Например, нейросеть может предложить абзац, который выглядит хорошо структурированным, но при этом он может нарушать общую линию рассуждений или вводить новые темы без должного обоснования. Человеку проще удерживать внимание на главной теме и плавно переходить от одной мысли к другой.
Он строит повествование так, чтобы оно было последовательным и легко воспринималось читателем. Нейросеть же генерирует текст на основе статистических закономерностей, изученных из большого количества данных. Это может привести к тому, что текст будет казаться менее связным и цельным, особенно когда речь идет о длинных произведениях. Во-вторых, этика и моральные ценности играют огромную роль в создании контента. ИИ может генерировать тексты, изображения или видео, которые могут быть неэтичными или даже оскорбительными без осознания возможных последствий.

Как отличить текст, написанный нейросетью? Ряд критериев предложен на «Хабре»

На первый взгляд бывает сложно отличить тексты, написанные машиной и человеком. Статья на «Хабре» рассказывает о признаках, методах и инструментах, которые помогают выявить текст, созданный нейросетью. Для повышения точности и улучшения детекции различий между текстами были применены также методы на основе перплексии. «Они помогают оценить предсказуемость текста,— рассказывает ученый.— Перплексия, если говорить простыми словами, отражает, насколько легко модели “угадать” следующее слово в предложении. Высокая перплексия — это как текст с сюрпризом на каждом шагу, что обычно свойственно человеческому письму. Низкая перплексия означает более предсказуемую структуру, что часто встречается в машинном тексте.

Изучение способности ИИ и человеческого письма вызывать эмоции

Такие инструменты, как ИИ для людей-рерайтеров, не могут выражать мысли так, как это могут делать люди-писатели. Получается, что инструменты, определяющие ИИ-происхождение контента, с текстами работают гораздо хуже, чем с фото и видео. Если по-простому, то нейросеть — это попытка с помощью компьютера обработать информацию так, как это делает человеческий мозг. Эти нейроны объединяются в слои, которые имеют сложные связи как между собой, так и внутри. Можно представить это так, что в верхний слой вы даёте какие-то данные, а нужный результат после множества взаимодействий между нейронами получаете из нижнего слоя. Если нет, то вы пытаетесь сделать так, чтобы нейросеть дала лучший результат.
Однако какую-то часть задач бизнеса искусственный интеллект в ближайшее время решить не сможет — с рядом вопросов способен справиться только человек. Web Тематические исследования показали эффективность этого гибридного подхода.Например, The Washington Post использует ИИ для автоматического генерации обычных новостей, позволяя своим журналистам выделять больше времени на расследовательную отчетность.Сочетание ИИ и навыков письма человека может повысить общее качество и эффективность создания контента. Такие инструменты, как ИИ для людей-рерайтеров, могут преобразовать ваш машинный контент в текст, похожий на человеческий. Хотя эти инструменты могут помочь вам улучшить контент, существует множество секторов, где использование ИИ строго запрещено.
Статьи от искусственного интеллекта часто представляют собой набор фактов, которые можно переставлять местами без вреда для материала. Абзацы не «вытекают» один из другого — нет понятной логической последовательности. Искусственный интеллект по запросу пишет коммерческие материалы, учебные работы, художественные тексты. Быстро справляется с короткими форматами (например, пост в Telegram-канал), помогает авторам осваивать длинные работы. Можно анализировать широкий спектр текстов, включая эссе, статьи и онлайн-контент.
Эта обучающая игра примечательна тем, что меняет стандартный экспериментальный метод исследований по обнаружению текстов ИИ. «Самые уважаемые в мире научные конференции в области ИИ свободны от предрассудков,— говорит Сергей Баранников.— Мы подали заявку и на эту конференцию, и еще на несколько топовых в этом году, и везде наши статьи были отобраны для публикации. Доклад, посвященный результатам исследования, был представлен на конференции по языковому моделированию, организованной Университетом Пенсильвании в Филадельфии, США. Выступление было встречено овацией, а статья получила Outstanding Paper Award — награду за лучшую статью.

• Абзацы не «вытекают» один из другого — нет понятной логической последовательности.
• Они способны анализировать огромные объемы данных, выявлять скрытые паттерны и предоставлять ценные инсайты руководителям. https://en.unidos.edu.uy/profile/haagensenuuumarkussen39948/profile
• Одно из самых популярных на сегодняшний день направлений работы нейронных сетей — генерация текстов.
• Например, ИИ может генерировать контент, основанный на популярных темах и ключевых словах, но это не гарантирует, что этот контент будет действительно интересен и полезен для аудитории.

Понимание разрыва между искусственным интеллектом и человеческим текстом

Прежде чем вы увидите привлекательный рецепт блюда, поделитесь какой-либо статьей или предоставите данные своей кредитной карты, важно знать, как можно удостовериться в надежности источника информации перед вашими глазами. Исследование под руководством Криса Каллисона-Берча, доцента кафедры компьютерных и информационных наук, вместе с Лиамом Дуганом и Дафной Ипполито указывает, что сгенерированный ИИ текст поддается обнаружению. «Подключив модели, такие как RoBERTa, и добавив свои решения, мы смогли “обучить” систему различать машинный текст по характерным для него чертам — предсказуемой структуре, некоторым типичным паттернам и меньшей вариативности, что отличает его от человеческого письма, которое, как правило, более разнообразно и сложно для предсказания»,— подытоживает Сергей Баранников. Несмотря на высокую точность современных нейросетевых моделей, они иногда допускают ошибки, которые были бы очевидны для человека. Например, они могут неправильно интерпретировать сложные грамматические конструкции или использовать неуместные термины. Человек, обладая критическим мышлением, обычно избегает подобных ошибок или быстро их исправляет.
При написании большого потока текстов автор порой не знает, как лучше всего начать материал. Генерация идей с помощью текстовой нейросети даст несколько вариантов, которые можно будет использовать в готовой работе. Если автору не хватает идей для описания какой-то части материала, нейросеть может помочь с основными тезисами. GPT-3 — это модель прогнозирования языка, использующая глубокое обучение для генерации текстов, условно ее называют Т9 нового уровня.
Другое свойство, на которое ориентируются инструменты определения ИИ-текста, — это burstiness. Тексты, написанные нейросетями, довольно последовательны по структуре предложений, их состав и длина практически не меняются. Одни предметы и явления описываем пространно, а для других и вовсе не подбираем определений. Меняем порядок слов для создания художественного эффекта или лучшей расстановки акцентов. И если разобрать LLM подробней, становится понятно, почему такие тексты сложно отличить с помощью автоматических инструментов.
Искусственный интеллект стремится «угодить» максимально широкой аудитории, поэтому избегает конкретных деталей и фактов. Часто добавляет в тексты длинные предложения, которые не несут смысловой нагрузки. Однако добавление обратной связи к ИИ для людей-переписчиков — это еще один способ преодолеть этот разрыв. Отзывы и предложения, добавленные пользователями, позволят инструменту создавать богатый контент, очень похожий на написанный человеком. Это произошло из-за программного обеспечения иИнструменты искусственного https://futurism.com/artificial-intelligence интеллектане обучаются новейшим технологиям. ИИ для человеческих рерайтеров текста не был таким продвинутым, и пользователи имели лишь ограниченные возможности.
Это означает, что текст будет соответствовать тому, что нравится читать большинству людей. Чтобы устранить этот пробел, эти инструменты используются с моделями контекстного внедрения. Для эмоционального воздействия инструменты обучены добавлять эмоциональные данные и могут легко воспроизводить скучный и роботизированный контент с эмоциональными тонкостями в тексте.