Les détecteurs d'IA peuvent-ils se tromper ? (Apprenez comment éviter la détection de l'IA)

On peut dire que depuis le lancement de ChatGPT en novembre 2022, le monde a changé.

L'IA s'infiltre dans presque tous les secteurs et contribue à l'évolution rapide des technologies existantes.

L'utilisation d'outils de génération d'IA tels que ChatGPT pour produire du texte a été un moyen populaire d'exploiter sa puissance.

Que vous soyez rédacteur indépendant, créateur de contenu ou même étudiant, l'IA est un outil puissant à ajouter à votre arsenal.

Les détecteurs d'intelligence artificielle viennent alors gâcher la fête. Nous plaisantons bien sûr, mais il est nécessaire de mettre en place un contrôle pour s'assurer que l'IA est utilisée de manière responsable et avec de bonnes intentions.

Les propriétaires de sites, les écoles et même Google utilisent des détecteurs d'IA pour s'assurer que nous ne faisons pas passer ce travail pour le nôtre.

Mais les détecteurs d'IA peuvent-ils se tromper ? Il n'est pas surprenant que la technologie de l'IA soit encore imparfaite des deux côtés de l'allée.

Ces outils de détection sont régulièrement victimes de tests faussement positifs. Voici comment vous pouvez apprendre à contourner les détecteurs d'IA et éviter les problèmes liés aux faux positifs.

Comment fonctionnent les détecteurs d'IA ?

Les détecteurs d'IA sont construits à partir de modèles de langage naturel et de millions de points de données de textes générés par l'IA et par l'homme. Chaque fois qu'un contenu est examiné par un outil de détection d'IA, il le compare à ces ensembles de données et recherche des modèles prévisibles dans la syntaxe, le choix des mots et la structure générale du texte.

Ces détecteurs sont entraînés à reconnaître des modèles et à les comparer à des exemples générés par l'IA et par l'homme.

Les résultats du détecteur d'IA représentent la probabilité que le contenu analysé soit généré par l'IA, et non une garantie. Les détecteurs d'IA fonctionnent sur la base de probabilités, sans aucune preuve définitive.

Quels sont exactement les schémas recherchés par les détecteurs d'IA ? Les détecteurs d'IA s'appuient sur deux concepts : l'éclatement et la perplexité.

L'abondance fait référence à la longueur et à la complexité des phrases. Si vous avez déjà lu un texte généré par une IA, il vous semblera mécanique. En effet, de nombreuses phrases ont la même longueur, la même structure et même la même ponctuation.

La perplexité fait référence à la complexité de la langue, comme son nom l'indique, et à la facilité avec laquelle les lecteurs humains seront perplexes. À titre de comparaison, les textes générés par l'IA sont préprogrammés pour avoir une perplexité faible afin de faciliter la compréhension des lecteurs.

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Évalué par Forbes comme détecteur d'IA #1

Que signifient les scores de détection de l'IA ?

Lorsque vous passez votre contenu au crible d'un détecteur d'IA, vous obtenez un score de détection de l'IA.

La plupart des détecteurs d'intelligence artificielle donnent ce résultat sous forme de pourcentage sur 100. Certains vous fourniront deux notes totalisant 100 : l'une est une note de l'IA et l'autre une note humaine.

Que signifie un score de détection de l'IA ? Cela dépend de l'outil.

La plupart vous donneront un score de 85%, ce qui signifie qu'il y a 85% de chances que le texte ait été généré par l'IA. Cela ne signifie pas que 85% du texte est généré par l'IA.

De même, pour les scores de détection de l'IA double, il s'agit de la probabilité qu'elle ait été créée par l'IA par rapport à la probabilité qu'elle ait été créée par un humain. Il en résulte un score de 85% pour l'IA et de 15% pour l'humain.

Les détecteurs d'IA peuvent-ils se tromper ?

Oui, et plus souvent qu'on ne le pense. Ceux qui ont utilisé des détecteurs d'IA et dont le contenu a été analysé par un détecteur d'IA savent que ces outils sont loin d'être parfaits.

Même un faible pourcentage de scans erronés peut conduire à de fausses accusations à l'encontre d'étudiants ou de rédacteurs.

N'oubliez pas que les détecteurs d'IA ne peuvent rechercher que des motifs reconnaissables dans le texte.

Si un rédacteur humain a le malheur d'écrire comme un robot, il y a de fortes chances qu'il soit signalé. C'est ce que l'on appelle un faux positif.

Qu'est-ce qu'un faux positif dans la détection de l'IA ?

Un faux positif est défini comme un résultat positif enregistré alors qu'il ne s'agit pas du vrai résultat.

