Искусственный интеллект (ИИ) быстро внедряется в повседневную жизнь, влияя на многие отрасли, от образования до маркетинга. Однако, вместе с его широким использованием возникает новая проблема — распознавание контента, созданного ИИ. Сегодня существует множество ИИ-детекторов, которые помогают пользователям различать текст, изображение или видео, созданные нейросетями, от контента, созданного человеком. Рассмотрим топ-10 таких инструментов и разберемся, как они на самом деле работают.

1. Originality.AI

Этот ИИ-детектор помогает обнаруживать тексты, созданные с помощью нейросетей, включая GPT и BERT. Он анализирует структуру предложений, использование слов и синтаксические особенности, что позволяет с высокой точностью различать ИИ-контент от человеческого. Основная задача детектора — предотвратить плагиат и помочь авторам создавать уникальные тексты.

2. GPTZero

Разработанный для образовательных учреждений, GPTZero был создан для того, чтобы учителя могли выявлять работы студентов, написанные с помощью нейросетей, таких как ChatGPT. Он анализирует сложность документа и выделяет фрагменты, которые могут быть созданы ИИ, основываясь на синтаксическом анализе и распределении слов.

3. Smodin

Этот инструмент широко используется в контент-маркетинге. Smodin помогает авторам и редакторам проверять статьи на наличие ИИ-созданных фрагментов. Он анализирует структуру, ключевые слова и стилистику, чтобы предоставить пользователю результаты с процентным соотношением вероятности генерации.

4. Copyleaks AI Content Detector

Copyleaks работает по принципу анализа семантической целостности и распределения слов. Инструмент эффективен для обнаружения не только текста, но и ИИ-сгенерированных изображений и видео. Система использует алгоритмы машинного обучения для анализа контента и позволяет обнаружить неестественные изменения в документах.

5. Content at Scale AI Detector

Этот сервис был создан специально для маркетологов и издателей, которые работают с большими объемами докуметов. Content at Scale AI Detector анализирует ввод на предмет использования шаблонных фраз и словосочетаний, типичных для нейросетей. Он помогает распознавать статьи, написанные на основе популярных языковых моделей, таких как GPT, и предотвращает распространение машинного контента.

6. Winston AI

Winston AI позволяет пользователям анализировать тексты с целью обнаружения ИИ-следов. Его система работает на основе анализа предложений и распределения смысловых блоков. Детектор проверяет, насколько естественно построены фразы, и дает рекомендацию о том, является ли документ результатом работы ИИ или человека.

7. Hive Moderation

Этот инструмент направлен на анализ визуального контента, созданного нейросетями. Hive Moderation позволяет проверять изображения и видео на предмет их создания с использованием ИИ. Он эффективно анализирует текстуры, тени и структуру объектов на изображениях, помогая отличить реальные фото и видео от сгенерированных.

8. OpenAI AI Classifier

OpenAI разработала собственный инструмент для обнаружения контента, созданного их моделями, такими как GPT-3 и GPT-4. Этот инструмент анализирует тексты на наличие специфических стилистических и синтаксических характеристик, типичных для ИИ. Несмотря на то что инструмент работает в основном для их моделей, он может быть полезен для общей проверки текстов на “искусственность”.

9. GLTR (Giant Language Model Test Room)

GLTR анализирует тексты, генерированные нейросетями, и выделяет наиболее вероятные последовательности слов. Инструмент был разработан исследователями из MIT и Гарварда для того, чтобы выявлять фрагменты, сгенерированные ИИ, путем анализа вероятностей словосочетаний. Чем более предсказуемо продолжение, тем выше вероятность его генеративного происхождения.

10. DetectGPT

DetectGPT использует сложные алгоритмы машинного обучения для анализа текста. Основной принцип его работы — это проверка стиля написания, частоты использования определенных слов и фраз. Он особенно эффективен для распознавания текстов, созданных популярными ИИ, такими как ChatGPT и Bard.

Как работают ИИ-детекторы?

ИИ-детекторы в своей основе используют несколько ключевых методов:

  1. Анализ лексики и синтаксиса. Нейросети, такие как GPT, склонны генерировать тексты, имеющие предсказуемую структуру и словарный запас. Детекторы анализируют, насколько разнообразен язык и как построены предложения.
  2. Проверка вероятности словосочетаний. Некоторые детекторы, такие как GLTR, используют вероятность встречаемости определенных слов и фраз, чтобы оценить, насколько они характерны для генерации.
  3. Сравнение с базами данных. Некоторые сервисы сравнивают текст с большими базами данных человеческих текстов и сгенерированных образцов, чтобы сделать вывод о происхождении контента.
  4. Обнаружение шаблонных фраз. Нейросети склонны к использованию повторяющихся фраз и выражений. Детекторы ищут такие шаблоны и дают оценку генеративности.
  5. Анализ стиля и тональности. Человеческое письмо более вариативно в своем тоне и стиле, чем генеративное, которое имеет более однообразную структуру. Детекторы могут использовать эти различия для выявления ИИ-контента.

Вывод

ИИ-детекторы становятся важным инструментом для многих областей — от образования до маркетинга. Несмотря на то, что ни один из них не является идеальным, они предоставляют полезные подсказки и помогают пользователям ориентироваться в мире ИИ-сгенерированного контента. Важно понимать, что ИИ-детекторы не всегда дают стопроцентный результат, и их выводы должны использоваться как рекомендации, а не как окончательный вердикт.