Man kan roligt sige, at verden har ændret sig, siden ChatGPT blev lanceret i november 2022.
AI infiltrerer næsten alle brancher og bidrager til den hurtige udvikling af eksisterende teknologi.
At bruge AI-generationsværktøjer som ChatGPT til at producere tekst har været en populær måde at udnytte dens kraft på.
Uanset om du er freelanceskribent, indholdsskaber eller endda en akademisk studerende, har AI været et stærkt værktøj at tilføje til dit arsenal.
AI-detektorer kan ødelægge festen. Vi laver selvfølgelig sjov, men der er brug for en kontrol for at sikre, at AI bruges ansvarligt og med gode intentioner.
Webstedsejere, skoler og endda Google selv bruger AI-detektorer til at sikre, at vi ikke udgiver arbejdet for at være vores eget.
Men kan AI-detektorer tage fejl? Det bør ikke komme som nogen overraskelse, at AI-teknologien på begge sider af midtergangen stadig er ufuldkommen.
Disse detektorværktøjer lider rutinemæssigt af falske positive tests. Her er, hvordan du kan lære at omgå AI-detektorer og undgå besværet med falske positiver.
Hvordan fungerer AI-detektorer?
AI-detektorer er bygget ved hjælp af naturlige sprogmodeller og millioner af datapunkter fra både AI- og menneskeskabt tekst. Når indhold screenes af et AI-detektorværktøj, sammenligner det det med disse datasæt og søger efter forudsigelige mønstre i syntaks, ordvalg og tekstens overordnede struktur.
Disse detektorer er trænet til at genkende mønstre og sammenligne dem med både AI- og menneskeskabte eksempler.
AI-detektorens resultater er sandsynligheden for, at det scannede indhold er AI-genereret, ikke en garanti. AI-detektorer arbejder på basis af sandsynlighed uden noget endegyldigt bevis.
Du skal aldrig bekymre dig om, at AI opdager dine tekster igen. Undetectable AI Kan hjælpe dig:
- Få din AI-assisterede skrivning til at fremstå Menneskelignende.
- Bypass alle større AI-detektionsværktøjer med bare ét klik.
- Brug AI sikkert og selvsikkert i skolen og på arbejdet.
Hvad er det egentlig for nogle mønstre, som AI-detektorer leder efter? To begreber, der er drivkræfter for AI-detektorer, er det, der kaldes burstiness og perplexity.
Burstiness refererer til længden og kompleksiteten af sætninger. Hvis du nogensinde har læst AI-genereret tekst, vil den lyde mekanisk. Det skyldes, at mange af sætningerne har samme længde, struktur og endda tegnsætning.
Perplexity refererer til, hvor komplekst sproget er, som navnet antyder, og hvor let menneskelige læsere vil blive forvirrede. Til sammenligning er AI-genereret tekst forprogrammeret til at have en lav perpleksitet for at gøre det lettere for læserne at forstå.
Prøv vores AI Detector for at se, om din tekst vil passere detektorer!
Hvad betyder AI-detektionsscorer?
Når du scanner dit indhold gennem en AI-detektor, får du en AI-detektionsscore.
De fleste AI-detektorer giver denne score som en procentvis aflæsning ud af 100. Nogle vil give dig to scorer, der tilsammen giver 100: en AI-score og en menneskelig score.
Hvad betyder en AI-detektionsscore? Det afhænger af værktøjet.
De fleste vil give dig en score på fx 85%, hvilket betyder, at der er 85% sandsynlighed for, at teksten er AI-genereret. Det betyder ikke, at 85% af teksten er AI-genereret.
På samme måde er det for dual-AI detection scores sandsynligheden for, at det blev skabt af AI vs sandsynligheden for, at det blev skabt af et menneske. Dette vil resultere i en score på 85% AI og 15% menneske.
Kan AI-detektorer tage fejl?
Ja, og også oftere, end du måske tror. De, der både har brugt AI-detektorer og fået deres indhold scannet af en AI-detektor, ved, at disse værktøjer langt fra er perfekte.
Selv en lille procentdel af fejlagtige scanninger kan føre til falske anklager mod studerende eller forfattere.
Husk, at AI-detektorer kun kan scanne efter genkendelige mønstre i teksten.
