Som en del af dit arsenal mod overforbrug af kunstig intelligens er et af de vigtigste værktøjer at være bekendt med en AI-detektor. Disse værktøjer bruger avancerede teknologier til at afgøre, om indhold er blevet skabt ved hjælp af kunstig intelligens, eller om det er skrevet af et menneske.
Det kan være en smerte at håndtere disse værktøjer, især når du bruger upålidelige værktøjer, der giver unøjagtige resultater. Men de har også flere fordele.
Da disse modeller er blevet almindelige i forskellige sammenhænge, er det vigtigt at være bekendt med, hvordan de fungerer, og hvor meget vægt de har i kvaliteten og originaliteten af dit forfatterskab. Til gengæld kan dette hjælpe dig med at mestre AI-detektorer – i stedet for at få dem til at mestre dig.
Hvordan fungerer AI-detektorer?
AI-detektionsværktøjer fungerer ved at bruge forskellige teknikker til at kontrollere, om skrevet indhold er AI-genereret eller skrevet af et menneske.
En AI-detektor bruger naturlige sprogbehandlingsteknikker (NLP) og maskinlæringsalgoritmer til at analysere bestemte mønstre i teksten, der typisk betragtes som markører for AI-genereret indhold.
Generelt bruger værktøjer som dette flere vigtige metoder til at detektere indhold, der er skabt af en AI-model, herunder:
- Sproglig analyse: Dette indebærer typisk, at detektionsværktøjerne vurderer den semantiske betydning (betydningen af det sprog, der bruges) og tekstens tendens til at gentage sig selv. AI-genereret indhold gentager sig normalt og har ikke altid en god forståelse af semantisk betydning.
- Sammenligning med AI-tekst: Værktøjer til registrering af AI-indhold kan også sammenligne tekst med AI-genererede eksempler, som de allerede er bekendt med. Hvis de finder ligheder mellem disse eksempler og den tekst, du tjekker, kan det tyde på, at i det mindste en del af indholdet er AI-genereret.
- klassificører: En klassifikator er en type maskinlæringsmodel, der sorterer data i foruddefinerede kategorier. Disse modeller undersøger sprogmønstre (herunder ord, grammatik, stil og tone) for at opdage AI-indhold.
- Indlejringer: Indlejringer er specielle koder, som maskiner bruger til at forstå ord. Disse koder hjælper med at placere ord i et struktureret rum, hvor dem med lignende betydninger er grupperet. Maskinlæringsmodeller bruger derefter disse koder til at sortere tekst i forskellige kategorier. For eksempel kan det klassificeres som 'spam' eller 'ikke spam'.
- Forvirring: Forvirring refererer til, hvor forvirret en detektionsmodel er, når den 'læser' noget nyt. Mindre forvirrende tekst indikerer normalt, at indhold er AI-genereret, da det er mere forudsigeligt. Mere forvirrende indhold kan være mindre tilbøjelige til at blive markeret for AI.
- Burstiness: Et AI-detektionsværktøj kan også se på 'burstiness' af tekstens sætningsstruktur. Dette inkluderer, hvor varieret længden og strukturen af hver sætning er. Menneskelig skrevet tekst har normalt en variation af kortere og længere sætningslængder, og forfattere bruger forskellige strukturer for bedre at formidle, hvad de siger.
Hvilken slags indhold er markeret af registreringsværktøjer?
Så vi ved, hvordan AI-detektion fungerer, og hvilken slags mønstre og faktorer den leder efter for at afgøre, om noget er skrevet af et menneske - eller ej. Med Smodins AI-indholdsdetektor, kan du få disse resultater sekunder efter at have angivet din tekst.
Men hvis din tekst kommer tilbage med flag, der får den til at blive opfattet som AI, er spørgsmålet, du sandsynligvis stiller: hvorfor?
Der er et par forskellige typer indhold, der er mere tilbøjelige til at blive betragtet som AI-genereret. Ved at kende og forstå disse typer kan du undgå AI-detektion og få dit indhold til at virke mere menneskeligt. Disse typer omfatter (men er ikke begrænset til):
- Gentagende tekst: Når AI genererer tekst, er det mere sandsynligt, at det gentager sig selv. Uanset om det ved et uheld dublerer ord eller sætninger (selvom det er formuleret anderledes), skaber det et mønster, som AI-detektion opfanger. I virkeligheden vil menneskeskreven tekst have færre gentagelser. Mennesker bruger også mere varieret sprog i daglig tale.
- Usædvanligt ordforråd: Vi skriver, mens vi taler – uanset tekstens tone. I menneskelige talemønstre er der visse ord, der er mere tilbøjelige til at blive brugt i specifikke sammenhænge. Så når der er mærkelige eller ualmindelige ord, der bruges i indhold, vil det sandsynligvis ikke bestå AI-detektion.
