Как работают детекторы искусственного интеллекта? Руководство 2024 года
Опубликовано: 2024-02-02В период с 2022 по 2023 год число создателей контента для поисковой оптимизации, планирующих использовать искусственный интеллект, выросло на 48% . Мы ожидаем, что по мере совершенствования моделей изучения языка этот процент будет расти. Однако программное обеспечение для обнаружения ИИ также наводнило рынок. Как работают детекторы искусственного интеллекта и что они значат для создателей SEO?
Как работают детекторы искусственного интеллекта?
Детекторы искусственного интеллекта утверждают, что они анализируют текст и оценивают вероятность появления машин и людей. Например, образец может вернуть результат «80 % машина/20 % человек». Это означает, что программное обеспечение оценивает вероятность того, что весь текст написал человек, в 20 %, а в 80 % — это сделал LLM, например ChatGPT.
Как эти программы могут рассказать? Программное обеспечение сканирует предложения в поисках закономерностей, характерных для машинного письма. Интересно, что сами ИИ-детекторы используют для этого машинное обучение.
Процесс включает в себя два типа анализа: сравнительный и лингвистический. Сравнительный анализ выявляет сходства, связанные с наборами обучающих данных, а лингвистический анализ ищет повторы и семантическое значение.
Сравнительный анализ
Как работают детекторы искусственного интеллекта с помощью сравнительного анализа? Эти программы измеряют три показателя:
- Температура
- разрывность
- Растерянность
Температура указывает на степень случайности. LLM позволяют пользователям регулировать температуру, чтобы контролировать «голос» получаемого контента. «Высокая» температура означает больше случайности, что может сделать письмо более интересным. Однако это также может привести к «галлюцинациям» или случаям, когда ИИ уверенно делает ложное или неверное утверждение.
Разрывность описывает разнообразие длин предложений. Люди склонны изменять длину предложений, обычно ради эффекта. Например, короткие предложения привлекают внимание. Это может помочь подчеркнуть конкретный момент. Поскольку LLM объединяет язык, они склонны использовать предложения более одинаковой длины.
Недоумение измеряет вариативность выбора слов. Поскольку индивидуальный голос сильно влияет на выбор слов, писатели-люди, как правило, испытывают большее недоумение. В случае творческого письма недоумение может быть астрономическим, если писатель использует слова новаторским образом. Напротив, текст, сгенерированный ИИ, обычно имеет низкую запутанность.
Лингвистический анализ
Согласно исследованиям, человеческий мозг готов воспринимать и воспроизводить речь с рождения . В результате машинно-генерируемый контент может нам «чувствоваться», даже если мы не можем точно определить причину. Как детекторы ИИ работают без этого биологического проекта?
Ответ – лингвистический анализ. Хотя программное обеспечение для обнаружения искусственного интеллекта не имеет нейропатов, которые могли бы направлять его понимание, оно может выявлять закономерности и несоответствия на основе лингвистических исследований.
Благодаря своим наборам данных для обучения ИИ может производить следующее:
- Противоречивые утверждения
- Неестественное употребление слов
- Безличные тона
- Несогласованные времена глаголов
- Жесткий стиль письма.
Эти проблемы могут отпугивать потенциальных клиентов и негативно влиять на SEO, а также быть отмечены детектором ИИ. Конечно, у людей тоже могут возникать подобные проблемы при письме, особенно при письме на неродном языке, что затрудняет точную идентификацию ИИ.