W czasach zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, rozpoznanie, czy dany tekst został napisany przez człowieka, czy maszynę, staje się coraz trudniejsze. Jednym z popularniejszych narzędzi AI do generowania tekstów jest ChatGPT, stworzony przez OpenAI. Jakie metody mogą pomóc rozpoznać tekst pisany przez ChatGpt? Sztuczną inteligencję?
Charakterystyka tekstu generowanego przez ChatGPT
ChatGPT jest zaawansowanym modelem językowym, który potrafi generować teksty na różnorodne tematy. Teksty te charakteryzują się zazwyczaj wysoką spójnością i płynnością, co może utrudniać ich rozróżnienie od tekstów pisanych przez ludzi. Jednak istnieją pewne cechy, które mogą wskazywać na to, że dany tekst został wygenerowany przez AI.
O jakie cechy chodzi?
Przede wszystkim, tekst pisany przez ChatGPT może być zbyt formalny lub nadmiernie skomplikowany. Dotyczy to zwłaszcza kontekstów, gdzie naturalnie człowiek użyłby bardziej potocznego języka. Ponadto, model ten może wykazywać tendencję do unikania wyrażeń emocjonalnych i subiektywnych opinii, co również może być wskaźnikiem jego sztucznego pochodzenia.
- Dla przykładu: ChatGPT na 99 % nie napisze „Och! Ach! Ba! Jakie to zajebiste rozwiązanie. Byłem pod wrażeniem. Super wynalazek!
Powtarzalność i struktura tekstu
Jednym ze sposobów na rozpoznanie tekstu stworzonego przez ChatGPT jest analiza jego struktury i powtarzalności. ChatGPT, mimo swojej zaawansowanej budowy, czasami tworzy teksty, które są zbyt jednolite lub zawierają powtarzające się frazy. Może to wynikać z algorytmicznego podejścia do generowania treści, gdzie model stara się zachować spójność kosztem różnorodności stylistycznej.
- Przykład: ?Koty są popularnymi zwierzętami domowymi. Koty są również znane ze swojej niezależności. Koty często miauczą, gdy są głodne.? – Taki sposób konstruowania zdań, gdzie informacja jest podawana w powtarzający się sposób, może wskazywać na tekst generowany przez AI.
- Wiele artykułów pisanych przez AI zawiera w kilku akapitach tego samego tekstu, a czasem wręcz co drugie zdanie, określenia: kluczowe, istotne, w tym artykule, odkryjmy, przedstawiono, itd. Człowiek już dawno użyłby tutaj innego słowa. Synonimów jest moc!
Tekst pisany przez ChatGPT a brak głębokiego zrozumienia kontekstu
Choć ChatGPT może generować sensowne odpowiedzi na wiele pytań, nie zawsze jest w stanie w pełni zrozumieć kontekst danej sytuacji. Może to prowadzić do tworzenia tekstów, które są formalnie poprawne, ale nie odpowiadają w pełni na zadane pytanie lub nie uwzględniają niuansów konwersacji.
- Przykład: W odpowiedzi na pytanie ?Jakie są twoje odczucia na temat ostatnich wydarzeń politycznych??, model może odpowiedzieć: ?Ostatnie wydarzenia polityczne miały znaczący wpływ na wiele aspektów życia społecznego i gospodarczego.? ? Choć odpowiedź jest poprawna, brakuje jej osobistego odniesienia i głębszej analizy. Gdzie wzmianka o odczuciach? ChatGPT nie czuje, więc dość zgrabnie omija takie pytania, starając się uogólniać.
Kolejnym narzędziem w rozpoznawaniu tekstu generowanego przez ChatGPT mogą być metody lingwistyczne i statystyczne.
Statystyki pokazują, że w tekstach tworzonych przez ChatGPT może występować większa liczba długich, skomplikowanych zdań w porównaniu z tekstami pisanymi przez ludzi. Dalej, analiza częstości występowania określonych słów i zwrotów może również wskazywać na sztuczne pochodzenie tekstu. Patrz tu wyżej na przykłady określeń (kluczowe, istotne, w tym artykule, oto, oto kilka, przedstawiono itd).
Testy porównawcze i benchmarki
Jednym z praktycznych podejść do rozpoznawania tekstu pisanego przez ChatGPT jest porównanie go z tekstami tworzonymi przez ludzi. Istnieją narzędzia i testy, które mogą ocenić naturalność tekstu, porównując go do dużych baz danych z tekstami ludzkimi.
- Przykładem takiego testu jest tzw. test Turinga, w którym oceniający musi stwierdzić, czy tekst został napisany przez człowieka czy maszynę.
Rozpoznawanie tekstu pisanego przez ChatGPT staje się oczywiście coraz trudniejsze wraz z rozwojem technologii AI. Modele językowe stają się bardziej zaawansowane i lepiej naśladują ludzki sposób pisania. W przyszłości, rozwój narzędzi do analizy tekstu oraz lepsze zrozumienie przez AI kontekstu i niuansów językowych mogą jednak umożliwić bardziej precyzyjne rozpoznawanie tekstów generowanych przez maszyny.