AI コンテンツ検出器。 それだけの価値があるのでしょうか？ | ビジネスにおける AI #38

公開: 2023-11-24

数年前、人間の散文にほとんど似ていない、AI によって生成された最初の記事に私たちが興奮したときのことを覚えていますか? AI がほとんど詩的なエッセイを書くことができるようになった今日、多くの人は機械の仕事と人間の仕事をどのように区別すればよいのかと疑問に思っています。 また、ChatGPT の成功を支えた企業である OpenAI は、その AI 検出器が無効であるため、その AI 検出器へのアクセスを永久に遮断しました。

AI コンテンツ検出器 - 目次:

  1. AI コンテンツ検出器
  2. AI コンテンツ検出器を使用する理由は何ですか?
  3. AI コンテンツ検出器の信頼性の低さ。 現実か神話か？
  4. AIによるAI検知を回避する。 それは可能ですか?またその方法は?
  5. AI コンテンツ検出の未来。 開発の方向性と革新

現在、AI コンテンツ検出器の開発者は、AI コンテンツ検出器を信頼性を保護するツールとして提供しています。 問題は、それらが信頼と投資に値するかどうかです。 この記事では、AI コンテンツ検出器がどのように機能するか、AI コンテンツ検出器が絶滅する理由、AI コンテンツ検出器がもたらす課題、および AI コンテンツ検出器が引き起こす倫理的ジレンマについて見ていきます。

AI コンテンツ検出器

AI コンテンツ検出器は、AI コンテンツの生成に使用されるものと同様の言語モデルに基づいています。 これらは、人工知能の支援によって生成された画像、テキスト、音楽の出所を確認することを任務とするものに分類できます。 各タイプの「AI 検出器」の動作は若干異なりますが、人間が作成したコンテンツと AI が生成したコンテンツを絶対確実に区別できるものはありません。

メディアがフェイクニュースを生成する力があるため、AI によって生成された画像検出器が果たす役割はますます重要になっています。 彼らは異常、特徴的なスタイルやパターンを分析し、DALL-E などのモデルが残した兆候を探します。

画像の識別に使用される検出器の中で有名なのは、Midjourney、DALL-E、および Stable Diffusion によって生成された画像データベースを使用する Optic の「AI or Not」ツールです。 結果は不確実ですが、将来的にはより正確な識別方法の開発に向けた一歩となります。

AI content detectors

出典：AI or Not（https://www.aiornot.com/）

AI が生成したテキストを認識する AI 検出器の動作の背後には、テキストの構造と単語の選択を分析し、AI 固有のパターンを認識する高度なアルゴリズムがあります。 彼らは以下を利用します:

  • 分類子– テキストを分類し、スタイル、トーン、文法をチェックするアルゴリズム。 たとえば、そのタイプのあらゆる製品に適合する可能性のある製品説明は、AI 創作物として分類される可能性があります。
  • エンベディング(エンベディング) – 単語の数値表現により、機械が単語の使用のコンテキストを理解できるようになります。 彼らのおかげで、プログラムは単調な単語の選択によるテキストが AI の仕業である可能性があることを「理解」し、
  • 困惑度– テキストの予測不可能性の尺度です。 人間によって書かれたテキストはより複雑になる傾向がありますが、本質的に単純で実用的な典型的な形式のテキスト、または外国人によって書かれたテキストは、誤って AI によって生成されたものとして分類される可能性があります。
  • 多様性(バースト性) – この要素は、文の長さと構造のばらつきを表します。 人間は人工知能よりも多様な文章を書く傾向があります。

AI コンテンツ検出器は、上記の要素を組み合わせて使用​​して、人間が作成したテキストと機械が作成したテキストのどちらを扱っているかを評価します。

AI コンテンツ検出器を使用する理由は何ですか?

