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.
Tekoälyilmaisimen tulokset kertovat todennäköisyyden, että skannattu sisältö on tekoälyn tuottamaa, mutta eivät takaa sitä. Tekoälyilmaisimet toimivat todennäköisyyksien perusteella ilman lopullisia todisteita.
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.
Mitä nämä keinotekoisen tekoälyn ilmaisimet tarkalleen ottaen etsivät? Tekoälyilmaisimien käyttövoimana on kaksi käsitettä, jotka tunnetaan nimillä burstiness ja perplexity.
Burstiness viittaa lauseiden pituuteen ja monimutkaisuuteen. 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 perpleksisyys on alhainen, jotta lukijoiden olisi helpompi ymmärtää sitä.
Kokeile tekoälyilmaisinta nähdäksesi, läpäiseekö tekstisi ilmaisimet!
Mitä tekoälyn havaitsemispisteet tarkoittavat?
Kun skannaat sisältösi tekoälyilmaisimen läpi, saat tekoälyilmaisun havaitsemispisteet.
Useimmat tekoälyilmaisimet antavat tämän tuloksen prosenttilukemana 100:sta. Jotkut antavat kaksi pistemäärää, joiden summa on 100: toinen on tekoälyn ja toinen ihmisen antama pistemäärä.
Mitä tekoälyn havaitsemispisteet tarkoittavat? Se riippuu työkalusta.
Useimmat antavat sinulle esimerkiksi 85%-pistemäärän, mikä tarkoittaa, että on 85% todennäköistä, että teksti on tekoälyn tuottamaa. Se ei tarkoita, että 85% tekstistä on tekoälyn tuottamaa.
Vastaavasti kahden tekoälyn havaitsemispisteiden osalta se on todennäköisyys, että se on tekoälyn luoma, verrattuna todennäköisyyteen, että se on ihmisen luoma. Tuloksena on pisteet 85% tekoäly ja 15% ihminen.
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.
Jos ihmisen kirjoittajalla on epäonni kirjoittaa kuin robotti, on erittäin todennäköistä, että se merkitään. Tätä kutsutaan vääräksi positiiviseksi ilmiöksi.
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 havaitsemisessa on kyse väärästä positiivisesta tuloksesta, kun tekoälyn havaitsemislaite 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%-aste 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.
Tärkeimmät syyt vääriin positiivisiin tuloksiin tekoälyn havaitsemisessa
Mikä siis saa nämä tekoälyilmaisimet antamaan vääriä positiivisia tuloksia? On useita syitä siihen, miksi sisältösi saatetaan merkitä.
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 tunnistuksessa 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, tekoälytunnistimet 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 muita kuin äidinkieleltään englantia puhuvia 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 noudattavat myös hyvin tarkasti määriteltyjä sääntöjä ja malleja. Sisällön skannaamiseen käytettävien koneoppimisalgoritmien avulla tekoälyilmaisimet eivät pysty ymmärtämään itse sisältöä.
Sen sijaan, että tekoälyilmaisin etsisi faktojen tarkkuutta tai luettavuutta, se etsii syntaksia ja rakennetta. Tekoälyilmaisimet eivät ymmärrä mitään kielellisiä vivahteita, sävyn muutosta tai edes puhekielistä tai sarkastista kirjoitusta, ja siksi ne usein merkitään tekoälyn tuottamiksi.
Mitä tehdä, kun tekstisi tunnistetaan tekoälyn kirjoittamaksi?
Se, että sinua syytetään virheellisesti tekoälyn kirjoittaman sisällön käyttämisestä omana itsenäsi, ei ole mikään vitsi. Se johtaa todennäköisesti akateemiseen kurinpitoon opiskelijoille tai työpaikan menetykseen kirjoittajille.
Vielä pahempaa on se, että et voi vaikuttaa siihen, että sisältösi skannataan. Sinun sanasi on tekoälytunnistimen sanaa vastaan, ja valitettavasti aivan liian monet ihmiset luottavat tekoälytunnistimeen ihmisen sijaan. Tässä on pari asiaa, joita voit tehdä, jos tekstisi tunnistetaan tekoälyn kirjoittamaksi.
Näytä tiedot AI-ilmaisimen virheistä
Yksi ensimmäisistä asioista, joita voit tehdä, on tuoda esiin tekoälyilmaisimien epätarkkuus. Väärät positiiviset tulokset ovat hyvin dokumentoitu ongelma tekoälyilmaisimissa, joten sen löytämisen ei pitäisi olla vaikeaa.
