Osana tekoälyn liikakäyttöä vastaan arsenaaliasi yksi tärkeimmistä tutuista työkaluista on AI-ilmaisin. Nämä työkalut käyttävät kehittyneitä tekniikoita sen määrittämiseen, onko sisältö luotu tekoälyllä vai onko se ihmisen kirjoittama.
Näiden työkalujen käsittely voi olla tuskaa, varsinkin kun käytät epäluotettavia työkaluja, jotka antavat epätarkkoja tuloksia. Mutta niillä on myös useita etuja.
Koska näistä malleista on tullut yleisiä eri yhteyksissä, on tärkeää tietää, miten ne toimivat ja kuinka paljon niillä on painoarvoa kirjoituksesi laadussa ja omaperäisyydessä. Tämä puolestaan voi auttaa hallitsemaan tekoälyilmaisimet – sen sijaan, että ne hallitsevat sinua.
Kuinka tekoälytunnistimet toimivat?
Tekoälyntunnistustyökalut käyttävät erilaisia tekniikoita sen tarkistamiseen, onko kirjoitettu sisältö tekoälyn luomaa vai ihmisen kirjoittamaa.
Tekoälytunnistin käyttää luonnollisen kielen prosessointitekniikoita (NLP) ja koneoppimisalgoritmeja analysoidakseen tiettyjä tekstin kuvioita, joita tyypillisesti pidetään tekoälyn luoman sisällön merkkiaineina.
Yleensä tämänkaltaiset työkalut käyttävät useita tärkeitä menetelmiä AI-mallin luoman sisällön havaitsemiseen, mukaan lukien:
- Kielellinen analyysi: Tämä sisältää tyypillisesti tunnistustyökalut, jotka arvioivat semanttista merkitystä (käytettävän kielen merkitystä) ja tekstin taipumusta toistaa itseään. Tekoälyn luoma sisältö yleensä toistaa itseään, eikä sillä aina ole hyvää ymmärrystä semanttisesta merkityksestä.
- Vertailu tekoälytekstiin: Tekoälysisällöntunnistustyökalut voivat myös verrata tekstiä tekoälyn luomiin näytteisiin, jotka ovat jo tuttuja. Jos he löytävät samankaltaisuuksia näiden esimerkkien ja tarkistamasi tekstin välillä, se voi viitata siihen, että ainakin osa sisällöstä on tekoälyn luomaa.
- luokittimet: Luokitin on eräänlainen koneoppimismalli, joka lajittelee tiedot ennalta määritettyihin luokkiin. Nämä mallit tutkivat kielimalleja (mukaan lukien sanat, kielioppi, tyyli ja sävy) tekoälysisällön havaitsemiseksi.
- Upotukset: Upotukset ovat erikoiskoodeja, joita koneet käyttävät sanojen ymmärtämiseen. Nämä koodit auttavat sijoittamaan sanoja jäsenneltyyn tilaan, jossa ne, joilla on samanlainen merkitys, on ryhmitelty. Koneoppimismallit käyttävät näitä koodeja tekstin lajitteluun eri luokkiin. Se voidaan esimerkiksi luokitella "roskapostiksi" tai "ei roskapostiksi".
- Hämmennys: Hämmennys viittaa siihen, kuinka hämmentynyt tunnistusmalli on, kun se "lukee" jotain uutta. Vähemmän hämmentävä teksti osoittaa yleensä, että sisältö on tekoälyn tuottamaa, koska se on ennakoitavampaa. Hämmentävämpää sisältöä ei välttämättä merkitä tekoälylle.
- Purskeus: Tekoälyn tunnistustyökalu voi myös tarkastella tekstin lauserakenteen "purskeutta". Tämä sisältää sen, kuinka vaihtelevaa kunkin lauseen pituus ja rakenne ovat. Ihmisten kirjoittamassa tekstissä on yleensä vaihtelua lyhyemmistä ja pidemmistä lauseista, ja kirjoittajat käyttävät erilaisia rakenteita välittääkseen sanomansa paremmin.
Millaista sisältöä tunnistustyökalut merkitsevät?
Tiedämme siis, miten tekoälyn tunnistus toimii ja millaisia malleja ja tekijöitä se etsii määrittääkseen, onko jokin ihmisen kirjoittama vai ei. Kanssa Smodinin AI-sisällöntunnistin, saat nämä tulokset sekuntia tekstin antamisen jälkeen.
Mutta jos tekstisi tulee takaisin lippujen kanssa, jotka saavat sen havaitsemaan tekoälyksi, kysyt todennäköisesti: miksi?
