Com a part del vostre arsenal contra l'ús excessiu de la intel·ligència artificial, una de les eines més importants per familiaritzar-vos és un detector d'IA. Aquestes eines utilitzen tecnologies avançades per determinar si el contingut s'ha creat amb intel·ligència artificial o si ha estat escrit per un humà.
Tractar amb aquestes eines pot ser un dolor, sobretot quan n'utilitzeu d'altres de poc fiables que donen resultats inexactes. Però també tenen diversos beneficis.
Com que aquests models s'han tornat habituals en diferents contextos, és fonamental estar familiaritzat amb el seu funcionament i el pes que tenen en la qualitat i l'originalitat de la vostra escriptura. Al seu torn, això us pot ajudar a dominar els detectors d'IA, en lloc de fer-los dominar.
Com funcionen els detectors d'IA?
Les eines de detecció d'IA funcionen utilitzant diverses tècniques per comprovar si el contingut escrit és generat per IA o escrit per un humà.
Un detector d'IA utilitza tècniques de processament del llenguatge natural (NLP) i algorismes d'aprenentatge automàtic per analitzar determinats patrons del text que normalment es consideren marcadors per al contingut generat per IA.
En general, eines com aquesta utilitzen diversos mètodes importants per detectar contingut que ha estat creat per un model d'IA, com ara:
- Anàlisi lingüística: Això normalment implica que les eines de detecció avaluen el significat semàntic (el significat de la llengua que s'utilitza) i la tendència del text a repetir-se. El contingut generat per IA normalment es repeteix i no sempre té una bona comprensió del significat semàntic.
- Comparació amb el text de l'IA: Les eines de detecció de contingut d'IA també poden comparar text amb mostres generades per IA que ja coneixen. Si troben similituds entre aquestes mostres i el text que esteu comprovant, podria suggerir que almenys una part del contingut està generada per IA.
- Classificadors: Un classificador és un tipus de model d'aprenentatge automàtic que classifica les dades en categories predefinides. Aquests models examinen els patrons lingüístics (incloses les paraules, la gramàtica, l'estil i el to) per detectar contingut d'IA.
- Incrustacions: Les incrustacions són codis especials que les màquines utilitzen per entendre paraules. Aquests codis ajuden a situar paraules en un espai estructurat on s'agrupen aquelles que tenen significats similars. Els models d'aprenentatge automàtic utilitzen aquests codis per ordenar el text en diferents categories. Per exemple, es pot classificar com a "correu brossa" o "no correu brossa".
- Perplexitat: La perplexitat es refereix a com de confós està un model de detecció quan "llegeix" alguna cosa nova. Un text menys perplex normalment indica que el contingut es genera amb IA, ja que és més previsible. És possible que el contingut més desconcertant sigui marcat per a IA.
- Esclat: Una eina de detecció de la intel·ligència artificial també pot analitzar la "esclat" de l'estructura de la frase del text. Això inclou la variació de la longitud i l'estructura de cada frase. El text escrit humà sol tenir una variació de longituds de frases més curtes i més llargues, i els escriptors utilitzen diferents estructures per transmetre millor el que diuen.
Quin tipus de contingut marca les eines de detecció?
Per tant, sabem com funciona la detecció d'IA i quin tipus de patrons i factors busca per determinar si alguna cosa està escrita per un humà o no. Amb Detector de contingut d'IA de Smodin, podeu obtenir aquests resultats uns segons després de proporcionar el vostre text.
Però si el vostre text torna amb banderes que fan que es percebi com a IA, la pregunta que probablement us esteu fent és: Per què?
Hi ha uns quants tipus diferents de contingut que és més probable que es consideri generat per IA. En conèixer i entendre aquests tipus, podeu evitar la detecció d'IA i fer que el vostre contingut sembli més humà. Aquests tipus inclouen (però no es limiten a):
- Text repetitiu: Quan l'IA genera text, és més probable que es repeteixi. Tant si duplica accidentalment paraules o frases (fins i tot si s'expressa de manera diferent), crea un patró que la detecció d'IA detecta. En realitat, el text escrit per humans tindrà menys repetició. Els humans també utilitzen un llenguatge més variat en la parla quotidiana.
- Vocabulari inusual: Escrivim mentre parlem, independentment del to del text. En els patrons de parla humana, hi ha certes paraules que tenen més probabilitats d'utilitzar-se en contextos específics. Per tant, quan s'utilitzen paraules estranyes o poc habituals al contingut, probablement no passarà la detecció d'IA.
- Patrons previsibles: Quan escrivim, volem mantenir l'atenció dels nostres lectors, oi? Això ens anima a canviar el nostre estil d'escriptura per mantenir-los interessats en el que hem de dir. Les màquines com els generadors d'IA, en canvi, no estan preocupades per això. El contingut que produeixen és sovint molt monòton i previsible, cosa que el fa menys atractiu.