Hyvä paikka aloittaa? ChatGPT:n luoja OpenAI jopa sulki oman tekoälyn havaitsemisalustansa, koska se palautti liikaa epätarkkuuksia.
Todista työsi omaperäisyys
Voit myös todistaa työsi alkuperäisyyden tuomalla esiin aiemmat versiot tekstinkäsittelyohjelmissa, kuten Google Docsissa tai Microsoft Wordissa.
Jos tiedät, että tekoälytunnistin skannaa sisältösi, voit ryhtyä jopa äärimmäisiin toimenpiteisiin, kuten nauhoittaa itseäsi kirjoittamassa sisältöä tai dokumentoida sen aikaleimatuilla valokuvilla.
Top 3 vinkkiä tekoälyn havaitsemisen välttämiseksi
Jos tuntuu työläältä todistaa, että työsi on omaa, on ehkä helpompaa ryhtyä toimiin tekoälyn havaitsemisen välttämiseksi kokonaan. Voit tehdä asioita, ennen kuin lähetät työsi, jotta voit pienentää riskiä siitä, että se merkitään tekoälyn kirjoittamaksi.
Käytä Undetectable.ai
Epäilemättä vähiten aikaa vievä tapa estää tekoälyn merkitseminen on käyttää sellaista työkalua kuin Undetectable.ai. Mikä on Undetectable.ai? Se on tekoälyn sekoitustyökalu, joka kirjoittaa sisältösi uudelleen tekstiksi, joka ei läpäise mitään tekoälyilmaisinta.
Tämä työkalu on suunniteltu ohittamaan suosittuja tekoälyilmaisimia, kuten Copyleaks, GPTZero ja Sapling.
Liitä tekstisi sovellukseen, valitse haluamasi ääni ja napsauta Inhimillistä-painiketta. Tuotoksesi on lähellä alkuperäistä tekstiäsi, mutta nyt se on muokattu niin, että se saa ihmisen kirjoittaman pisteytyksen miltä tahansa tekoälyilmaisimelta.
Undetectable.ai säästää aikaa ja vaivaa, joka muutoin kuluisi tekoälyn havaitsemisen välttämiseen tähtäävään käsinmuokkaukseen. Suunnitelmat alkavat vain $9,99:stä kuukaudessa 10 000 sanalle tai $60,00:sta koko vuodelle.
Lisää ainutlaatuinen sävysi ja äänesi
Mitä hyötyä Undetectable.ai:n kaltaisesta työkalusta on? Muokata työtäsi tai tekoälyn tuottamaa työtä niin, että niitä ei merkitä tekoälyn kirjoittamiksi. Jos et halua maksaa Undetectable.ai:n minimaalista hintaa, voit tehdä manuaalisen muokkauksen itse.
Helpoin tapa varmistaa, että ohitat tekoälyilmaisimet, on käyttää omaa ainutlaatuista äänensävyäsi ja ääntäsi. Toinen tapa on varmistaa, että syntaksisi ja lauserakenteesi vaihtelevat koko tekstissäsi. Mikään ei ole selvempi merkki tekoälyn kirjoittamasta sisällöstä kuin se, että jokainen lause kuulostaa rytmisesti samalta.
Skannaa lopullinen työsi tekoälyn havaitsemista varten
Kun olet tehnyt kaikki muokkaukset, haluat tietenkin skannata lopullisen työsi vielä kerran tekoälyn havaitsemista varten. Paras tapa varmistaa, ettei sinua tunnisteta, on skannata työ itse ennen sen lähettämistä.
Varmista, että pidät kirjaa tekoälyhavaintopisteistä siltä varalta, että toinen tekoälyhavaintolaite antaa toisenlaiset pisteet. Olipa tekstisi tekoälyn tai ihmisen kirjoittama, kestää vain muutaman sekunnin skannata lopullinen työsi tekoälyn havaitsemisen varalta ja säästää itseltäsi mahdollisesti paljon murhetta.
Päätelmä
Voivatko tekoälyilmaisimet siis olla väärässä? Totta kai. Ovatko tekoälyilmaisimet virheellisiä? Ehdottomasti. Toimivatko tekoälyilmaisimet? Useimmiten kyllä. Ei ole harvinaista, 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 paranee 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.