- Forudsigelige mønstre: Når vi skriver, vil vi gerne bevare vores læseres opmærksomhed, ikke? Dette tilskynder os til at ændre vores skrivestil for at holde dem interesserede i, hvad vi har at sige. Maskiner som AI-generatorer er på den anden side ikke bekymrede over dette. Indholdet, de producerer, er ofte meget monotont og forudsigeligt, hvilket gør det mindre engagerende.
- Uændret sætningslængde eller struktur: Sætningsvariation er en anden vigtig faktor i menneskeskreven indhold. Imidlertid bruger AI-generatorer normalt et gentagne mønster af sætningsstrukturer eller længder, som kan opfanges af detektorer. Hvis dit indhold er for ens, eller der ikke er nogen variation i dine sætninger, kan det blive markeret som AI-skrivning.
Hvorfor har vi brug for AI-detektorer?
Men hvorfor skal vi bruge værktøjer til registrering af AI-indhold? Der er flere årsager bag dette, der afhænger af, hvor indholdet vil blive brugt – uanset om det er i uddannelsesinstitutioner, publikationer eller til mere generel brug.
Det kan selvfølgelig være svært at omgå dette nye 'AI-landskab', vi står over for, hvor næsten hvert stykke skriftligt indhold, der indsendes, tjekkes gennem et AI-værktøj. Alligevel kan de være uvurderlige af flere grunde, herunder:
Kvalitetssikring
Detektorværktøjer kan hjælpe os med at vurdere den overordnede kvalitet af et skrift. Mens mange mennesker er afhængige af AI-skrivning, er det vigtigt at huske, at AI-generatorer som ChatGPT stadig er under udvikling.
Dette betyder, at AI-genereret tekst stadig kan have store uoverensstemmelser i dens relevans, sammenhæng og overordnede kvalitet.
Nogle AI-værktøjer hjælper muligvis ikke kun med at få dit indhold til at lyde mindre robotagtigt, men de kan også udvælge indhold, der muligvis ikke lever op til standarderne for menneskeskrevet indhold.
Autenticitet
Da kunstig intelligens bliver mere almindeligt, kan det blive ret vanskeligt at skelne mellem kunstig intelligens og menneskelig skrift. Dette kan være med til at give indholdets ægthed, hvilket er særligt vigtigt for tekst, der offentliggøres online. Selvom online publikationer kan efter AI-genereret tekst, er det vigtigt, at deres læsere ved, hvornår de læser noget, der er produceret af modeller som ChatGPT.
Det kan være vigtigt at bemærke, at masser af indholdsproducenter bruger et AI-værktøj til at hjælpe med at skrive, uanset om det er til research, skitser eller redigering. I disse tilfælde anses indholdet ikke for at være AI-genereret. Dette indhold bør dog også bestå AI-detektion, da det er skrevet og normalt faktatjekket af et menneske, der skriver sammen med AI-modellen.
Opdagelse af plagiat
AI-indholdsdetektorer bruges i vid udstrækning af virksomheder, uddannelsesinstitutioner og indholdsskabere. Hovedårsagen til, at de er afhængige af disse værktøjer, er for at sikre, at deres indhold ikke indeholder plagiat.
Nogle AI-indholdsdetektorer er muligvis i stand til at markere tilfælde, hvor tekst er blevet brugt uden den korrekte tilskrivning, og selv når menneskelig skrift er blevet fejlagtigt markeret som AI-skrivning.
Overholdelse
Nogle industrier og platforme har regler eller retningslinjer omkring brugen af AI-genereret indhold. For eksempel kan digitale marketingvirksomheder have regler for, at deres forfattere kan producere menneskeskreven tekst, der består et AI-detektionstjek.
Til gengæld kan dette hjælpe med at forhindre AI-indhold i at blive misbrugt eller genereret uærligt.
Forebyggelse af utilsigtet skade
Tekstgeneratorer bruger typisk en database med information til at give brugerne svar på deres forespørgsler og spørgsmål. Disse oplysninger er dog ikke altid nøjagtige. Samtidig kan nogle AI-modeller give svar, der er partiske og upassende i forhold til den prompt, du giver den.
For eksempel, når du beder ChatGPT om en liste over gør-det-selv rengøringsprodukter, kan det foreslå at blande eddike og bagepulver. Selvom det ikke er utrygt at gøre dette, er dette rengøringsmiddel ikke særlig effektivt, og brug af eddike på visse tekstiler kan forårsage skade.
Selvom dette er et relativt simpelt eksempel, illustrerer det, hvor uhensigtsmæssigt AI-skrivning kan være. Og når det kommer til din økonomi eller dit helbred, kan unøjagtige oplysninger være skadelige.
Hvor nøjagtige er AI-detektorer?
AI-indholdsdetektorer bruger avancerede teknologier som maskinlæring og naturlig sprogbehandling. Gennem disse procedurer er de i stand til at detektere kunstigt skrevet indhold og vende tilbage med et resultat – enten menneskelig beståelse, et usikkert resultat (både menneskelig og maskinel skrivning er blevet brugt) eller AI-genereret indhold.
