Ανιχνευτές τεχνητής νοημοσύνης: Πως δουλεύουν;

15:35 23/12/2024 - Πηγή: FlashNews

Με την άνοδο της τεχνητής νοημοσύνης, δημιουργήθηκαν πολλές διαδικασίες τις οποίες μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να αναλάβει και να φέρει εις πέρας. Μια από αυτές τις διαδικασίες είναι και η γραφή διαφόρων κειμένων είτε μιλάμε για μια πανεπιστημιακή εργασία είτε για ένα άρθρο για online casino όπως το Vulkan Vegas casino. 

Η αλλαγή αυτή γέννησε την ανάγκη για ένα εργαλείο που θα μπορεί να εντοπίσει αν ένα κείμενο έχει γραφτεί από τεχνητή νοημοσύνη και κατά ποιο ποσοστό είναι AI

και ποιο ανθρώπινο. Ιδιαίτερα σε επίσημες περιπτώσεις όπως μια εργασία πανεπιστημίου, τέτοια εργαλεία είναι σίγουρα απαραίτητα.

Αλλά πως λειτουργούν στην πραγματικότητα; Πως μπορούν να καταλαβαίνουν αν ένα άρθρο είναι AI ή όχι και όχι μόνο αυτό αλλά να βρίσκουν και συγκεκριμένο ποσοστό. Αυτό ακριβώς θα αναλύσουμε στο σημερινό άρθρο. Ας ξεκινήσουμε…

Βασικές τεχνολογίες ανίχνευσης τεχνητής νοημοσύνης

Το καλό στην συγκεκριμένη υπόθεση είναι πως δεν χρησιμοποιείται μόνο μία τεχνολογία για να γίνει το σκανάρισμα και να βγει το αποτέλεσμα, χρησιμοποιούνται πολλές. Γι’ αυτό είναι εφικτά τόσο ακριβή αποτελέσματα. Μερικές από τις πιο κύριες τεχνολογίες είναι οι εξής:

Αναγνώριση μοτίβων

Για ένα εργαλείο το οποίο έχει φτιαχτεί με σκοπό να ανιχνεύει τεχνητή νοημοσύνη, είναι πολύ εύκολο να εντοπίσει μερικά συγκεκριμένα μοτίβα στον τρόπο γραφής της τεχνητής νοημοσύνης. Εκ πρώτης όψεως, όταν διαβάζουμε ένα κείμενο γραμμένο από τεχνητή νοημοσύνη, τα πράγματα φαίνονται φυσιολογικά. Όταν όμως αρχίσουμε να συγκρίνουμε το κείμενο αυτό με άλλα κείμενα γραμμένα από τον άνθρωπο, τότε θα δούμε κάποιες διαφορές.

Η τεχνητή νοημοσύνη γράφει πάντα αναλυτικά, επίσημα και ολοκληρωμένα. Χρησιμοποιεί τον λόγο και την γραφή ολόσωστα. Πολλές φορές αυτό δεν συνάδει με την γραφή που χρησιμοποιούν οι άνθρωποι η οποία μπορεί να χαρακτηριστεί και πιο ελεύθερη.

Αυτά τα στοιχεία ψάχνουν λοιπόν οι ανιχνευτές… Μηδενικά γραμματικά λάθη, ολοκληρωμένες προτάσεις, “δύσκολες” λέξεις και πολύ αναλυτικές οδηγίες.

Μηχανική μάθηση

Στην περίπτωση της μηχανικής μάθησης, ο ανιχνευτής τεχνητής νοημοσύνης είναι και ο ίδιος τεχνητή νοημοσύνη. Ανιχνευτές τέτοιου είδους μπορούν να εκπαιδευτούν πάνω σε τεράστιες βάσεις δεδομένων και πιο συγκεκριμένα σε ένα τεράστιο αριθμό από κείμενα γραμμένα από AI. Όταν αυτό γίνει, έχουν την δυνατότητα να συγκρίνουν τα κείμενα στη βάση δεδομένων με τα κείμενα που τους δίνονται και να βγάλουν ένα αποτέλεσμα. Όταν μια μηχανή έχει δει τόσα πολλά δείγματα τεχνητής γραφής, δεν είναι και τόσο δύσκολο να ξεχωρίσει ένα ανθρώπινο κείμενο από ένα τεχνητής νοημοσύνης.

