Ara estem en l'era de la modernització, on la intel·ligència artificial és un factor important pel que fa a la redacció d'assaigs, la creació de continguts i molt més. Els estudiants i les organitzacions confien en les eines d'IA per comprovar i millorar la seva escriptura. Aquestes eines tenen com a objectiu detectar el plagi, marcar el contingut generat per IA i mantenir l'originalitat. Però, fins a quin punt són fiables?
Els detectors d'IA utilitzen algorismes avançats per analitzar patrons, estructura i selecció de paraules. Tanmateix, com qualsevol altra tecnologia, no són perfectes. Això vol dir que tenen limitacions que poden provocar falsos positius i deteccions perdudes. Aquests problemes plantegen preocupacions sobre la seva precisió.
Continueu llegint mentre descobrim com funciona un Detector d'IA funcionen, poden estar equivocats i les limitacions d'aquestes eines.
Què és un detector d'IA?
Un detector d'IA és una eina de programari que utilitza algorismes per buscar determinades característiques en un escrit. Cerca i identifica patrons i estructures de text que són típiques de l'escriptura generada per IA. També cerca característiques comunes amb el text creat per persones.
Un ús comú del verificador d'IA és detectar plagi. Els professors universitaris utilitzaran eines d'IA per escanejar assaigs, dissertacions i declaracions de tesi per comprovar si hi ha contingut plagiat. Tanmateix, molts es pregunten "La detecció d'IA és precisa?"
ChatGPT pot crear fàcilment un assaig. Tanmateix, hi pot haver diverses ocasions en què la informació que prové de ChatGPT pot ser inexacta o plagiada clarament. Una eina de detecció d'IA ho detectarà fàcilment.
Com funciona un detector d'IA?
Els detectors d'IA funcionen mitjançant la identificació de patrons. Estan entrenats mitjançant models estadístics i grans conjunts de dades i poden distingir el contingut d'IA de l'escriptura humana. L'eina d'escriptura d'IA més comuna és ChatGPT, encara que n'hi ha moltes més.
L'algoritme centrarà les exploracions en la perplexitat i l'esclat.
Perplexitat del text
Els algorismes busquen perplexitat per avaluar com de confús és el text per a la IA. El detector d'IA determinarà si l'escriptura sembla poc natural o confús.
Per tant, frases curtes i agudes passarien com a contingut escrit per humans, així com com a llenguatge metafòric i creatiu. També ho faria l'escriptura que contingui alguns errors ortogràfics i gramaticals.
Però les frases llargues, predictibles i perfectes es destacarien com a possible escriptura generada per IA. Això es deu al fet que el contingut d'IA sempre és impecable! La intel·ligència artificial pot predir què vindrà després amb aquests tipus de frases.
Vegem alguns exemples d'escriptura que puntua una puntuació de perplexitat alta:
- Exemple: sota els records brillants del passat, ens endinsem en ecos iridiscents, murmuris marchits i colors fugaços del temps.
L'exemple anterior tindrà un alt nivell de perplexitat a causa de la seva impredictibilitat i creativitat. Confondrà els models d'IA i dificultarà la seva identificació.
Aquí teniu un exemple d'una frase amb una puntuació baixa en perplexitat:
- Exemple: reflexionem sobre el passat, recordant colors, sons i moments que s'esvaeixen ràpidament.
En aquest exemple, l'estructura de la frase és senzilla i utilitza paraules habituals. No hi ha llenguatge abstracte per perplexar la intel·ligència artificial. La IA pot predir la frase i no es confon amb ella.
Esclat de frases
L'algoritme busca l'explosió. Això descriu com de complexa i diversa és una frase. Les frases que consisteixen en una ràfega baixa oferiran poca variació. L'estructura de la frase i la longitud de la frase seran similars, un tret comú del contingut d'IA.
Les frases que tinguin una varietat de longituds i estructures diferents es valoraran com a alta intensitat. Les persones solen introduir més variacions a la seva escriptura, mentre que la IA utilitzarà patrons i estils previsibles.
Vegem un exemple d'una frase que tindria una puntuació alta en burstiness:
- Exemple: el vent udolava. Tanmateix, no era qualsevol tipus de vent: aquest era el tipus que s'arrapava a les finestres.
La frase curta al començament en contrast amb la frase més llarga afegeix varietat.
Aquí hi ha una frase similar que es valoraria com a baixa explosió:
- Exemple: el vent udolava mentre s'arrossegava a les finestres, enviava fulles arremolins i portava l'olor de la pluja llunyana.
Aquesta frase té una longitud previsible i descripcions habituals.
Les eines de detecció d'IA poden estar equivocades?
La detecció de la IA pot ser incorrecta. Després de tot, és dubtós que les eines d'IA es puguin ensenyar totes les possibilitats a l'hora de predir contingut. El detector d'IA pot generar un fals positiu, determinant que el contingut escrit per humans és generat per IA.
Alternativament, la detecció d'IA pot proporcionar un fals negatiu, sense identificar el contingut generat per IA. En aquests casos, el plagi pot escapar per la xarxa.
