusten noudattavan ennustettavia kaavoja.
Havaintovälineistä puheen ollen, huomaamaton tekoäly - AI Plagioinnin tarkastaja lähestymistapa on erilainen.
Sen sijaan, että se vain merkitsisi sisällön, se tarjoaa yksityiskohtaisen analyysin siitä, miksi tietyt kohdat saattavat laukaista tunnistuksen, jotta kirjoittajat ymmärtävät, mitkä elementit aiheuttavat ongelmia.
Mitä tehdä, jos ihmisen kirjoittama teksti merkitään tekoälyksi?
Tekoälyn käytöstä väärin perustein syytetty voi olla tuhoisa. Mutta ei paniikkia.
Tässä kerrotaan, mitä tehdä, kun autenttinen työsi merkitään:
Vaihe 1. Tarkastele merkittyä tekstiä: Lue toimittamasi teksti läpi. Etsikää kaikki, mikä saattaa vaikuttaa liian muodolliselta tai johdonmukaiselta.
Jopa ihmisen kirjoittama teksti voi jäädä huomiotta, jos se kuulostaa liian täydelliseltä.
Vaihe 2. Liitä Undetectable AI Humanizer -ohjelmaan: Kopioi koko merkitty teksti ja liitä se Undetectable AI Humanizer -työkaluun.
Työkalu auttaa mukauttamaan lauserakennetta, äänensävyä ja sanavalintoja, jotta ne vastaisivat paremmin ihmisen luonnollista kirjoittamista.
Vaihe 3. Valitse inhimillistämistasosi: Valitse haluamasi inhimillistämisen taso sen mukaan, kuinka paljon haluat muuttaa: matala, keskitaso tai korkea.
On parasta aloittaa keskitasolla, jotta alkuperäinen merkitys säilyy.
Vaihe 4. Luo ja tarkista: Napsauta "Humanize" ja anna työkalun tehdä taikojaan. Kun olet valmis, lue inhimillistetty teksti läpi varmistaaksesi, että se vastaa edelleen ääntäsi ja viestiäsi.
Vaihe 5. Lähetä tai julkaise luottavaisin mielin: Kun tekstisi on nyt mukautettu, voit lähettää sen luottavaisin mielin mille tahansa alustalle tietäen, että se on aidommin inhimillistä.
Top 3 vinkkiä tekoälyn havaitsemisen välttämiseksi
Yleisöt ja hakukoneet ovat yhä älykkäämpiä, ja se tarkoittaa, että ne osaavat sanoa, kun jokin tuntuu väärältä, aivan kuten silloin, kun näemme tekoälykuvan, jossa on kuusi sormea.
Voit tehdä asioita, ennen kuin lähetät työsi, jotta voit pienentää riskiä siitä, että se merkitään tekoälyn kirjoittamaksi.
1. Käytä havaitsematonta tekoälyä
Paras keino torjua vääriä positiivisia tuloksia on tietää, mikä ne laukaisee. Undetectable AI:n alusta sisältää sekä AI Humanizer ja AI Detector, jotka toimivat saumattomasti yhdessä.
AI Detector näyttää tarkalleen, mitkä kohdat kirjoituksessasi saattavat aiheuttaa ongelmia.
Sitten AI Humanizer auttaa sinua mukauttamaan näitä kohtia muuttamatta ydinviestiäsi.
Näiden työkalujen käytössä ei ole kyse huijaamisesta tai tekoälyn käytön piilottamisesta, vaan sen varmistamisesta, että ihmisen kirjoittamaa tekstiä ei tunnisteta väärin.
Alustan vahvuus on sen kokonaisvaltainen lähestymistapa. Sen sijaan, että se vain kertoisi ongelmasta, se näyttää tarkalleen, missä se on ja miksi, ja auttaa sitten korjaamaan sen.
2. Lisää ainutlaatuinen sävysi ja äänesi
Yleinen kirjoitus laukaisee ilmaisimet useammin kuin erottuva kirjoitus. Kehitä henkilökohtainen tyylisi ja nojaudu siihen.
Käytä konkreettisia esimerkkejä omista kokemuksistasi. Viittaa henkilökohtaisiin anekdootteihin. Sisällytä kulttuurisia viittauksia, jotka ovat sinulle tärkeitä.
Vaihtele lauserakenteita enemmän kuin luulet tarvitsevasi. Sekoita lyhyitä, iskeviä lauseita pidempiin, sujuviin lauseisiin. Riko joitakin kielioppisääntöjä tarkoituksella vaikutuksen vuoksi.
Lisää kirjoitukseesi persoonallisia piirteitä. Ehkä rakastat puolipisteitä. Ehkä aloitat lauseet joskus sanoilla "ja" tai "mutta". Nämä inhimilliset piirteet auttavat tekemään työstäsi aidon.
