Comments 7
Теория генеративно-состязательных сетей говорит - вряд-ли это поможет. Если будет сделан дискриминатор (эта программа), можно будет донастроить и генератор (GPT4), который обходит эту программу. Печально это все.
Я написал нейросеть классификатор текстов для проверки на "искуственность" (генерацию GPT-like нейросетями) еще в феврале. Проект называется checkgpt.app, гуглится легко. Доступен бесплатно в виде телеграм бота и веб сервиса. В процессе разработки тестировал результат работы классификатора на текстах от разных GPT и сравнивал с результатами определения от других подобных сервисов. Результат в тестах достигал 97% точности определения и бил AI text classifier от OpenAI. Поддерживает русский и английский языки. Есть API. (не реклама, проект доступен бесплатно).
Hidden text
ну распознать можно легко , характерными знаками являются -
1) много определений
2) много научных терминов
3) перечисление всегда ведет в формате 1).... 2)... 3)...
В настоящее время не разработано алгоритмов, которые бы с высокой точностью предсказывали написан ли текст искусственным интеллектом или человеком. Вот про это есть статья https://www.technologyreview.com/2022/12/20/1065667/how-ai-generated-text-is-poisoning-the-internet/ and https://www.technologyreview.com/2023/02/07/1067928/why-detecting-ai-generated-text-is-so-difficult-and-what-to-do-about-it/
Как распознать текст, написанный нейросетью, и как это использовать в B2B-бизнесе