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 ou 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 schémas 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 une longueur, une structure et même une ponctuation similaires.

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 faible perplexité afin de faciliter la compréhension des lecteurs.

La plupart des détecteurs utilisent algorithmes d'apprentissage automatique formés sur des ensembles de données contenant à la fois des textes humains et des textes générés par l'IA.

Ils apprennent à identifier les marqueurs subtils qui sont censés distinguer un contenu artificiel d'un écrit authentique.

Le problème ? Ces marqueurs ne sont pas infaillibles. L'écriture humaine peut parfois correspondre à des modèles d'IA parfaitement. Surtout si vous écrivez de manière claire et concise et que vous respectez les règles de grammaire standard.

Certains détecteurs utilisent également des techniques d'ingénierie inverse.

Ils tentent de prédire ce qu'un modèle d'intelligence artificielle produirait à partir de la même invite. Si votre texte correspond trop à ces prédictions, vous êtes signalé.

Mais la prédiction n'est pas la réalité. Ce n'est pas parce qu'une IA pourrait écrire quelque chose de similaire qu'elle l'a réellement fait.

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Évalué par Forbes comme détecteur d'IA #1

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, car la technologie est encore en cours d'évolution. 

Nous utilisons essentiellement des outils imparfaits pour détecter d'autres outils imparfaits. C'est comme essayer d'attraper un caméléon avec un autre caméléon.

Les faux positifs se produisent lorsque des contenus rédigés par des humains sont signalés comme étant générés par l'IA.

Les faux négatifs se produisent lorsque le contenu de l'IA passe inaperçu. Ces deux scénarios posent de sérieux problèmes aux personnes qui s'appuient sur ces outils pour prendre des décisions importantes.

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 aux expériences scientifiques et même aux tests médicaux pour les maladies.

Un faux positif de la détection de l'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 pensent que le taux de 98% est beaucoup plus bas que 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.

L'écriture de l'IA retrace l'humanité

Voici quelque chose que la plupart des gens ne réalisent pas : Les écrits de l'IA contiennent en fait des traces de créativité humaine. Chaque modèle d'IA a été formé sur du contenu généré par l'homme.

D'une certaine manière, l'écriture de l'IA n'est qu'une pensée humaine remixée.

Cela pose un problème fondamental pour les systèmes de détection. Où s'arrête l'écriture humaine et où commence l'écriture de l'IA ? La frontière n'est pas aussi claire que nous aimerions le croire.

Lorsque vous utilisez des formulations similaires à celles de millions d'autres écrivains, les copiez-vous ou pensez-vous simplement de la même manière ? Lorsqu'une IA utilise la même formulation, est-elle en train de la copier ou de générer quelque chose de nouveau ?

Le chevauchement entre les styles d'écriture de l'homme et de l'IA crée une zone grise où la détection devient presque impossible. Il est pratiquement impossible de distinguer une bonne écriture humaine d'une production sophistiquée de l'IA.

Les modèles d'IA sont conçus pour produire des textes semblables à ceux des humains. Plus ils s'améliorent dans cette tâche, plus ils deviennent difficiles à détecter.

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

Qu'est-ce qui fait que ces détecteurs d'IA donnent 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 de votre 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 d'ailleurs, se trouve 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 confrontés à une technologie ancienne et à des 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 ne comprennent pas vraiment ce que vous écrivez.

Ils examinent des modèles superficiels sans en saisir le sens ou le contexte.

Cela crée des angles morts. Un détecteur peut identifier un manuel technique comme étant généré par l'IA parce qu'il utilise une terminologie cohérente. Ou marquer un document juridique comme artificiel parce qu'il suit un formatage standard.

La création littéraire est confrontée à des défis uniques.

Les styles expérimentaux, les passages de conscience ou les techniques narratives inhabituelles peuvent dérouter les détecteurs, qui s'attendent à ce que l'écriture suive des modèles prévisibles.

En parlant d'outils de détection, Undetectable AI's Vérificateur de plagiat AI adopte une approche différente.

Au lieu de simplement signaler le contenu, il fournit une analyse détaillée des raisons pour lesquelles certains passages peuvent déclencher la détection, afin que les rédacteurs comprennent les éléments spécifiques qui posent problème.

Que faire si votre texte écrit par un être humain est considéré comme de l'IA ?

Être accusé à tort d'utiliser l'IA peut être dévastateur. Mais pas de panique.

Voici exactement ce qu'il faut faire lorsque votre travail authentique est signalé :

Étape 1. Examinez le texte signalé : Lisez le texte que vous avez soumis. Cherchez tout ce qui pourrait sembler trop formel ou trop cohérent.