- Longitud o estructura de la frase sense canvis: La varietat de frases és un altre factor important en el contingut escrit per humans. Tanmateix, els generadors d'IA solen utilitzar un patró repetitiu d'estructures o longituds de frases que els detectors poden captar. Si el vostre contingut és massa semblant o no hi ha cap variació en les vostres frases, és possible que es marqui com a escriptura d'IA.
Per què necessitem detectors d'IA?
Però, per què hem d'utilitzar eines de detecció de contingut d'IA? Hi ha diverses raons darrere d'això que depenen d'on s'utilitzarà el contingut, ja sigui en institucions educatives, publicacions o per a un ús més general.
Per descomptat, pot ser difícil eludir aquest nou "paisatge d'IA" al qual ens enfrontem, on gairebé tots els continguts escrits que s'envien es comproven mitjançant una eina d'IA. Tot i així, poden ser inestimables per diverses raons, com ara:
Garantia de qualitat
Les eines de detector ens poden ajudar a avaluar la qualitat general d'un escrit. Tot i que molta gent confia en l'escriptura d'IA, és important recordar que els generadors d'IA com ChatGPT encara estan evolucionant.
Això vol dir que el text generat per IA encara pot tenir inconsistències importants en la seva rellevància, coherència i qualitat general.
Algunes eines d'IA poden no només ajudar a fer que el vostre contingut soni menys robòtic, sinó que també poden escollir contingut que no compleixi els estàndards del contingut escrit per humans.
Autenticitat
Atès que la intel·ligència artificial s'està tornant més habitual, pot resultar bastant complicat diferenciar la IA i l'escriptura humana. Això pot ajudar a donar autenticitat al contingut, que és especialment important per als textos publicats en línia. Encara que les publicacions en línia llauna publicar text generat per IA, és important que els seus lectors sàpiguen quan estan llegint alguna cosa produïda per models com ChatGPT.
Pot ser important tenir en compte que molts productors de contingut utilitzen una eina d'IA per ajudar en la seva redacció, ja sigui per a investigacions, esquemes o edició. En aquests casos, el contingut no es considera generat per IA. Tanmateix, aquest contingut també hauria de passar la detecció d'IA, ja que està escrit i normalment verificat per un humà que està escrivint juntament amb el model d'IA.
Detecció de plagi
Els detectors de contingut d'IA són àmpliament utilitzats per empreses, institucions educatives i creadors de contingut. La raó principal per la qual confien en aquestes eines és garantir que el seu contingut no contingui plagi.
Alguns detectors de contingut d'IA poden marcar casos en què s'ha utilitzat text sense l'atribució adequada, i fins i tot quan l'escriptura humana s'ha marcat incorrectament com a escriptura d'IA.
Conformitat
Algunes indústries i plataformes tenen regles o directrius sobre l'ús de contingut generat per IA. Per exemple, les empreses de màrqueting digital poden tenir regles perquè els seus escriptors produeixin text escrit per humans que superi una comprovació de detecció d'IA.
Al seu torn, això pot ajudar a evitar que el contingut d'IA s'utilitzi malament o es generi de manera deshonesta.
Prevenció de danys no intencionats
Els generadors de text solen utilitzar una base de dades d'informació per oferir als usuaris respostes a les seves preguntes i preguntes. Tanmateix, aquesta informació no sempre és precisa. Al mateix temps, alguns models d'IA poden proporcionar respostes esbiaixades i inadequades en relació a la indicació que l'alimenteu.
Per exemple, quan demaneu a ChatGPT una llista de productes de neteja de bricolatge, pot suggerir barrejar vinagre i bicarbonat de sodi. Tot i que no és insegur fer-ho, aquest netejador no és molt eficaç i l'ús de vinagre en determinats tèxtils pot causar danys.
Tot i que aquest és un exemple relativament senzill, il·lustra com de poc útil pot ser l'escriptura d'IA. I, quan es tracta de les vostres finances o salut, la informació inexacta pot ser perjudicial.
Quina precisió són els detectors d'IA?
Els detectors de contingut d'IA utilitzen tecnologies avançades com l'aprenentatge automàtic i el processament del llenguatge natural. Mitjançant aquests procediments, són capaços de detectar contingut escrit artificialment i tornar amb un resultat, ja sigui de pas humà, un resultat incert (s'han utilitzat tant escriptura humana com màquina) o contingut generat per IA.
Tanmateix, aquestes eines no són exactament infal·libles. De fet, sovint poden estar equivocats i produir falsos positius i falsos negatius. I, depenent dels detectors de contingut d'IA que utilitzeu, podeu obtenir salvajemente resultats diferents.