Älä pelkää olla epätäydellinen. Todellisessa inhimillisessä kirjoittamisessa on pieniä epäjohdonmukaisuuksia ja pieniä virheitä. Liian kiillotettu proosa voi itse asiassa laukaista havaitsemisjärjestelmät.
3. Skannaa lopullinen työsi tekoälyn havaitsemista varten
Testaa kirjoituksesi aina ennen sen lähettämistä.
Tämän pitäisi olla osa tavanomaista editointiprosessia, kuten oikeinkirjoituksen ja kieliopin tarkistaminen.
Käytä useita havaintovälineitä laajemman kuvan saamiseksi. Mitä yksi tunnistin ei huomaa, toinen saattaa havaita.
Huomaamattomat tekoälyn työkalut tekevät tästä prosessista yksinkertaisen.
Heidän ilmaisimensa antaa yksityiskohtaista palautetta mahdollisista ongelma-alueista. Voit korjata ongelmat ennen kuin niistä tulee ongelmia.
Kiinnitä erityistä huomiota teknisiin osioihin, johdantoon ja johtopäätöksiin. Nämä alueet aiheuttavat usein vääriä positiivisia tuloksia, koska ne noudattavat ennustettavia malleja.
UKK
Ovatko tekoälyilmaisimet tarkkoja?
Tekoälyn havaitsemistarkkuus vaihtelee merkittävästi eri työkalujen ja sisältötyyppien välillä. Väärien positiivisten tulosten määrä voi olla erityisen korkea englantia äidinkielenään puhumattomien ja teknisen kirjallisuuden osalta.
Mitä tekoälyn havaitsemispisteet tarkoittavat?
Havaintopisteet ilmoittavat yleensä todennäköisyyden, että sisältö on tekoälyn tuottamaa, yleensä prosentteina. Tekoälypistemäärä 70% tarkoittaa, että havaitsin pitää sisältöä 70%:n todennäköisyydellä keinotekoisena.
Nämä pisteet eivät kuitenkaan ole lopullinen todiste. Ne ovat tilastollisia arvioita, jotka perustuvat hahmontunnistukseen.
Miksi tekoälyilmaisimet sanovat, että kirjoitukseni on tekoälyä?
Yleisiä syitä ovat muun muassa seuraavat: johdonmukainen lauserakenne, muodollinen sävy, tekninen aihe, englannin kielen tausta tai ennakoitavissa olevia muotoja noudattava kirjoitus. Joskus ihmisten kirjoittama teksti vastaa luonnostaan malleja, jotka ilmaisimet yhdistävät tekoälyn tuotoksiin.
Toimivatko tekoälyilmaisimet kaikilla kielillä?
Useimmat tekoälyn ilmaisimet toimivat parhaiten englanninkielisellä sisällöllä, koska ne on ensisijaisesti koulutettu siihen. Suorituskyky heikkenee merkittävästi muilla kielillä, ja väärien positiivisten tulosten määrä on yleensä suurempi muussa kuin englanninkielisessä tekstissä.
Navigointi tekoälyilmaisimilla menettämättä järkeäsi
Voivatko tekoälyilmaisimet siis olla väärässä? Totta kai. Ovatko tekoälyilmaisimet virheellisiä? Ehdottomasti.
Toimivatko tekoälyilmaisimet? Useimmiten on.
On tavallista, että ihmiset ajattelevat vain kaksijakoisesti, mutta tekoälyilmaisin voi olla sekä virheellinen että palvella tarkoitustaan.
Kun tekoälyilmaisinta käytetään oikein, se voi tarjota suojan tekoälyn epäeettistä käyttöä vastaan akateemisessa maailmassa ja sisällön luomisessa.
Mutta kun tekoäly alkaa antaa vääriä positiivisia tuloksia ja merkitä tekstiä epätarkasti tekoälyn kirjoittamaksi, meillä on ongelma.
Meidän on muistettava, kuinka varhaisessa vaiheessa generatiivisen tekoälyn tiekartta vielä on. Nyt käytössä oleva teknologia näyttää ikivanhalta viiden tai kymmenen vuoden kuluttua.
Kun tekoälyteknologia kehittyy jatkuvasti, myös tekoälyilmaisimien tarkkuus paranee.
Siihen asti meidän on opittava hyväksymään se tosiasia, että nämä ilmaisimet eivät ole läheskään täydellisiä ja että tuloksia ja tekoälyn havaitsemispistemäärää ei pitäisi koskaan käyttää lopullisena todisteena huijaamisesta tai akateemisesta epärehellisyydestä.
Jos haluat varmistaa, että ihmisen kirjoittama sisältösi pysyy aitona ja huomaamattomana, kokeile seuraavaa Huomaamaton tekoäly inhimillistäär työkalu tänään.
Pidä äänesi koskemattomana, kirjoituksesi aitona ja luovuutesi pysäyttämättömänä.
Aloita tekstisi inhimillistäminen Undetectable AI:n avulla nyt.