Детектор ИИ контента

Детек­тор ИИ кон­тен­та (AI content detector) отно­сит­ся к систе­мам, кото­рые могут опре­де­лять, был ли фраг­мент тек­ста сге­не­ри­ро­ван боль­ши­ми язы­ко­вы­ми моде­ля­ми (LLM).

Иссле­до­ва­ния пока­за­ли, что все боль­ше сту­ден­тов исполь­зу­ют ChatGPT для напи­са­ния сво­их работ. Авто­ры-фри­лан­се­ры так­же исполь­зу­ют авто­ров кон­тен­та с искус­ствен­ным интел­лек­том для авто­ма­ти­че­ско­го созда­ния контента.

Имен­но это сти­му­ли­ру­ет спрос на детек­то­ры кон­тен­та с искус­ствен­ным интеллектом.

И несколь­ко стар­та­пов бро­си­лись удо­вле­тво­рять этот спрос.

CopyLeaks и Crossplag — попу­ляр­ные стар­та­пы, запу­стив­шие детек­то­ры кон­тен­та с исполь­зо­ва­ни­ем искус­ствен­но­го интеллекта.

Даже круп­ные плат­фор­мы по борь­бе с пла­ги­а­том, такие как Turnitin, инте­гри­ро­ва­ли в свое про­грамм­ное обес­пе­че­ние воз­мож­но­сти обна­ру­же­ния кон­тен­та с помо­щью искус­ствен­но­го интеллекта.

Детектор ИИ контента — что дальше?

Детек­то­ры кон­тен­та AI явля­ют­ся частью мета-трен­да AI Capability Control.

Кон­троль воз­мож­но­стей ИИ отно­сит­ся к управ­ле­нию и регу­ли­ро­ва­нию систем ИИ.

В част­но­сти, эта прак­ти­ка вклю­ча­ет в себя уста­нов­ле­ние гра­ниц, огра­ни­че­ний и руко­во­дя­щих прин­ци­пов, что­бы гаран­ти­ро­вать, что ИИ рабо­та­ет без­опас­но, этич­но и ответственно.

Появ­ле­ние мощ­ных про­грамм гене­ра­тив­но­го искус­ствен­но­го интел­лек­та, таких как ChatGPT, Midjourney и Dall‑E, при­ве­ло к рас­ту­щей обес­по­ко­ен­но­сти по пово­ду потен­ци­аль­ных рис­ков и непред­ви­ден­ных послед­ствий этих систем.

Это спо­соб­ство­ва­ло росту дви­же­ния про­тив ИИ.

(За послед­ние 12 меся­цев коли­че­ство поис­ко­вых запро­сов по запро­су «анти-ИИ» уве­ли­чи­лось на 214%).

Это отно­сит­ся к рас­ту­ще­му чис­лу людей, под­дер­жи­ва­ю­щих про­грамм­ное обес­пе­че­ние и поли­ти­ки, пред­на­зна­чен­ные для управ­ле­ния ИИ.

Боль­ше постов про искус­ствен­ный интел­лект в моём блоге.