En última instància, hi ha diverses raons per les quals els detectors d'escriptura d'IA no poden ser 100% precisos, incloses:
Precisió variable
hi ha munts de detectors d'IA populars al mercat que van des de serveis en línia bàsics d'ús gratuït amb límits de recompte de paraules fins a eines de pagament que poden comprovar volums més elevats de text. Però com que hi ha tantes eines (que també utilitzen diferents models i algorismes per detectar text generat per IA), pot ser complicat obtenir resultats coherents.
Per exemple, el vostre text pot passar per escrit per un humà si feu servir l'eina X, mentre que l'eina Y pot produir resultats que afirmin que el vostre contingut està generat per IA. Malauradament, com que no hi ha manera de saber quina eina és més precisa, pot ser difícil obtenir resultats definitius.
Falsos positius o negatius
Atès que encara hi ha alguns "torçaments" que s'han de solucionar amb aquests models d'IA, sovint es poden produir falsos negatius i positius. Aquest és un resultat directe de les dades d'entrenament del model i del bé (o malament) que s'ha entrenat per reconèixer patrons.
Un fals negatiu és quan el detector no mostra cap rastre de contingut generat per IA quan, de fet, el text fa conté escriptura d'IA. En alguns casos, el text que ha estat escrit completament per IA pot fins i tot passar com escrit per humans.
D'altra banda, un fals positiu és quan el detector marca un contingut per ser generat per IA quan va ser escrit completament per un humà.
Com influeix el tipus de model de detecció en les puntuacions d'IA
Les eines d'IA creixen a la velocitat del llamp, amb avenços i nous models que s'introdueixen tot el temps. Per exemple, ChatGPT ja havia llançat ChatGPT-3 i ChatGPT-4 en un any després del llançament, que il·lustra la rapidesa amb què s'està actualitzant aquesta tecnologia.
Per descomptat, quan alguna cosa creix a aquesta velocitat, vol dir que les eines que hi estan relacionades, en aquest cas, les tecnologies de detecció, han de créixer amb la mateixa rapidesa. Tanmateix, no tots els models de detecció d'IA estan al dia amb els últims avenços en generadors d'IA. De la mateixa manera, és possible que no estiguin familiaritzats amb els patrons i els distintius de tots els generadors del mercat.
Per exemple, un detector pot marcar amb precisió el contingut generat per ChatGPT, però pot no captar el text generat per IA escrit per una altra eina, com ara Bard.
Preguntes freqüents
La IA pot distingir un model d'IA d'un altre?
En general, la majoria dels models d'IA (inclosos els detectors) es poden entrenar per diferenciar entre diferents generadors d'IA en funció de patrons o característiques del contingut que produeixen. Tot i així, la seva tasca pot ser més difícil a mesura que els generadors d'IA segueixen evolucionant. Alguns models també poden tenir sortides similars, cosa que fa que diferenciar-los sigui encara més difícil.
Tanmateix, quan es tracta de distingir els models d'IA, l'eficàcia dels detectors depèn en última instància de la sofisticació dels seus algorismes de detecció.
Hi ha alguna manera de fer que el contingut se senti més humà i amb menys intel·ligència artificial?
Si utilitzeu una eina d'IA com a ajuda per a l'escriptura, és possible que us preocupi que el vostre contingut sigui marcat com a IA. Afortunadament, hi ha diverses maneres de fer que qualsevol nivell de contingut d'IA sembli més humà. Això inclou:
- Reescriviu qualsevol contingut d'IA amb les vostres pròpies paraules.
- Ús d'eines com eliminadors de detecció de contingut d'IA o El reescriptor de textos de Smodin.
- Ús d'eines d'escriptura d'IA per ajuda amb la teva escriptura en lloc de confiar-hi per escriure-la for vostè.
- Comprovació del contingut i edició de qualsevol informació inexacta o falsa.
- Canviar l'estructura i la longitud de la frase.
Consideracions finals
A Smodin, la IA és el nostre pa i mantega. És per això que hem volgut compartir la nostra visió experta sobre els models de detecció d'IA: per ajudar-vos a millorar la vostra escriptura alhora que aprèn per què es pot marcar i com navegar pels detectors per obtenir resultats més precisos.
És important recordar que els resultats d'aquests detectors s'han de prendre sempre amb una mica de sal. Al cap i a la fi, n'hi ha molts que podrien generar informes falsos d'ús d'IA.
Si voleu resultats més precisos, assegureu-vos de consultar els nostres serveis i blocs perquè pugueu aprofitar al màxim aquests recursos a la dret manera. Amb Smodin, podeu començar a escriure el vostre contingut amb confiança, cada vegada.