人工智能VS人工智能：人工智能識(shí)別自身挑戰(zhàn)（英文版）

2 5 方法和算法背后的這些工具 評(píng)估人工智能文本檢測(cè)技術(shù)的可靠性：我們的 格拉索發(fā)布的文章 eltaelta11這種高級(jí)的AI形式，通過(guò)如GPT（生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器）和BERT（來(lái)自轉(zhuǎn)換器的雙向編碼表示）等系統(tǒng) ,具有生成具有高度復(fù)雜性和連貫性的文本的能力，這引發(fā)了關(guān)于作者身份的問(wèn)題：它是人類智慧的產(chǎn)物，還是算法的產(chǎn)物？本研究旨在通過(guò)深入分析生成式人工智能及其創(chuàng)作與人類創(chuàng)容的能力來(lái)探索這一前沿。我們將關(guān)注文本生成的機(jī)制，從簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到更先進(jìn)特別重視將被放在文本識(shí)別工具上，那些能夠評(píng)估內(nèi)容是否為人工智能文本。這次采用實(shí)證方法進(jìn)行的調(diào)查旨在評(píng)估五大主要識(shí)別工具的有效性，揭示本研究的實(shí)證方法涉及通過(guò)直接實(shí)驗(yàn)和測(cè)試收集數(shù)據(jù)的系統(tǒng)觀察和分析。這種體和可驗(yàn)證的證據(jù)得出結(jié)論，確保對(duì)文本識(shí)別工具進(jìn)行更加嚴(yán)謹(jǐn)和可靠的分析由AI生成的文本、人類書(shū)寫(xiě)、歷史文件和翻譯文值得注意的是，盡管生成式人工智能能夠自主創(chuàng)建內(nèi)容，但它依賴于通過(guò)人工文本開(kāi)發(fā)出的訓(xùn)練。PT和BART這樣的算法是在海量的人工文本數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的，這意味著人工智能的知識(shí)庫(kù)和語(yǔ)言結(jié)構(gòu)完全源自人類的工作。換句話說(shuō)，即使AI生成的文本訓(xùn)練數(shù)據(jù)的智力痕跡。這一方面突顯了作者權(quán)問(wèn)題的復(fù)雜性以及需要可靠工具。安東尼奧·格拉索在他的著作《邁向后數(shù)字社會(huì)：數(shù)字進(jìn)化與人民革命的交匯處》中提出了一個(gè)的澄清：tata22正如法國(guó)文學(xué)批評(píng)家和理論家RolandBarthes在著名論文《作者之死》中辯論的觀點(diǎn)所示，作者在其眼里并不創(chuàng)建全新的獨(dú)特思維，而僅僅是（如果您允許我拓展這個(gè)觀點(diǎn)）其所處時(shí)代的ChatGPT，消耗形式的和社會(huì)的學(xué)習(xí)，將它們以新的混搭詞匯形式呈年（事實(shí)上是他那個(gè)時(shí)代的），而是在1799年或1999年，他以同樣的風(fēng)格創(chuàng)作小說(shuō)系列的可能性會(huì)更大？明顯，答案是否定。從這個(gè)角度來(lái)看，生成型人工智能與人類并沒(méi)有太大區(qū)別：它使用提供的材料/指令來(lái)將看似人類般的思維綜合成一種藝術(shù)我們的研究提供了對(duì)生成式人工智能演變及其對(duì)數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)日益點(diǎn)，如人工智能寫(xiě)作的獨(dú)特性、大數(shù)據(jù)集的重要性以及并行處理。我們等敏感領(lǐng)域使用生成式人工智能的倫理影響，反思在人工智能主導(dǎo)的時(shí)總結(jié)而言，我們的研究不僅將突出與生成式人工智能和文本識(shí)別工對(duì)這些技術(shù)演變及應(yīng)對(duì)新興問(wèn)題的策略反思鋪平道路，最終目標(biāo)是明智且負(fù)責(zé)任地在eltaelta3關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)生成式人工智能的快速進(jìn)步，通過(guò)GPT和BECT等算法，正在通過(guò)提供前所未有的可能性來(lái)革新內(nèi)容創(chuàng)作。然而,這一進(jìn)步也帶來(lái)了挑戰(zhàn)，尤其是關(guān)于內(nèi)容的真實(shí)性和來(lái)源。