При чём здесь Дарвин? Как искусственный интеллект создаёт сам себя

Как обнаруживается искусственный интеллект?

Нейронные сети создаются людьми — методом проб и ошибок. Изначально люди не имеют чёткого представления о том, что работает, а что нет. Нет гарантии, что учёные найдут лучшее решение. Именно поэтому актуальна автоматизация. Самый распространённый её способ — позволить ИИ самому создавать для себя схемы, тестировать их и выбирать лучшие. Этот метод получил название NAS — поиск нейронной архитектуры.

Если ваша цель — создать контент, созданный искусственным интеллектом, который будет читаться так, как будто его написали вы, а не бот, вот пошаговое руководство о том, как сделать текст, не поддающийся обнаружению искусственным интеллектом, чтобы вы могли избежать его обнаружения и предоставить ценный контент вашей целевой аудитории:

При создании контента с помощью инструментов, генерирующих искусственный интеллект, избегайте следующих распространенных ошибок — это обеспечит лучший пользовательский опыт и повысит шансы на создание искусственного текста, который не будет обнаружен инструментами и алгоритмами проверки.

Собеседники Хевена действуют иначе — они доверяют обучение самой системе. Дают ей право развиваться методом проб и ошибок. Для этого в Uber создали POET — своеобразный тренировочный лагерь для ботов. Термин «бот» в данном случае используется условно, поскольку боты POET имеют мало общего с привычными нам ботами, например, в играх. Это скорее агенты. Система создаёт полосы препятствий, оценивает способности ботов-агентов и назначает им задачи без участия человека. Они выполняют их шаг за шагом и постепенно становятся умнее. Идеологически такой подход развивает идею обучения с подкреплением (англ. reinforcement learning). Это такой метод машинного обучения, при котором система взаимодействует не с «учителем», а со средой. Особенность проекта POET в том, что система теоретически способна бесконечно учиться ставить себе задачи, всё более и более сложные, и сама же обучаться их решать. Исследователи считают, что идея бесконечного развития POET роднит проект с естественной эволюцией. Ведь это единственный из известных процессов, в результате которого развился единственный из известных интеллектов (человеческий).

4. Избыточная сложность: Инструменты искусственного интеллекта часто переусложняют предложения, добавляя в них слишком много информации или пытаясь сделать структуру предложений слишком высокой, вместо того чтобы быть лаконичными и эффективными. Наиболее распространенные генераторы текста, доступные на рынке, хороши, но они не что хорошо.

Хевен знакомит нас с Эстебаном Реалом — инженером Google. Он использовал NAS, чтобы создать нейросеть, которая распознаёт изображения. В итоге она превзошла лучшие сети, созданные человеком. Эта система стала частью AutoML — процесса автоматизации применения машинного обучения. AutoML позволяет быстрее и проще создавать решения и модели. Они, в свою очередь, часто оказываются эффективнее моделей ML, созданных вручную. AutoML от Google cегодня открыта для всех: её используют компании по всему миру.

Как сделать искусственный интеллект необнаруживаемым

Чтобы узнать, как избежать обнаружения ИИ, вы должны сначала понять, как создавать контент с использованием инструментов ИИ стратегическим образом, чтобы обеспечить положительный пользовательский опыт и избежать пометки со стороны инструментов обнаружения, которые становятся все более распространенными на рынке.

Используйте платформу искусственного интеллекта, создавшую ваш контент, чтобы переписать текст, если он кажется нечитабельным. Это не решит всех проблем, но это отличный следующий шаг, который позволит вам приблизиться к неразличимому тексту. Вот несколько советов по этому поводу:

Существует общий термин «сильный искусственный интеллект» (Strong AI), некоторые эксперты считают, что в это понятие входит не только общий искусственный интеллект (AGI), но и искусственный сверхинтеллект (ASI). Это такой искусственный разум, который не только обладает самосознанием и в целом не уступает человеческому, но и принципиально превосходит его в некоторых областях. Известным примером из массовой культуры такого «сильного» искусственного интеллекта является HAL 9000 из романа «2001: Космическая одиссея» Артура Кларка.

Это делает контент обрывистым или бессвязным и приводит к появлению красных флажков в глазах алгоритмов инструментов обнаружения. Кроме того, это делает чтение невыносимым для читателя, поэтому даже если контент пройдет проверку, он, скорее всего, доставит читателю негативные впечатления и не привлечет его к работе, что принесет пользу вам или вашему бизнесу.

Создание повторяющегося контента нарушает его течение и создает у читателей неестественные впечатления от чтения, что повышает вероятность того, что они не будут вовлечены в процесс, а сам контент гораздо легче будет отмечен инструментами обнаружения ИИ.

В Google пошли ещё дальше — создали систему Google AutoML Zero, которая разрабатывает искусственный интеллект с нуля. На старте ей задают только базовые математические концепции. Результат работы поразил. Так, к примеру, система самостоятельно пришла к использованию алгоритма градиентного спуска, который часто используется разработчиками при обучении нейронных сетей. «Я был очень удивлён, — говорит Реал. — Это очень простой алгоритм, он занимает ровно шесть строк кода, но работает именно так, как нужно».

«Если вы хотите, чтобы она решила конкретную проблему, у вас ничего не выйдет. Если нет изначальных ожиданий — шансов на успех больше. Мы получаем удивительные результаты от совершенно случайных процессов. Повторить их специально просто не получится», — комментирует разработчик.

1. Коллегиальные обзоры: Попросите коллег просмотреть статьи, не говоря им, что они сгенерированы искусственным интеллектом. Любые несоответствия или отзывы помогут вам определить, звучит ли написанное по-человечески или в процессе доработки перед публикацией необходимо внести изменения.