Disse værktøjer er dog ikke helt idiotsikre. Faktisk kan de ofte være forkerte og producere falske positive og falske negative. Og afhængigt af hvilke AI-indholdsdetektorer du bruger, kan du få vildt forskellige resultater.
I sidste ende er der flere grunde til, at AI-skrivedetektorer ikke kan være 100 % nøjagtige, herunder:
Varierende nøjagtighed
Der er tons af populære AI-detektorer på markedet, der spænder fra grundlæggende, gratis-at-bruge onlinetjenester med ordtæller til betalte værktøjer, der kan kontrollere større mængder tekst. Men da der er så mange værktøjer derude (som også bruger forskellige modeller og algoritmer til at opdage AI-genereret tekst), kan det være vanskeligt at få ensartede resultater.
For eksempel kan din tekst passere som skrevet af et menneske, hvis du bruger Værktøj X, mens Værktøj Y kan give resultater, der hævder, at dit indhold er AI-genereret. Da der ikke er nogen måde at vide, hvilket værktøj der er mere præcist, kan det desværre være svært at få endelige resultater.
Falske positive eller negative
Da der stadig er nogle 'knæk', der skal udbedres med disse AI-modeller, kan det ofte komme med falske negative og positive. Dette er et direkte resultat af modellens træningsdata, og hvor godt (eller dårligt) den er blevet trænet til at genkende mønstre.
En falsk negativ er, når detektoren ikke viser spor af AI-genereret indhold, når det faktisk er teksten gør indeholde AI-skrivning. I nogle tilfælde kan tekst, der er fuldstændigt skrevet af AI, endda passere som menneskeskrevet.
På den anden side er en falsk positiv, når detektoren markerer et stykke indhold for at være genereret af AI, når det udelukkende er skrevet af et menneske.
Hvordan typen af detektionsmodel påvirker AI-score
AI-værktøjer vokser med lynets hast, med fremskridt og nye modeller, der introduceres hele tiden. For eksempel havde ChatGPT allerede udgivet ChatGPT-3 , ChatGPT-4 inden for et år efter lanceringen, hvilket illustrerer, hvor hurtigt denne teknologi bliver opdateret.
Selvfølgelig, når noget vokser med denne hastighed, betyder det, at de værktøjer, der er relateret til det – i dette tilfælde detektionsteknologier – skal vokse lige så hurtigt. Ikke alle AI-detektionsmodeller er dog opdateret med de seneste fremskridt inden for AI-generatorer. På samme måde kender de muligvis ikke mønstrene og kendetegnene for alle generatorer på markedet.
For eksempel kan en detektor muligvis præcist markere indhold genereret af ChatGPT, men kan ikke opfange AI-genereret tekst skrevet af et andet værktøj, som Bard.
Ofte Stillede Spørgsmål
Kan AI skelne en AI-model fra en anden?
Generelt kan de fleste AI-modeller (inklusive detektorer) trænes til at skelne mellem forskellige AI-generatorer baseret på mønstre eller karakteristika i det indhold, de producerer. Alligevel kan deres opgave blive sværere, efterhånden som AI-generatorer fortsætter med at udvikle sig. Nogle modeller kan også have lignende output, hvilket gør det endnu mere udfordrende at skille dem ad.
Men når det kommer til at skelne AI-modeller fra hinanden, afhænger effektiviteten af detektorer i sidste ende af, hvor sofistikerede deres detektionsalgoritmer er.
Er der en måde at få indhold til at føles mere menneskeligt og mindre AI?
Hvis du bruger et AI-værktøj som skrivehjælp, kan du være bekymret for, at dit indhold bliver markeret som AI. Heldigvis er der flere måder at få ethvert niveau af AI-indhold til at virke mere menneskeligt. Disse omfatter:
- Omskrivning af AI-indhold med dine egne ord.
- Brug af værktøjer som AI-indholdsdetektionsfjernere eller Smodins tekstomskriver.
- Brug af AI-skriveværktøjer til hjælpe med dit forfatterskab i stedet for at stole på det for at skrive det forum dig.
- Faktakontrol af indholdet og redigering af unøjagtige eller falske oplysninger.
- Ændring af din sætningsstruktur og længde.
Afsluttende tanker
Hos Smodin er AI vores brød og smør. Det er derfor, vi ønskede at dele vores ekspertindsigt om AI-detektionsmodeller – for at hjælpe dig med at forbedre din skrivning, samtidig med at vi lærer, hvorfor det kan blive markeret, og hvordan du navigerer i detektorer for at få mere præcise resultater.
Det er vigtigt at huske, at resultaterne fra disse detektorer altid skal tages med et gran salt. Der er trods alt mange af dem, der kan generere falske rapporter om brug af kunstig intelligens.
Hvis du ønsker mere præcise resultater, skal du sørge for at tjekke vores tjenester og blogs ud, så du kan drage fuld fordel af disse ressourcer i højre vej. Med Smodin kan du begynde at skrive dit indhold med tillid – hver gang.