Cela peut s'appliquer à des expériences scientifiques et même à des tests médicaux de dépistage de maladies. Un faux positif de détection d'IA se produit lorsque le détecteur d'IA analyse le contenu et prétend qu'il a été écrit par l'IA alors qu'il a été écrit par un humain.

Vous pouvez imaginer à quel point cela peut être problématique lorsqu'il s'agit de questions telles que l'intégrité académique et l'emploi pour les rédacteurs indépendants.

Turnitin est un programme en ligne que de nombreuses universités dans le monde utilisent pour permettre aux étudiants de soumettre leurs travaux sous forme numérique.

Ce site dispose désormais d'un détecteur d'IA que les enseignants peuvent utiliser. taux de précision supérieur à 98% avec un taux de faux positifs inférieur à 1%. Certains utilisateurs estiment que le taux de 98% est bien inférieur à la réalité.

Une détection d'IA faussement positive peut entraîner des mesures disciplinaires de la part des écoles, des employeurs et de Google lui-même en ce qui concerne le classement dans le domaine du référencement.

Cette réalité est en train de s'imposer et certaines entreprises et écoles, comme l'université de Vanderbilt, sont en train de mettre en place des programmes d'éducation et de formation. désactiver le détecteur d'IA sur Turnitin.

Principales raisons des faux positifs dans la détection de l'IA

Qu'est-ce qui fait que ces détecteurs d'intelligence artificielle produisent des faux positifs ? Il existe un certain nombre de raisons pour lesquelles votre contenu peut être signalé.

Le détecteur d'IA lui-même ne se rend pas compte qu'il vous fournit un rapport faussement positif. Il s'agit soit d'un problème de formation du détecteur lui-même, soit d'un problème de contenu. Voici quelques raisons pour lesquelles les faux positifs sont si fréquents dans la détection de l'IA.

Modifier les modèles et les algorithmes d'IA

Au cœur des détecteurs d'IA et de la plupart des logiciels d'IA, il y a la qualité de leur formation. Avec des modèles en constante évolution et des algorithmes de plus en plus complexes, les détecteurs d'IA peuvent être pris au piège d'une technologie ancienne et d'ensembles de données obsolètes.

Des ensembles de données plus complexes et une formation solide pourraient permettre aux détecteurs d'IA d'éliminer les faux positifs. Mais cela augmentera à la fois le coût et la capacité de calcul de ces programmes.

Préjugés à l'égard des personnes dont l'anglais n'est pas la langue maternelle

Les détecteurs d'IA ont une forte tendance à signaler l'écriture anglaise non native comme générée par l'IA. Une étude de Stanford suggère que la plupart des détecteurs d'intelligence artificielle ont un préjugé contre les personnes dont l'anglais n'est pas la langue maternelle.

Pourquoi ? Ce n'est pas du racisme, c'est parce que la plupart des personnes dont l'anglais n'est pas la langue maternelle obtiennent une faible note en matière de perplexité. En d'autres termes, leurs phrases et leur prose sont généralement très simples et faciles à comprendre.

Compréhension limitée

Les détecteurs d'IA suivent également des règles et des modèles très bien définis. Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisés pour analyser le contenu ne permettent pas aux détecteurs d'IA de comprendre le contenu lui-même.

Au lieu de rechercher l'exactitude des faits ou la lisibilité, le détecteur d'IA recherche la syntaxe et la structure. Les détecteurs d'IA ne comprennent pas les nuances linguistiques, les changements de ton ou même les écrits familiers ou sarcastiques, et les signalent donc souvent comme étant générés par l'IA.

Que faire lorsque votre texte est reconnu comme étant écrit par l'IA ?

Il n'est pas drôle d'être accusé à tort d'avoir utilisé comme sien un contenu rédigé par l'IA. Cela peut conduire à des mesures disciplinaires pour les étudiants ou à la perte d'emploi pour les rédacteurs.

Le pire, c'est que vous n'avez aucun contrôle sur l'analyse de votre contenu. C'est votre parole contre celle du détecteur d'IA et, malheureusement, beaucoup trop de gens font confiance au détecteur d'IA plutôt qu'à l'humain. Voici deux choses que vous pouvez faire si votre texte est reconnu comme étant écrit par une IA.

Afficher les données relatives aux erreurs du détecteur d'IA

L'une des premières choses que vous pouvez faire est de mettre en évidence l'inexactitude des détecteurs d'IA. Les faux positifs sont un problème bien documenté pour les détecteurs d'IA, il ne devrait donc pas être difficile de les trouver.

Un bon point de départ ? Le créateur de ChatGPT, OpenAI, a même fermé sa propre plateforme de détection d'IA parce qu'elle renvoyait trop d'inexactitudes.