On olemassa muutamia erityyppisiä sisältöjä, joita pidetään todennäköisemmin tekoälyn luomina. Kun tiedät ja ymmärrät nämä tyypit, voit välttää tekoälyn havaitsemisen ja saada sisältösi näyttämään inhimillisemmältä. Näitä tyyppejä ovat (mutta eivät rajoitu):
- Toistuva teksti: Kun tekoäly luo tekstiä, se todennäköisemmin toistaa itseään. Kopioipa se vahingossa sanoja tai lauseita (vaikka se olisi muotoiltu eri tavalla), se luo kuvion, jonka tekoälytunnistus havaitsee. Todellisuudessa ihmisen kirjoittamassa tekstissä on vähemmän toistoa. Ihminen käyttää myös monipuolisempaa kieltä jokapäiväisessä puheessaan.
- Epätavallinen sanasto: Kirjoitamme niin kuin puhumme – riippumatta tekstin sävystä. Ihmisten puhemalleissa on tiettyjä sanoja, joita käytetään todennäköisemmin tietyissä yhteyksissä. Joten jos sisällössä käytetään outoja tai epätavallisia sanoja, se ei todennäköisesti läpäise tekoälyn havaitsemista.
- Ennustettavat kuviot: Kun kirjoitamme, haluamme pitää lukijoidemme huomion, eikö niin? Tämä rohkaisee meitä muuttamaan kirjoitustyyliämme pitääksemme heidät kiinnostuneina sanomistamme. Koneet, kuten tekoälygeneraattorit, eivät toisaalta ole huolissaan tästä. Niiden tuottama sisältö on usein hyvin yksitoikkoista ja ennustettavaa, mikä tekee siitä vähemmän kiinnostavaa.
- Muuttumaton lauseen pituus tai rakenne: Lausevalikoima on toinen tärkeä tekijä ihmisen kirjoittamassa sisällössä. Tekoälygeneraattorit käyttävät kuitenkin yleensä toistuvia lauserakenteita tai pituuksia, jotka ilmaisimet voivat poimia. Jos sisältösi on liian samankaltaista tai lauseissasi ei ole vaihtelua, se voidaan merkitä tekoälykirjoitukseksi.
Miksi tarvitsemme tekoälytunnistimia?
Mutta miksi meidän on käytettävä AI-sisällöntunnistustyökaluja? Tämän taustalla on useita syitä, jotka riippuvat siitä, missä sisältöä käytetään – onko se oppilaitoksissa, julkaisuissa tai yleisempään käyttöön.
Tietenkin voi olla vaikeaa kiertää tätä kohtaamaamme uutta "AI-maisemaa", jossa lähes jokainen lähetetty kirjoitettu sisältö tarkistetaan tekoälytyökalun kautta. Silti ne voivat olla korvaamattomia useista syistä, mukaan lukien:
Laatuvakuutus
Ilmaisintyökalut voivat auttaa meitä arvioimaan kirjoituksen yleistä laatua. Vaikka monet ihmiset luottavat tekoälyn kirjoittamiseen, on tärkeää muistaa, että ChatGPT:n kaltaiset tekoälygeneraattorit kehittyvät edelleen.
Tämä tarkoittaa, että tekoälyn luomassa tekstissä voi silti olla suuria epäjohdonmukaisuuksia sen relevanssissa, johdonmukaisuudessa ja yleisessä laadussa.
Jotkin tekoälytyökalut voivat paitsi auttaa saamaan sisältösi kuulostamaan vähemmän robottiselta, mutta ne voivat myös poimia sisältöä, joka saattaa poiketa ihmisen kirjoittaman sisällön standardeista.
Aitous
Koska tekoäly on yleistymässä, voi olla melko hankalaa erottaa tekoäly ja ihmisen kirjoittaminen toisistaan. Tämä voi auttaa antamaan sisällölle aitouden, mikä on erityisen tärkeää verkossa julkaistulle tekstille. Vaikka verkkojulkaisut voida lähettää tekoälyn luomaa tekstiä, on tärkeää, että heidän lukijansa tietävät, kun he lukevat jotain ChatGPT:n kaltaisten mallien tuottamaa.
Saattaa olla tärkeää huomata, että monet sisällöntuottajat käyttävät tekoälytyökalua apuna kirjoittamisessaan, olipa kyseessä tutkimus, hahmotelma tai editointi. Näissä tapauksissa sisältöä ei pidetä tekoälyn luomana. Tämän sisällön tulisi kuitenkin läpäistä tekoälyn havaitseminen, koska sen on kirjoittanut ja yleensä faktan tarkistanut ihminen, joka kirjoittaa tekoälymallin rinnalla.