人類作品與AI生成作品之間的界限正變得越來(lái)越模文本識(shí)別工具在區(qū)分人工智能生成內(nèi)容與人類書(shū)寫(xiě)內(nèi)容方面的有效性至關(guān)重要。生成式人工智能的倫理影響是深遠(yuǎn)的，尤其是在新聞、文學(xué)和學(xué)術(shù)界。確保人工生成式人工智能的發(fā)展高度依賴大數(shù)據(jù)集和并行處理能力。這些因素對(duì)于訓(xùn)練能夠隨著生成式人工智能的不斷發(fā)展，對(duì)有效識(shí)別工具和倫理指南的文本識(shí)別中的誤報(bào)和漏報(bào)，提高對(duì)人工智能能力和局限性的理解，以及促進(jìn)開(kāi)發(fā)etaeta4[3]%[3]%%%<%<%eltaelta55Z世代：明智決策的革[4] Z世代：明智決策的革[4]70%70%52%52%eltaelta655etaeta7關(guān)鍵要點(diǎn)GPU，即圖形處理單元，最初是為加速圖形渲染而專門設(shè)計(jì)的處理器?，F(xiàn)代GPU對(duì)于超越傳統(tǒng)圖形的任務(wù)至關(guān)求的增長(zhǎng)，GPU已發(fā)展到支持更先進(jìn)的特性和功能，使它們?cè)谙M(fèi)電在這次技術(shù)革命的核心是大型語(yǔ)言模型（LLMs） ,這是一種復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法，它徹底改變了eltaelta8 ,使機(jī)器不僅能夠理解并連貫地回應(yīng)自然語(yǔ)言文大型語(yǔ)言模型（LLMs）在這種情況下，例如BERT和GPT這樣的算法，etaeta9[8]域。詞的上下文，而GPT及其后續(xù)版本已完美地實(shí)現(xiàn)%% ,數(shù)據(jù)集的規(guī)模和質(zhì)量至關(guān)重要。生成模型，如百GB文本的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)不僅為模型提供了88%88%力對(duì)于需要高度理解和創(chuàng)造力的應(yīng)用至關(guān)重要，eltaelta10 )和TPU（張量處理單元），已經(jīng)使得處理這些關(guān)鍵要點(diǎn)的記憶來(lái)處理序列數(shù)據(jù)。這使得它們特別適用于涉及時(shí)間為了解決這些局限性，開(kāi)發(fā)了長(zhǎng)短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)。LST），儲(chǔ)信息的記憶細(xì)胞。它們使用門控機(jī)制來(lái)調(diào)能夠更有效地捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系。這使得LSTM成為復(fù)雜序例如，BERT實(shí)現(xiàn)），例如，BERT實(shí)現(xiàn)90.8%而GPT實(shí)現(xiàn)了而GPT實(shí)現(xiàn)了85.3%85.3%這些模型在諸如以下應(yīng)用中得到廣泛應(yīng)用：變壓器模型，如BERT和GPT，引入了新的挑戰(zhàn)和可能性。BERT采用雙向方法來(lái)理解文本的上下文，分析句子中的詞語(yǔ)在兩個(gè)方向上的含義。相比之下，GPT在序列文本生成方面進(jìn)行了創(chuàng)新 ,以連貫和上下文適當(dāng)?shù)姆绞筋A(yù)測(cè)下一個(gè)詞語(yǔ)。這些模型在諸如以下應(yīng)用中得到廣泛應(yīng)用：eltaelta1240%40%eltaeltaeltaelta14etaeta1599.7%etaeta根據(jù)一項(xiàng)調(diào)查，院!!份可能為……1717eta●68%●●68%●$25.13$255.74零GPT，如前所述，采用DeepAnalyse?技術(shù)，和人工智能生成文本的大量數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。$255.7420232032tata源，并通過(guò)分析新數(shù)據(jù)不斷改進(jìn)其性能。此外，關(guān)鍵詞摘要規(guī)則和協(xié)議，APIs使得不同的系統(tǒng)能能力和效率。此外，APIs促進(jìn)可擴(kuò)展eltaelta19專家訪談 像GPT和BERT像GPT和BERT這樣的模型已經(jīng)達(dá)到了復(fù)雜性和連貫性的水平，這引發(fā)了一個(gè)基本問(wèn)題.