Hvis en menneskelig skribent er så uheldig at skrive som en robot, er der stor sandsynlighed for, at det vil blive markeret. Det er det, der kaldes en falsk positiv.
Hvad er en falsk positiv AI-detektion?
En falsk positiv defineres som et positivt resultat, der registreres, selv om det ikke er det sande resultat.
Det kan gælde for videnskabelige eksperimenter og endda medicinske tests for sygdomme. En falsk positiv AI-detektion sker, når AI-detektoren scanner indholdet og påstår, at det er skrevet af AI, selvom det er skrevet af et menneske.
Du kan forestille dig, hvor problematisk det kan være, når det kommer til ting som akademisk integritet og ansættelse af freelanceskribenter.
Turnitin er et onlineprogram, som mange universiteter verden over bruger til at lade studerende aflevere kursusopgaver digitalt.
Dette websted har nu en AI-detektor, som lærere kan bruge, og den hævder, at en nøjagtighed på mere end 98% med en lavere rate af falske positiver end 1%. Nogle brugere mener, at 98%-raten er meget lavere end virkeligheden.
En falsk positiv AI-detektion kan føre til disciplin fra skoler, arbejdsgivere og Google selv, når det kommer til SEO-rangering.
Denne virkelighed er ved at indfinde sig, og nogle virksomheder og skoler, som f.eks. deaktivering af AI-detektoren på Turnitin.
Hovedårsager til falske positiver i AI-detektion
Så hvad får disse AI-detektorer til at give falske positiver? Der er en række grunde til, at dit indhold kan blive markeret.
AI-detektoren er ikke selv klar over, at den giver dig en falsk positiv rapport. Der er enten et problem med træningen af selve detektoren eller med dit indhold. Her er et par grunde til, at falske positiver forekommer så ofte i AI-detektion.
Forandring af AI-modeller og algoritmer
Kernen i AI-detektorer og det meste AI-software for den sags skyld er, hvor godt de er trænet. Med modeller, der hele tiden udvikler sig, og stadig mere komplekse algoritmer, kan AI-detektorer blive fanget med gammel teknologi og forældede datasæt.
Mere komplekse datasæt og robust træning kan gøre AI-detektorer bedre rustet til at eliminere falske positiver. Men det vil både øge omkostningerne og beregningskapaciteten for disse programmer.
Fordomme over for personer, der ikke har engelsk som modersmål
AI-detektorer har en stærk tendens til at markere Ikke-indfødt engelsk skrift som AI-genereret. Et forskningsstudie fra Stanford tyder på, at de fleste AI-detektorer har en bias mod personer, der ikke har engelsk som modersmål.
Hvorfor det? Det er ikke racisme, det er fordi de fleste, der ikke har engelsk som modersmål, scorer en lav karakter i forvirring. Det vil sige, at deres sætninger og prosa generelt er meget enkle og lette at forstå.
Begrænset forståelse
AI-detektorer følger også meget veldefinerede regler og mønstre. De maskinlæringsalgoritmer, der bruges til at scanne indhold, gør det ikke muligt for AI-detektorer at forstå selve indholdet.
I stedet for at søge efter faktuel nøjagtighed eller læsbarhed, scanner AI-detektoren efter syntaks og struktur. AI-detektorer vil ikke forstå sproglige nuancer, en ændring i tonen eller endda skrivning, der er dagligdags eller sarkastisk, og vil derfor ofte markere disse som AI-genererede.
Hvad gør man, når ens tekst bliver genkendt som AI-skrevet?
At blive fejlagtigt beskyldt for at bruge AI-skrevet indhold som dit eget er ikke sjovt. Det vil sandsynligvis føre til akademisk disciplin for studerende eller tab af arbejde for forfattere.
Det værste er, at du ikke har nogen kontrol over, at dit indhold bliver scannet. Det er dit ord mod AI-detektorens, og desværre er der alt for mange, der stoler mere på AI-detektoren end på mennesket. Her er et par ting, du kan gøre, hvis din tekst bliver genkendt som AI-skrevet.
Vis data om AI-detektorfejl
En af de første ting, du kan gøre, er at afsløre AI-detektorernes unøjagtighed. Falske positiver er et veldokumenteret problem for AI-detektorer, så det burde ikke være svært at finde.