Plagioinnin havaitseminen
Tekoälysisällöntunnistimia käyttävät laajasti yritykset, oppilaitokset ja sisällöntuottajat. Pääasiallinen syy siihen, miksi he luottavat näihin työkaluihin, on varmistaa, että niiden sisältö ei sisällä plagiointia.
Jotkut tekoälysisällöntunnistimet saattavat pystyä ilmoittamaan tapauksista, joissa tekstiä on käytetty ilman asianmukaista attribuutiota, ja jopa silloin, kun ihmisen kirjoitus on virheellisesti merkitty tekoälykirjoitukseksi.
Noudattaminen
Joillakin toimialoilla ja alustoilla on sääntöjä tai ohjeita tekoälyn luoman sisällön käyttöön. Esimerkiksi digitaalisen markkinoinnin yrityksillä voi olla sääntöjä, joiden mukaan kirjoittajat voivat tuottaa ihmisen kirjoittamaa tekstiä, joka läpäisee tekoälyn tunnistustarkistuksen.
Tämä puolestaan voi auttaa estämään tekoälysisällön väärinkäytön tai epärehellisen luomisen.
Estä tahatonta vahinkoa
Tekstigeneraattorit käyttävät yleensä tietokantaa tarjotakseen käyttäjille vastauksia heidän kehotuksiinsa ja kysymyksiinsä. Nämä tiedot eivät kuitenkaan aina pidä paikkaansa. Samaan aikaan jotkin tekoälymallit voivat tarjota vastauksia, jotka ovat puolueellisia ja sopimattomia syöttämääsi kehotteeseen nähden.
Kun esimerkiksi kysyt ChatGPT:ltä luetteloa tee-se-itse-siivoustuotteista, se voi ehdottaa etikan ja ruokasoodan sekoittamista. Vaikka tämän tekeminen ei ole vaarallista, tämä puhdistusaine ei ole kovin tehokas, ja etikan käyttö tiettyihin tekstiileihin voi aiheuttaa vahinkoja.
Vaikka tämä on suhteellisen yksinkertainen esimerkki, se havainnollistaa, kuinka hyödytöntä tekoälyn kirjoittaminen voi olla. Ja mitä tulee talouteen tai terveyteen, epätarkat tiedot voivat olla haitallisia.
Kuinka tarkkoja tekoälytunnistimet ovat?
AI-sisällöntunnistimet käyttävät kehittyneitä teknologioita, kuten koneoppimista ja luonnollisen kielen käsittelyä. Näiden toimenpiteiden avulla he pystyvät havaitsemaan keinotekoisesti kirjoitetun sisällön ja tuomaan takaisin tuloksen – joko ihmisen ohittaman, epävarman tuloksen (sekä ihmisen että koneen kirjoitusta on käytetty) tai tekoälyn luomaa sisältöä.
Nämä työkalut eivät kuitenkaan ole aivan idioottivarmoja. Itse asiassa ne voivat usein olla vääriä ja tuottaa vääriä positiivisia ja vääriä negatiivisia tuloksia. Ja riippuen siitä, mitä AI-sisällöntunnistimia käytät, saatat saada villisti erilaisia tuloksia.
Loppujen lopuksi on useita syitä, miksi tekoälyn kirjoitusilmaisimet eivät voi olla 100 % tarkkoja, mukaan lukien:
Vaihteleva tarkkuus
On tonnia markkinoiden suosittuja tekoälytunnistimia, jotka vaihtelevat perus, maksuttomista verkkopalveluista, joissa on sanamäärärajoituksia, maksullisiin työkaluihin, jotka voivat tarkistaa suurempia määriä tekstiä. Mutta koska työkaluja on niin monia (jotka käyttävät myös erilaisia malleja ja algoritmeja tekoälyn luoman tekstin havaitsemiseen), voi olla hankalaa saada johdonmukaisia tuloksia.
Tekstisi voi esimerkiksi olla ihmisen kirjoittama, jos käytät Tool X:tä, kun taas Tool Y voi tuottaa tuloksia, jotka väittävät sisältösi olevan tekoälyn luomaa. Valitettavasti, koska ei ole mahdollista tietää, mikä työkalu on tarkempi, lopullisten tulosten saaminen voi olla vaikeaa.
Vääriä positiivisia tai negatiivisia
Koska näissä tekoälymalleissa on vielä joitain "kivejä", jotka on korjattava, se voi usein saada aikaan vääriä negatiivisia ja positiivisia. Tämä on suora seuraus mallin harjoitustiedoista ja siitä, kuinka hyvin (tai huonosti) se on koulutettu tunnistamaan kuvioita.