Άλλες μορφές που μπορούν να ανιχνευτούν

Φυσικά, το κείμενο δεν είναι η μόνη μορφή περιεχομένου που μπορεί να δημιουργηθεί από τεχνητή νοημοσύνη. Πλέον είμαστε στο σημείο που η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει ήχους, εικόνες ακόμα και βίντεο που φαίνονται ρεαλιστικά.

Τις περισσότερες φορές, είναι εύκολο για έναν άνθρωπο να ξεχωρίσει μια πραγματική φωτογραφία από μία που δημιουργήθηκε από AI. Υπάρχουν διάφορα πράγματα που απλά “δεν είναι σωστά”. Μπορεί το βλέμμα ενός ανθρώπου στην εικόνα να είναι πολύ κενό, μπορεί να υπάρχουν διάφορες παραμορφώσεις σε κάποιο μέρος του σώματος, είναι πράγματα που θα καταλάβετε κατευθείαν. Αυτό σημαίνει πως δεν χρειάζεστε ανιχνευτές για εικόνες και βίντεο.

Για ήχο τώρα, πολύ πιθανό να χρειάζεστε διότι η τεχνολογία παραγωγής ήχου από τεχνητή νοημοσύνη είναι πολύ εξελιγμένη και πολλές φορές δεν μπορεί κάποιος να την ξεχωρίσει.

Το μοτίβο σε όλα τα είδη ανιχνευτών είναι το ίδιο. Είτε ακολουθούν συγκεκριμένους κανόνες και ψάχνουν για συγκεκριμένα πράγματα είτε εκπαιδεύονται πάνω σε τεράστιες βάσεις δεδομένων και μαθαίνουν μόνοι τους να αναγνωρίζουν τα μοτίβα και ουσιαστικά δημιουργούν οι ίδιοι οι ανιχνευτές τους κανόνες που θα ακολουθήσουν αργότερα. Αυτή είναι η μαγεία της τεχνητής νοημοσύνης.

Δεν είναι τέλειοι

Το πιο βασικό πρόβλημα που αντιμετωπίζουμε με τους ανιχνευτές τεχνητής νοημοσύνης είναι πως δεν είναι τέλειοι και δεν βγάζουν πάντα τα σωστά αποτελέσματα. Ο κύριος λόγος που συμβαίνει κάτι τέτοιο είναι απλά επειδή η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι ακόμα στο επίπεδο που μπορεί να βγάζει αλάνθαστες αποφάσεις. Είναι ένα εργαλείο που υπόκειται στο να κάνει λάθη.

Επίσης, όταν μιλάμε για κείμενο, υπάρχουν πολλοί τρόποι με τους οποίους μπορούμε να “παραπλανησουμε” τον ανιχνευτή. Κάποιος που έχει έναν πιο επίσημο τόνο γραφής, μπορεί πολύ εύκολα να θεωρηθεί AI από έναν ανιχνευτή.

Αν το κείμενο που δίνουμε στον ανιχνευτή είναι σε μια γλώσσα την οποία δεν υποστηρίζει πλήρως, τότε μπορούν να δοθούν και εκει λάθος αποτελέσματα.

Για αυτούς τους λόγους πρέπει να προσέχουμε με τους ανιχνευτές AI και πάντα να προσπαθούμε να γράφουμε ανθρώπινα έτσι ώστε να μην γίνει κανέναν λάθος.

Θα βελτιωθούν οι ανιχνευτές;

Οι ανιχνευτές τεχνητής νοημοσύνης προβλέπεται να βελτιωθούν πάρα πολύ και τελικά να φτάσουν στο σημείο που δεν κάνουν κανένα λάθος. Αυτό χρειάζεται φυσικά χρόνο και δεν μπορεί να γίνει από την μία στιγμή στην άλλη. Η εξέλιξη της τεχνολογίας απαιτεί προσπάθεια και προσήλωση, από την δική μας μεριά και όχι από του AI.