Come funzionano i rilevatori di intelligenza artificiale? Guida 2024
Pubblicato: 2024-02-02Tra il 2022 e il 2023, il numero di creatori di contenuti per l’ottimizzazione dei motori di ricerca che intendono utilizzare l’intelligenza artificiale è aumentato del 48% . Man mano che i modelli di apprendimento delle lingue migliorano, ci aspettiamo che questa percentuale cresca. Tuttavia, anche il software di rilevamento AI ha invaso il mercato. Come funzionano i rilevatori di intelligenza artificiale e cosa significano per i creatori di SEO?
Come funzionano i rilevatori di intelligenza artificiale?
I rilevatori di intelligenza artificiale affermano di analizzare il testo e stimare la probabilità della generazione meccanica rispetto a quella umana. Ad esempio, un campione può restituire il risultato "80% macchina/20% uomo". Ciò indica che il software stima una probabilità del 20% che un essere umano abbia scritto l'intero pezzo e una probabilità dell'80% che un LLM, come ChatGPT, lo abbia fatto.
Come possono dirlo questi programmi? Il software analizza le frasi, alla ricerca di schemi comuni nella scrittura generata dalla macchina. È interessante notare che gli stessi rilevatori di intelligenza artificiale utilizzano l’apprendimento automatico per questo.
Il processo prevede due tipi di analisi: comparativa e linguistica. L'analisi comparativa identifica le somiglianze associate ai set di dati di addestramento, mentre l'analisi linguistica ricerca la ripetizione e il significato semantico.
Analisi comparativa
Come funzionano i rilevatori di intelligenza artificiale utilizzando l'analisi comparativa? Questi programmi misurano tre parametri:
- Temperatura
- Burstness
- Perplessità
La temperatura indica il grado di casualità. Gli LLM consentono agli utenti di regolare la temperatura per controllare la “voce” del contenuto risultante. Una temperatura “alta” significa più casualità, il che può rendere la scrittura più interessante. Tuttavia, può anche provocare “allucinazioni” o casi in cui l’IA fa con sicurezza un’affermazione falsa o errata.
La burstiness descrive la varietà della lunghezza delle frasi. Gli esseri umani tendono a variare la lunghezza delle frasi, solitamente per effetto. Ad esempio, le frasi brevi attirano l'attenzione. Questo può aiutare a sottolineare un punto particolare. Poiché i LLM aggregano il linguaggio, tendono a utilizzare lunghezze di frase più uniformi.
La perplessità misura la varianza della scelta delle parole. Poiché la voce individuale influisce notevolmente sulla scelta delle parole, gli scrittori umani tendono ad avere una maggiore perplessità. Nel caso della scrittura creativa, la perplessità può essere astronomica se lo scrittore usa le parole in modi innovativi. Al contrario, il testo generato dall’intelligenza artificiale di solito presenta una bassa perplessità.
Analisi linguistica
Secondo gli studi, il cervello umano è pronto ad assorbire e produrre il linguaggio fin dalla nascita . Di conseguenza, i contenuti generati dalle macchine potrebbero “sembrarci” sgradevoli anche se non riusciamo a individuarne il motivo. Come funzionano i rilevatori di intelligenza artificiale senza quel progetto biologico?
La risposta è l’analisi linguistica. Sebbene il software di rilevamento dell’intelligenza artificiale non disponga di percorsi neurologici che ne guidino la comprensione, può individuare modelli e incoerenze basati su studi linguistici.
A causa dei suoi set di addestramento dei dati, l'intelligenza artificiale può produrre quanto segue:
- Dichiarazioni contraddittorie
- Uso innaturale delle parole
- Toni impersonali
- Tempi verbali incoerenti
- Stili di scrittura rigidi
Questi problemi possono scoraggiare i potenziali clienti e influire negativamente sulla SEO, oltre ad essere segnalati da un rilevatore di intelligenza artificiale. Naturalmente, anche gli esseri umani possono avere questi problemi quando scrivono, soprattutto quando scrivono in una lingua non nativa, causando difficoltà per un’accurata identificazione dell’intelligenza artificiale.
