Как распознать текст, написанный нейросетью? И можно ли это сделать с полной уверенностью

Как определить машинный текст на глаз?

Говоря про искусственный интеллект применительно к сгенерированным текстам, имеют в виду большие языковые модели. Если сильно упрощать, то модель анализирует написанное людьми и учится прогнозировать, какое слово должно следовать за предшествующими. Из слов складываются предложения, из предложений — абзацы и т.д. Как в точности у машины это получается, не знают даже разработчики , но подход вдохновлен передачей сигналов в нервной системе (поэтому вместо расплывчатого «искусственного интеллекта» используют и более конкретный термин «нейросети»).

Как же работает машинное обучение? Оно начинается с данных. С большого количества данных. Алгоритмы машинного обучения обучаются на огромных массивах данных, которые они анализируют, чтобы выявить закономерности, взаимосвязи и тенденции. Затем такие закономерности можно использовать для прогнозирования или принятия решений на основе новых, еще не изученных данных.

В июне 2023 года в компании Scribbr протестировали десять популярных сервисов для распознавания машинных текстов. Лучше всех с заданиями справился Winston AI: его точность составила 84%. Среди бесплатных сервисов лучший результат — у детектора Sapling (68%). Проверяли тексты на английском языке. С русским детекторы могут работать хуже. С другой стороны, популярные модели, которые генерируют тексты, тоже лучше всего справляются с английским, а не русским.

Вопросов о больших языковых моделях пока больше, чем ответов. Как это часто бывает, оптимисты говорят о возможностях, пессимисты — об угрозах. Проблема не только в том, что будущее невозможно предсказать. В исследования и разработки вовлечен бизнес, поэтому даже не вполне ясно, что происходит в этой области прямо сейчас. Если что-то и понятно, так это то, что не стоит чересчур полагаться на имеющиеся инструменты.

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения. Тем не менее, глубокое обучение может анализировать больше типов информации и выполнять более сложные операции. Процесс глубокого обучения вдохновлен структурой и функциями человеческого мозга — в частности, тем, как нейроны связаны между собой и работают вместе для обработки информации. Благодаря этому, глубокое обучение позволяет делать более тонкие и глубокие прогнозы на основе предоставленных данных.

Искусственный интеллект, способный синтезировать, анализировать и действовать на основе огромных объемов данных за считанные секунды, является чрезвычайно мощным. Как и в случае с любой другой мощной технологией, очень важно ответственно подходить к ее внедрению, чтобы максимально использовать ее потенциал и при этом минимизировать негативные последствия.

Что в итоге?

Весной 2023 в том же духе рассуждали исследователи из Мэрилендского университета. В подтверждение они привели результаты своих экспериментов. Вместо того чтобы сразу проверять детекторами машинный текст, ученые сначала воспользовались нейросетью, которая его перефразировала. Авторство текста, пересказанного другими словами, детекторы намного чаще приписывали человеку.

Анализируя и интерпретируя язык, NLP позволяет компьютерам извлекать полезную информацию, отвечать на вопросы и вести беседу. Например, виртуальные помощники вроде Alexa могут понимать и предоставлять информацию о температуре на улице, заголовках новостей или среднем весе косатки.

Глубокое обучение позволяет сделать еще один шаг вперед. Продолжая пример с птицами, глубокое обучение может научиться распознавать не только основные черты птиц, но и такие сложные детали, как узоры на перьях, что сделает его намного более точным в идентификации птиц и даже позволит отделить орлов от голубей.

Международные стандарты в области искусственного интеллекта представляют собой основу для ответственного и этичного использования технологий ИИ. Они охватывают такие области, как конфиденциальность, предвзятость, прозрачность и подотчетность. Придерживаясь подобных стандартов, организации могут обеспечить справедливость, прозрачность и соблюдение этических принципов в своих системах ИИ.

Обеспечение ответственного подхода к разработке ИИ имеет решающее значение для его безопасного, надежного и этичного развития. Но как можно решить вопросы прозрачности и объяснимости в контексте ответственного использования ИИ? Подробно данные понятия рассмотрены в нашей статье о создании ответственного искусственного интеллекта.

ИИ способен произвести революцию в различных отраслях, позволяя машинам решать сложные задачи и мыслить интуитивно, выходя за рамки простой автоматизации. ИИ включает в себя различные области и технологии, такие как машинное обучение и обработка естественного языка.