AI コンテンツ検出器は、教育からマーケティング、採用まで、さまざまな分野で機能します。 コンテンツが生成されたかどうかの決定的な証拠としてではなく、評価を支援するツールとしてこれらを使用する主な理由は次のとおりです。

  • AI で加工された著名人を写した写真を識別– その写真が現実の状況を写しているかどうかを検出します。
  • 偽情報の防止– 偽情報との戦いの文脈において、効果的な AI コンテンツ検出器は、ソーシャル メディア モデレーターが偽情報の拡散を検出し、ボットによって生成された反復的なコンテンツを特定して排除するのに役立ちます。
  • 価値の低いテキストの公開を制限– AI コンテンツ検出機能は、簡単なクエリを入力した後に ChatGPT、Bing、または Bard によって生成された一般的な情報を含むテキストを公開者が拒否するのに役立ちます。

ただし、テキストの出所は Google によるサイトのランキングの低下の根拠ではないことを覚えておく価値があります。 Google の検索センターのブログでは、Google にとって「作成方法に関係なく、質の高いコンテンツに報酬を与えることが重要である」と述べられています。 自動化は、スポーツのスコア、天気予報、トランスクリプトなどの有用なコンテンツを生成するために長年使用されてきました。 AI は新たなレベルの表現と創造性を開拓し、優れた Web コンテンツの作成をサポートする重要なツールとなります。」

AI コンテンツ検出器の信頼性の低さ。 現実か神話か？

AI コンテンツ検出器はどこにでも普及していますが、その有効性には疑問が残る場合があります。 主な問題は次のとおりです。

  • AI コンテンツの検出効率が低い、
  • 誤検知の問題だけでなく、
  • 急速に多様化し、改良される新しい AI モデルに検出器を適応させることの難しさ。

OpenAI が実施したテストでは、その分類器が GPT で生成されたテキストを認識する確率は 26% のみであることがわかりました。 ジェネレーターの信頼性の低さに関する興味深い例は、TechCrunch が実施した実験で見ることができます。この実験では、GPTZero ツールが AI によって生成された 7 つのテキストのうち 5 つを正しく識別したことが示されました。 一方、OpenAI 分類器は 1 つだけを識別しました。

AI content detectors

出典: GPTZero (https://gptzero.me/)

さらに、誤検知、つまり人間が書いたテキストを AI が生成したものと認識してしまうリスクもあります。 たとえば、ミゲル・デ・セルバンテスの『ドン・キホーテ』の第 2 章の冒頭は、OpenAI 検出器によって人工知能によって書かれた可能性が最も高いとマークされました。

歴史的な文学テキストの分析におけるエラーは、面白い好奇心として扱うことができますが、テキストを評価するためのツールとして検出器を使用したい場合、状況はより複雑になります。 米国憲法は、ZeroGPT によって 92.15% が人工知能によって書かれたものであるとマークされています。 また、スタンフォード大学の研究者が発表した研究結果によると、英語を母国語としない学生が書いた TOEFL エッセイの 61% が AI によって作成されたものとして分類されました。 残念ながら、他の言語で誤って陽性として分類されたテキストの割合がどの程度であるかについてのデータはありません。

もう 1 つの問題は、検出器の後続の実行時に分類が変更されることです。 これは、ZeroGPT や Scribbr などの検出器がテキスト断片の分類を変更し、一度は AI によって生成されたものとしてマークされ、別のときには人間が書いたものとしてマークされることがよくあるためです。

AI content detectors

出典: Scribbr (https://www.scribbr.com/ai-detector/)

AI 画像およびビデオ検出器は主に、偽情報の拡散に使用できるディープフェイクやその他の AI 生成コンテンツを識別するために使用されます。

Deepware、Illuminarty、FakeCatcher などの現在の検出ツールは、その信頼性に関するテスト結果を提供していません。 AI が生成した視覚素材の検出に関する法的文脈では、AI 画像に透かしを追加する取り組みが行われています。 ただし、これは非常に信頼性の低い方法です。透かしのない画像を簡単にダウンロードできます。 Midjourney は透かしに対して異なるアプローチを採用しており、この方法で画像に透かしを入れるかどうかはユーザーの判断に委ねられています。

AIによる検出を回避します。 それは可能ですか?またその方法は?