Même les écrits humains peuvent être signalés s'ils semblent trop parfaits.

Étape 2. Coller dans Undetectable AI Humanizer : Copiez l'intégralité du texte marqué et collez-le dans l'outil Undetectable AI Humanizer.

Cet outil permet d'ajuster la structure des phrases, le ton et le choix des mots afin de s'aligner davantage sur l'écriture humaine naturelle.

Étape 3. Choisissez votre niveau d'humanisation : En fonction de l'importance des modifications que vous souhaitez apporter, sélectionnez le niveau d'humanisation souhaité : faible, moyen ou élevé.

Il est préférable de commencer par un réglage moyen afin de conserver votre sens initial.

Étape 4. Générer et réviser : Cliquez sur "Humaniser" et laissez l'outil opérer sa magie. Une fois cela fait, lisez le texte humanisé pour vous assurer qu'il reflète toujours votre voix et votre message.

Étape 5. Soumettre ou publier en toute confiance : Une fois votre texte ajusté, vous pouvez le soumettre en toute confiance à n'importe quelle plateforme, en sachant qu'il se lit de manière plus authentiquement humaine.

Trois conseils pour éviter la détection de l'IA

Le public et les moteurs de recherche sont de plus en plus intelligents, ce qui signifie qu'ils sont capables de déceler une anomalie, comme lorsque nous voyons une image d'IA avec six doigts.

Il y a des choses que vous pouvez faire avant de soumettre votre travail pour atténuer les risques d'être signalé comme ayant été écrit par l'IA.

1. Utiliser l'IA indétectable

La meilleure défense contre les faux positifs est de savoir ce qui les déclenche. La plateforme d'IA indétectable comprend à la fois un système d'alerte et un système d'alerte. AI Humanizer et AI Detector qui se complètent parfaitement.

Le détecteur d'IA vous indique précisément les parties de votre texte qui peuvent poser problème.

L'AI Humanizer vous aide ensuite à ajuster ces sections sans modifier votre message principal.

L'utilisation de ces outils ne vise pas à tricher ou à dissimuler l'utilisation de l'IA, mais à s'assurer que votre écriture humaine n'est pas mal identifiée.

La force de la plateforme réside dans son approche globale. Au lieu de vous dire qu'il y a un problème, elle vous montre exactement où et pourquoi, puis vous aide à le résoudre.

2. Ajoutez votre ton et votre voix uniques

Les textes génériques déclenchent plus souvent les détecteurs que les textes distinctifs. Développez votre style personnel et appuyez-vous dessus.

Utilisez des exemples spécifiques tirés de votre propre expérience. Faites référence à des anecdotes personnelles. Incluez des références culturelles qui vous tiennent à cœur.

Variez vos structures de phrases plus que vous ne le pensez nécessaire. Mélangez des phrases courtes et percutantes avec des phrases plus longues et fluides. Enfreignez volontairement certaines règles de grammaire pour faire de l'effet.

Ajoutez des traits de personnalité à vos écrits. Vous aimez peut-être les points-virgules. Vous commencez peut-être vos phrases par "Et" ou "Mais". Ces touches humaines contribuent à authentifier votre travail.

N'ayez pas peur d'être imparfait. L'écriture humaine réelle comporte de petites incohérences et des défauts mineurs. Une prose trop soignée peut en fait déclencher des systèmes de détection.

3. Numérisez votre travail final pour détecter l'IA

Testez toujours votre texte avant de le soumettre.

Cela devrait faire partie de votre processus d'édition standard, comme la vérification de l'orthographe et de la grammaire.

Utilisez plusieurs outils de détection pour obtenir une vue d'ensemble. Ce qu'un détecteur manque, un autre peut l'attraper.

Outils d'IA indétectables simplifient ce processus.

Leur détecteur fournit des informations détaillées sur les problèmes potentiels. Vous pouvez résoudre les problèmes avant qu'ils ne deviennent des problèmes.

Accordez une attention particulière aux sections techniques, aux introductions et aux conclusions. Ces parties déclenchent souvent des faux positifs parce qu'elles suivent des schémas prévisibles.

FAQ

Naviguer dans les détecteurs d'IA sans perdre la tête

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 à des fins universitaires et de création de contenu.

Mais lorsque l'IA commence à fournir des faux positifs et à signaler de manière inexacte que le texte a été 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.

La technologie de l'IA continue de s'améliorer, tout comme la précision des détecteurs d'IA.

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.

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