Prouver l'originalité de votre travail

Vous pouvez également prouver l'originalité de votre travail en faisant apparaître des versions antérieures dans des traitements de texte tels que Google Docs ou Microsoft Word.

Si vous savez que votre contenu sera analysé par un détecteur d'IA, vous pouvez même prendre des mesures radicales, comme vous enregistrer à l'écran en train de rédiger le contenu ou le documenter à l'aide de photos horodatées.

Trois conseils pour éviter la détection de l'IA

Si prouver que votre travail est le vôtre semble représenter un travail considérable, il est peut-être plus facile de prendre des mesures pour éviter la détection de l'IA. Il y a des choses que vous pouvez faire avant de soumettre votre travail pour atténuer les risques d'être repéré comme ayant été écrit par l'IA.

Utiliser Undetectable.ai

Sans aucun doute, le moyen le plus simple d'éviter que votre travail ne soit signalé comme étant de l'IA est d'utiliser un outil tel que Indétectable.ai. Qu'est-ce que Undetectable.ai ? Il s'agit d'un outil de brouillage de l'IA qui réécrit votre contenu en un texte qui ne posera aucun problème à n'importe quel détecteur d'IA.

Cet outil est conçu pour contourner les détecteurs d'IA les plus répandus, tels que Copyleaks, GPTZero et Sapling.

Il vous suffit de coller votre texte dans l'application, de sélectionner la voix que vous souhaitez utiliser et de cliquer sur le bouton Humaniser. Votre résultat sera proche de votre texte d'origine, mais il sera désormais modifié pour recevoir une note humaine de la part de n'importe quel détecteur d'IA.

Undetectable.ai vous permet d'économiser le temps et les efforts que vous auriez dû consacrer à l'édition manuelle de votre travail pour éviter la détection de l'IA. Les forfaits commencent à seulement $9.99 par mois pour 10 000 mots ou $60.00 pour l'année entière.

Ajoutez votre ton et votre voix uniques

Quel est l'intérêt d'un outil comme Undetectable.ai ? À modifier votre travail ou le travail généré par l'IA afin qu'il ne soit pas signalé comme étant écrit par l'IA. Si vous ne voulez pas payer le coût minimal d'Undetectable.ai, vous pouvez simplement faire l'édition manuelle vous-même.

Le moyen le plus simple de contourner les détecteurs d'intelligence artificielle est d'utiliser un ton et une voix qui vous sont propres. Un autre moyen est de veiller à ce que la syntaxe et la structure des phrases varient d'un bout à l'autre du texte. Rien n'est plus révélateur d'un contenu rédigé par une IA que le fait que chaque phrase ait le même rythme.

Scannez votre travail final pour qu'il soit détecté par l'IA

Bien entendu, une fois que vous aurez effectué toutes vos modifications, vous devrez scanner votre travail final une dernière fois pour détecter l'IA. La meilleure façon de vous assurer que vous n'êtes pas repéré est de scanner vous-même votre travail avant de le soumettre.

Veillez à conserver une trace du score de détection de l'IA au cas où un autre détecteur d'IA renverrait un score différent. Que votre texte soit rédigé par une IA ou par un humain, il ne faut que quelques secondes pour analyser votre travail final en vue de la détection de l'IA et vous épargner ainsi bien des désagréments.

Conclusion

Les détecteurs d'IA peuvent-ils donc se tromper ? Bien sûr. Les détecteurs d'IA sont-ils défectueux ? Absolument. Les détecteurs d'IA fonctionnent-ils ?? La plupart du temps, oui. Il n'est pas rare que les gens ne pensent qu'en termes de dualité, mais un détecteur d'IA peut à la fois être défectueux et servir son objectif.

Lorsqu'un détecteur d'IA est utilisé correctement, il peut constituer une défense contre l'utilisation contraire à l'éthique de l'IA dans le domaine universitaire et de la création de contenu. Mais lorsque l'IA commence à fournir des faux positifs et à signaler de manière inexacte un texte comme étant écrit par l'IA, nous avons un problème.

Nous devons nous rappeler que nous sommes encore très tôt sur la feuille de route de l'IA générative. La technologie dont nous disposons aujourd'hui paraîtra ancienne dans cinq ou dix ans. Au fur et à mesure que la technologie de l'IA s'améliore, la précision des détecteurs d'IA s'améliore elle aussi.

D'ici là, nous devrons apprendre à accepter le fait que ces détecteurs sont loin d'être parfaits et que les résultats et le score de détection de l'IA ne devraient jamais être utilisés comme preuve définitive de tricherie ou de malhonnêteté académique.