A més, la qualitat de la formació pot dificultar la precisió de la detecció d'IA. Pot ser que hi hagi biaix d'algoritme o pot ser sensible en algunes circumstàncies.
La detecció d'IA és precisa: 3 factors principals que limiten les eines d'IA
Hi ha diverses maneres en què una eina d'IA pot estar equivocada quan pretén identificar contingut generat per IA.
1. Incapacitat per detectar contingut parafrasejat
La detecció d'IA pot donar falsos positius i falsos negatius. Per tant, l'eina d'IA pot marcar el contingut com a generat per IA si s'inclouen frases habituals al text. Aquest també pot ser el cas si el text es parafraseja, ja que el contingut encara podria semblar semblant a l'original.
De la mateixa manera que els detectors d'IA poden avaluar incorrectament el text com a IA, poden no detectar contingut sospitós. Això pot passar si el contingut s'ha parafrasejat molt bé o si diverses fonts no estan disponibles per a l'eina d'IA.
2. Poca qualitat de les dades de formació
La qualitat dels models i dades utilitzats per entrenar el detector d'IA pot ser deficient. També podria ser limitat i mancat de diversitat. En aquestes situacions, la precisió de la detecció pot ser menys que satisfactòria.
3. Dificultat per mantenir-se al dia amb models d'IA sofisticats
ChatGPT va ser llançat per OpenAI a les masses a finals de 2022. Tot i ser una eina revolucionària, ja s'ha millorat amb el model GPT-4 Turbo.
A mesura que els models d'IA evolucionen i el contingut d'IA es fa més humanitzat, els detectors d'IA podrien lluitar per trobar l'escriptura A. A mesura que el text d'IA es torna més natural amb cada nou model d'IA, es necessitaran eines de detecció avançades.
Què poden identificar els detectors d'IA?
Els detectors d'IA poden identificar contingut generat per IA, creat per eines d'IA com ara ChatGPT. Per tant, si heu demanat a ChatGPT que escrigui un assaig per a vosaltres, la detecció d'IA hauria de recollir-lo com a contingut d'IA. El teu professor detectarà ChatGPT !
Les eines d'IA també poden identificar el plagi, especialment quan s'utilitza un verificador de plagi expert. Per tant, si heu copiat seccions d'un llibre o d'una font en línia, el verificador de plagi hauria d'identificar que esteu fent trampes.
El vostre professor veurà que heu plagiat contingut en ambdues situacions, així que eviteu el plagi a tota costa. Recordeu que el plagi té conseqüències importants.
Per què és incorrecte el plagi?
Tant si heu copiat contingut d'una altra font com si heu generat un assaig d'IA, heu comès plagi. Això és èticament incorrecte, ja que estàs robant el treball d'una altra persona sense donar-li el crèdit adequat.
Si el teu professor descobreix que has plagiat, hauràs de tornar a enviar el teu treball. En molts casos, se us limitarà a una passada per tornar a enviar-lo. En algunes situacions, podeu suspendre automàticament l'assignatura. Això dependrà de les polítiques de la institució.
També podria haver-hi conseqüències legals del plagi. El plagi s'inclou a les lleis dels drets d'autor dels EUA, per la qual cosa és il·legal robar les paraules d'una altra persona. Si cometeu plagi a gran escala i en treu profit, podríeu patir greus conseqüències.
Per tant, suposem que publiqueu un llibre que conté contingut d'una altra persona però que el reclameu com a propi. Et beneficies de la venda dels llibres. En aquesta situació, és possible que siguis considerat culpable d'infringir les lleis de drets d'autor. La conseqüència d'això és una multa substancial o presó.
Obteniu Smodin per ajudar-vos amb la creació de contingut
Aleshores, els detectors d'IA poden estar equivocats? Sí! Mai confieu completament en la IA en cap situació. Crea el teu propi treball i cita les teves fonts completament.
Si necessiteu ajuda addicional amb la vostra redacció, consulteu Smodin. Oferim una àmplia gamma de blocs útils i eines útils per ajudar-vos a millorar el vostre contingut i obtenir notes més altes als vostres assaigs!
Uneix-te a la comunitat Smodin avui i crea contingut que impressionarà !
Preguntes freqüents
Com es pot esbrinar si el contingut es genera amb IA?
Utilitzeu una eina de detecció d'IA per esbrinar si el contingut és text generat per IA. Només cal que enganxeu el vostre contingut a l'eina d'IA i el programari destacarà les frases sospitoses. També podeu utilitzar plataformes i extensions del navegador per detectar IA.
Es generen puntuacions de detecció d'IA per avaluar el possible ús de la IA. La puntuació de detecció d'IA pot indicar el percentatge de contingut natural o d'IA.
Podeu enganyar les eines de detecció d'IA?
Podeu enganyar els detectors de contingut d'IA utilitzant una àmplia gamma de sinònims i antònims quan escriviu el vostre assaig. També podeu incloure signes de puntuació i homoglifs per intentar evitar la detecció d'IA.
Què tan fiable és el classificador d'IA d'OpenAI?
El classificador d'IA d'OpenAI és conegut per ser poc fiable quan es comproven textos més curts que tenen menys de 1.000 caràcters.