Et godt sted at starte? ChatGPT's skaber OpenAI lukkede endda sin egen AI-detektorplatform ned, fordi den returnerede for mange unøjagtigheder.
Bevis originaliteten af dit arbejde
Du kan også bevise originaliteten af dit arbejde ved at hente tidligere versioner frem i tekstbehandlingsprogrammer som Google Docs eller Microsoft Word.
Hvis du ved, at dit indhold vil blive scannet af en AI-detektor, kan du endda tage drastiske forholdsregler som at optage dig selv på skærmen, når du skriver indholdet, eller dokumentere det med tidsstemplede fotos.
Top 3 tips til at undgå AI-detektion
Hvis det virker som et stort arbejde at bevise, at dit arbejde er dit eget, så er det måske lettere at tage skridt til helt at undgå AI-detektion. Der er ting, du kan gøre, før du indsender dit arbejde, for at mindske risikoen for at blive markeret som skrevet af AI.
Brug Undetectable.ai
Den mindst tidskrævende måde at forhindre, at dit arbejde bliver markeret som AI, er uden tvivl at bruge et værktøj som Uopdagelig.ai. Hvad er Undetectable.ai? Det er et AI-forvrængningsværktøj, der omskriver dit indhold til tekst, der ikke har problemer med at passere nogen AI-detektor.
Dette værktøj er designet til at omgå populære AI-detektorer som Copyleaks, GPTZero og Sapling.
Du skal blot indsætte din tekst i appen, vælge den stemme, du gerne vil bruge, og klikke på Humanize-knappen. Dit output vil være tæt på din oprindelige tekst, men nu ændret til at modtage en menneskeskrevet score fra enhver AI-detektor.
Undetectable.ai sparer dig tid og kræfter, som du ellers ville bruge på at håndredigere dit arbejde for at undgå AI-detektion. Abonnementerne starter ved kun $9,99 pr. måned for 10.000 ord eller $60,00 for hele året.
Tilføj din unikke tone og stemme
Hvad er pointen med et værktøj som Undetectable.ai? At redigere dit arbejde eller AI-genereret arbejde, så det ikke bliver markeret som AI-skrevet. Hvis du ikke ønsker at betale den minimale pris for Undetectable.ai, kan du bare selv foretage den manuelle redigering.
Den nemmeste måde at sikre, at du omgår AI-detektorer, er at bruge din egen unikke tone og stemme. En anden måde er at sikre, at din syntaks og sætningsstruktur varierer i hele din tekst. Intet er et mere tydeligt tegn på AI-skrevet indhold, end at hver sætning lyder rytmisk ens.
Scan dit endelige arbejde for AI-detektion
Når du har lavet alle dine redigeringer, skal du selvfølgelig scanne dit endelige arbejde en gang til for AI-detektion. Den bedste måde at sikre, at du ikke bliver markeret, er selv at præ-scanne arbejdet, før du sender det.
Sørg for at registrere scoren for AI-detektion, hvis en anden AI-detektor giver en anden score. Uanset om din tekst er AI- eller menneskeskrevet, tager det kun et par sekunder at scanne dit endelige arbejde for AI-detektion og potentielt spare dig selv for en masse besvær.
Konklusion
Så kan AI-detektorer tage fejl? Ja, selvfølgelig. Er AI-detektorer fejlbehæftede? Helt sikkert. Virker AI-detektorer?? Det gør de for det meste. Det er ikke ualmindeligt, at folk kun tænker i dualiteter, men en AI-detektor kan både være fejlbehæftet og tjene sit formål.
Når en AI-detektor bruges korrekt, kan den udgøre et forsvar mod uetisk brug af AI i den akademiske verden og til at skabe indhold. Men når AI begynder at give falske positiver og unøjagtigt markere tekst som AI-skrevet, så har vi et problem.
Vi er nødt til at huske på, hvor tidligt vi stadig befinder os på køreplanen for generativ AI. Den teknologi, vi har nu, vil se ældgammel ud om fem eller ti år. Efterhånden som AI-teknologien bliver bedre og bedre, bliver AI-detektorerne også mere præcise.
Indtil da må vi lære at håndtere det faktum, at disse detektorer langt fra er perfekte, og at resultaterne og AI-detektionsscoren aldrig bør bruges som definitivt bevis på snyd eller akademisk uærlighed.