Väärä negatiivinen tulos on, kun ilmaisin ei näytä jälkeäkään tekoälyn luomasta sisällöstä, kun itse asiassa teksti on ei sisältävät AI-kirjoitusta. Joissakin tapauksissa teksti, joka on kokonaan tekoälyn kirjoittama, voi jopa tuntua ihmisen kirjoittamalta.
Toisaalta väärä positiivinen tulos on, kun ilmaisin ilmoittaa sisällön olevan tekoälyn tuottamaa, kun se on kokonaan ihmisen kirjoittama.
Kuinka tunnistusmallin tyyppi vaikuttaa tekoälypisteisiin
Tekoälytyökalut kasvavat salamannopeasti, ja edistysaskeleita ja uusia malleja esitellään koko ajan. Esimerkiksi ChatGPT oli jo julkaissut ChatGPT-3:n ja ChatGPT-4 vuoden sisällä julkaisusta, mikä osoittaa, kuinka nopeasti tämä tekniikka päivitetään.
Tietysti, kun jokin kasvaa tällä nopeudella, se tarkoittaa, että siihen liittyvien työkalujen – tässä tapauksessa tunnistusteknologian – on kasvattava yhtä nopeasti. Kaikki tekoälyn havaitsemismallit eivät kuitenkaan ole ajan tasalla tekoälygeneraattoreiden viimeisimpien edistysten kanssa. He eivät myöskään välttämättä tunne kaikkien markkinoilla olevien generaattoreiden kuvioita ja tunnusmerkkejä.
Ilmaisin voi esimerkiksi pystyä merkitsemään tarkasti ChatGPT:n luoman sisällön, mutta se ei välttämättä havaitse tekoälyn luomaa tekstiä, joka on kirjoitettu toisella työkalulla, kuten Bard.
UKK
Voiko tekoäly erottaa yhden tekoälymallin toisesta?
Yleensä useimmat tekoälymallit (mukaan lukien ilmaisimet) voidaan kouluttaa erottamaan erilaiset tekoälygeneraattorit niiden tuottaman sisällön kuvioiden tai ominaisuuksien perusteella. Silti heidän tehtävänsä voi muuttua vaikeammaksi, kun tekoälygeneraattorit kehittyvät jatkuvasti. Joissakin malleissa voi myös olla samanlaisia lähdöt, mikä tekee niiden erottamisesta vieläkin haastavampaa.
Kuitenkin, mitä tulee tekoälymallien erottamiseen toisistaan, ilmaisimien tehokkuus riippuu viime kädessä siitä, kuinka kehittyneitä niiden tunnistusalgoritmit ovat.
Onko olemassa tapa saada sisältö tuntumaan inhimillisemmältä ja vähemmän tekoälyltä?
Jos käytät tekoälytyökalua kirjoittamisen apuvälineenä, saatat olla huolissasi siitä, että sisältösi merkitään tekoälyksi. Onneksi on olemassa useita tapoja saada kaikentasoinen tekoälysisältö näyttämään inhimilliseltä. Nämä sisältävät:
- Tekoälysisällön kirjoittaminen uudelleen omin sanoin.
- Käyttämällä työkaluja, kuten AI-sisällöntunnistuksen poistoaineita tai Smodinin tekstin uudelleenkirjoitin.
- AI-kirjoitustyökalujen käyttäminen auttaa kirjoituksesi kanssa sen sijaan, että luottaisit siihen kirjoittaessasi sen varten teitä.
- Sisällön tosiasioiden tarkistaminen ja epätarkkojen tai väärien tietojen muokkaaminen.
- Muuta lauseen rakennetta ja pituutta.
Loppuajatukset
Smodinilla tekoäly on leipämme ja voimme. Siksi halusimme jakaa asiantuntijanäkemyksemme tekoälyntunnistusmalleista – auttaaksemme sinua parantamaan kirjoitustasi ja samalla oppimaan, miksi se voidaan merkitä ja kuinka navigoida ilmaisimissa saadaksesi tarkempia tuloksia.
On tärkeää muistaa, että näiden ilmaisimien tulokset tulee aina ottaa ripauksella suolaa. Loppujen lopuksi monet niistä voivat tuottaa vääriä raportteja tekoälyn käytöstä.
Jos haluat tarkempia tuloksia, muista tutustua palveluihimme ja blogeihin, jotta saat täyden hyödyn näistä resursseista oikein tapa. Smodinin avulla voit aloittaa sisällön kirjoittamisen luottavaisin mielin – joka kerta.