Как распознать текст, созданный нейронными сетями

Ккак определить и распознать текст, созданный с использованием нейронных сетей. В современном мире искусственный интеллект и нейронные сети играют важную роль во многих сферах, включая создание текста. Однако, возникает вопрос о том, как можно отличить текст, сгенерированный нейросетью, от текста, написанного человеком, и определить его достоверность и подлинность.

Новости 2023 05 25

Современные технологии искусственного интеллекта, особенно нейронные сети, стали неотъемлемой частью нашей жизни. Они применяются в различных областях, включая обработку изображений, распознавание речи и даже создание текста. Однако, возникает вопрос о том, как можно распознать текст, который был сгенерирован нейронными сетями, чтобы определить его достоверность и подлинность. В этой статье мы рассмотрим несколько подходов, которые помогут вам разобраться с этой задачей.

Анализ стиля и грамматики

Один из способов распознавания текста, созданного нейронными сетями, состоит в анализе стиля и грамматики. Нейронные сети могут порождать текст, который кажется похожим на настоящий, но часто имеет свои особенности. Например, они могут использовать неправильную грамматику, создавать странные фразы или использовать необычное словоупотребление. Анализ стиля и грамматики позволяет выявить такие аномалии и сомнительные моменты, которые могут указывать на то, что текст был сгенерирован нейронной сетью.

Поиск повторяющихся фраз

Нейронные сети, особенно те, которые обучаются на большом объеме текстовых данных, могут склонны к повторению определенных фраз или выражений. Поиск повторяющихся фраз в тексте может помочь определить, был ли текст сгенерирован нейронной сетью. Если вы обнаружите несколько идентичных или похожих предложений в тексте, это может указывать на искусственное происхождение текста.

Анализ семантической связности

Нейронные сети могут создавать текст, который звучит правдоподобно, но не обладает должной семантической связностью. Смысловые связи между предложениями и их последовательностью могут быть несогласованными или неестественными. Анализ семантической связности позволит выявить такие неточности и поможет указать на возможное использование нейронных сетей для создания текста.

Проверка на основе обучающего набора данных

Еще один способ распознавания текста, созданного нейронными сетями, заключается в проверке на основе обучающего набора данных. Если у вас есть доступ к набору данных, на котором обучалась нейронная сеть, вы можете сравнить текст сгенерированного сообщения с текстом из обучающего набора. Если сгенерированный текст очень похож на текст из обучающего набора, это может свидетельствовать о том, что текст был сгенерирован нейронной сетью.

Использование специализированных инструментов

Существуют специализированные инструменты и библиотеки, которые могут помочь в распознавании текста, созданного нейронными сетями. Некоторые из них основаны на анализе статистики, другие используют методы машинного обучения. Эти инструменты могут предоставить вам дополнительную информацию и помочь в оценке текста на подлинность. Кроме того, на рынке доступны специальные сервисы для обнаружения текста, созданного нейросетью. Большинство из них предлагают бесплатное использование с некоторыми ограничениями на количество символов. Детекторы ИИ могут быть использованы для различных целей: от проверки собственного текста на его общность и неестественность до выявления попыток обмана со стороны соискателей работы. Ниже приведен список наиболее популярных детекторов ИИ, которые часто используются:

AI Text Classifier

Этот классификатор предоставляется в качестве бесплатного инструмента для обсуждения грамотности в сфере искусственного интеллекта.

В настоящее время у классификатора есть некоторые ограничения:

Требуется минимум 1000 символов, что примерно составляет от 150 до 250 слов.
Классификатор не всегда обладает абсолютной точностью и может неправильно определять текст, созданный ИИ, а также текст, написанный человеком.
Текст, сгенерированный искусственным интеллектом, может быть легко отредактирован, чтобы обойти классификатор.
Классификатор, скорее всего, допустит ошибку при определении текста, написанного детьми или на языках, отличных от английского, поскольку он в основном обучен на англоязычном контенте, созданном взрослыми.
Таким образом, при использовании AI Text Classifier важно учитывать эти ограничения и принимать их во внимание при интерпретации результатов.

Grover

Разработанный университетом Аризоны, Grover - это детектор фейковых новостей, который может распознавать текст, созданный нейросетями и оценивать его достоверность.

CTRL

Разработанный компанией Salesforce, CTRL - это модель, специализирующаяся на генерации текста для конкретных тематик. Ее способность генерировать качественный контент может создавать проблемы при распознавании автоматически созданного текста.

ContentAtScale Chat GPT Detector

Данный сервис предоставляет бесплатный расширенный детектор ИИ, который поможет определить, является ли ваш контент результатом человеческого написания или создан ИИ с использованием ChatGPT, GPT4 и Bard. Вы можете проверить до 25 тысяч символов одновременно. Эта программа проверки ИИ была одной из первых в истории и предлагает более глубокую и прозрачную оценку, чем обычные детекторы ИИ.

GPTZero

Сервис GPTZero предназначен для обнаружения моделей искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, GPT3, GPT4, Bard и других. Вы можете самостоятельно протестировать его. GPTZero анализирует текст с целью определения сложности идей и использования длинных и коротких предложений. Инструмент позволяет проверять даже отдельные предложения, при условии, что их длина составляет 250 символов или более. Однако точность GPTZero увеличивается с увеличением объема предоставленного текста.

OpenAI GPT-2 Output Detector

Детектор RoBERTa OpenAI — это модель детектора GPT-2, полученная путем точной настройки большой модели RoBERTa с выходными данными модели GPT-2 с параметром 1,5B. Модель можно использовать для прогнозирования того, был ли текст сгенерирован моделью GPT-2. Эта модель была выпущена OpenAI в то же время, когда OpenAI выпустила веса самой большой модели GPT-2, версии с параметрами 1,5B. Хотя модель GPT-2 уже можно считать устаревшей, тем не менее также заслуживает быть упомянутой.

Распознавание текста, созданного нейронными сетями, может быть сложной задачей, но с использованием соответствующих подходов и инструментов она становится возможной. Анализ стиля и грамматики, поиск повторяющихся фраз, анализ семантической связности, проверка на основе обучающего набора данных и использование специализированных инструментов - все это методы, которые могут помочь в распознавании текста, созданного нейронными сетями. Эти методы следует использовать в комбинации для достижения наилучших результатов и повышения точности определения подлинности сгенерированного текста.