起業家は、AI コンテンツ検出器は人間の品質評価に代わるものではなく、常に信頼できるわけではないことを認識する必要があります。 実際のメンテナンスの問題は、コンテンツが AI 生成として分類されることを避けるのと同様に、かなりの困難を引き起こす可能性があります。 特にAIが単なるプロのツール、つまり「AIが生成したコンテンツ」ではなく「AIと連携して作られたコンテンツ」である場合にはなおさらです。

生成されたマテリアルに誰かを追加するのは比較的簡単なので、その作成方法を検出するのは非常に困難です。 生成 AI を使用する人がどのような効果を達成すべきかを知っている場合は、結果を手動で微調整するだけで済みます。

基本的な問題は、コンテンツが AI によって生成された場合に検出を避けたい理由にあります。

  • これが倫理的な問題や懸念事項である場合、たとえば、出版された科学研究の著者である場合、科学者の職業倫理と AI ベースのツールの責任ある使用に依存することになります。
  • 雇用主が従業員に AI の使用をオプトアウトすることを希望する場合、生成型人工知能の使用に関する契約上の取り決めが残ります。

また、禁止や中傷者 (ZeroGPT や GPTZero!) を通じて、責任ある AI の使用を促進したいのか、それとも透明性、信頼構築、先進テクノロジーの誠実な使用の評価を通じて AI の責任ある使用を促進したいのかという問題も生じます。

AI content detectors

出典: ZeroGPT (https://www.zerogpt.com/)

まとめ

AI コンテンツ検出器を使用する価値があるかどうかという質問に対する答えは、明確ではありません。 AI コンテンツ検出器はまだ開発中であり、その将来を予測するのは困難です。 1 つ確かなことは、AI テクノロジーの発展とともに進化するということです。 人間の文体を模倣する言語モデルの能力の向上など、AI の進歩により、AI のコンテンツ検出がさらに複雑になる可能性があります。 企業にとって、これはツールだけに依存するのではなく、コンテンツとその作成目的への適合性の評価に依存して、これらの発展に従うべきであるという兆候です。 そして急速に発展する人工知能を賢く活用すること。

AI content detectors

私たちのコンテンツが気に入ったら、Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、YouTube、Pinterest、TikTok の忙しいミツバチのコミュニティに参加してください。

AI content detectors. Are they worth it? | AI in business #38 robert whitney avatar 1background

著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

すべての投稿を表示

ビジネスにおける AI:

  1. ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 1)
  2. ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 2)
  3. ビジネスにおける AI アプリケーション - 概要
  4. AI支援のテキストチャットボット
  5. ビジネス NLP の今日と明日
  6. ビジネスの意思決定における AI の役割
  7. ソーシャルメディア投稿のスケジュール設定。 AI はどのように役立つのでしょうか?
  8. 自動化されたソーシャルメディア投稿
  9. AIを活用した新たなサービスや製品
  10. 私のビジネスアイデアの弱点は何ですか? ChatGPT を使用したブレインストーミング セッション
  11. ビジネスでの ChatGPT の使用
  12. 合成俳優。 AI ビデオ ジェネレーター トップ 3
  13. 便利なAIグラフィックデザインツール3選。 ビジネスにおける生成 AI
  14. 今日試してみるべき 3 つの素晴らしい AI ライター
  15. 音楽制作における AI の力を探る
  16. ChatGPT-4 で新たなビジネスチャンスを掴む
  17. 経営者向けAIツール
  18. あなたの生活を楽にしてくれる 6 つの素晴らしい ChatGTP プラグイン
  19. 3 グラフィック AI。 Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
  20. マッキンゼー グローバル インスティテュートによると、AI の未来は何ですか?
  21. ビジネスにおける人工知能 - はじめに
  22. NLP、つまりビジネスにおける自然言語処理とは何ですか
  23. 自動文書処理
  24. Google翻訳とDeepL。 ビジネスにおける機械翻訳の 5 つの応用例
  25. ボイスボットの運用と業務応用
  26. 仮想アシスタント技術、それとも AI と会話する方法?
  27. ビジネスインテリジェンスとは何ですか?
  28. 人工知能はビジネスアナリストに取って代わるのでしょうか?
  29. 人工知能は BPM にどのように役立ちますか?
  30. AI とソーシャルメディア – 彼らは私たちについて何と言っていますか?
  31. コンテンツ管理における人工知能
  32. 今日と明日のクリエイティブAI
  33. マルチモーダル AI とそのビジネスへの応用
  34. 新しい相互作用。 AI はデバイスの操作方法をどのように変えるのでしょうか?
  35. デジタル企業における RPA と API
  36. 将来の雇用市場と将来の職業
  37. エドテックにおける AI。 人工知能の可能性を活用した企業の 3 つの例
  38. 人工知能と環境。 持続可能なビジネスの構築に役立つ 3 つの AI ソリューション
  39. AI コンテンツ検出器。 それだけの価値があるのでしょうか？