獨(dú)特的特征或新穎性。然而，人工智能無(wú)法真正創(chuàng)造出完全新etaeta20 有趣的是，這種對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的依賴與人類創(chuàng)造性的本質(zhì) 有趣的是，這種對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的依賴與人類創(chuàng)造性的本質(zhì) ,而僅僅是重新組裝他們所吸收的知識(shí)和思想。這個(gè)概念與今天的人工智能系統(tǒng)的工賴于對(duì)現(xiàn)有材料的重新加工。如果人類和人工智能都混合tata究人工智能技術(shù)的快速發(fā)展極大地改變了文本生成的格局，使得在對(duì)生成式AI的運(yùn)作和文本識(shí)別工具背后的機(jī)制這些工具已在四個(gè)不同的類別中經(jīng)過(guò)細(xì)致的測(cè)試，每個(gè)類別包含十篇精心挑選的?來(lái)源：由ChatGPT生成的文本。這些文本經(jīng)確認(rèn)，這些內(nèi)容完全由歷史文本：tata2222????????????(2021)?）：????本類別測(cè)試了工具在翻譯過(guò)程中涉及人工智能的情況下辨別人類作者的能力eltaelta234.安東尼奧·格拉索的文章：?遠(yuǎn)程醫(yī)療：患者護(hù)理的新常態(tài)（2020年）????RPA與AI的融合可以提升業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化《??《新興經(jīng)濟(jì)體的角色及其對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響》《全球4.0范式下???這些文章是在生成式AI技術(shù)出現(xiàn)之前撰寫(xiě)的，確保了性和可靠性。我們邀請(qǐng)讀者深入探究本章中呈現(xiàn)的結(jié)果，這些結(jié)果不僅etaeta24續(xù)性等主題。識(shí)別工具對(duì)這些文本的準(zhǔn)確性存在顯著差異。GPTZero將GPTZero和ZeroGPT獲得的結(jié)果具有強(qiáng)大的一具可以從進(jìn)一步改進(jìn)其分類模型中受益，以減少誤判并提高整體準(zhǔn)確性。從經(jīng)驗(yàn)通往凈零之路：eltaelta25分析的歷史文本包括但丁·阿利吉耶里、查爾斯·達(dá)爾文、喬納森·斯威夫特、赫爾曼·梅爾維爾、艾倫·圖靈、范內(nèi)瓦·布什、克勞德·香農(nóng)和弗里德里?！す说淖髌?。這些作為真實(shí)人類文本樣本的文本，通區(qū)分歷史文本和人工智能生成文本能力的需求。這表明在文本識(shí)別模型中考慮歷史和AAI《白鯨記》赫爾曼·梅爾維爾著《克勞德·香農(nóng)的通信理論》（1948年）《弗里德里?！す酥骷分械摹渡鐣?huì)》（1945年）etaeta26。？（？（？（？（eltaelta27Grasso的文章展示了文本識(shí)別工具在檢測(cè)AI能力的適應(yīng)復(fù)雜技術(shù)內(nèi)容的文本識(shí)別工具的需求。從實(shí)證角度看，分析表明分析結(jié)果顯示，文本識(shí)別工具通常在區(qū)分人工智能生成文本和人各種工具之間，識(shí)別百分比存在顯著差異，并且一些工具傾向于將人工文本錯(cuò)誤地分為了提高識(shí)別工具的可靠性和準(zhǔn)確性，使用不同工具的。同時(shí)，有必要持續(xù)更新AI識(shí)別模型，以降低誤報(bào)合，以處理模糊或不明確的案例，可以確保更準(zhǔn)確和全面的分析。這種方法將etaeta28數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和質(zhì)量：RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）的融合數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和質(zhì)量：RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）的融合eltaelta29基于對(duì)獲得結(jié)果的實(shí)證分析，顯然，旨在識(shí)別人工智能生成文本的工具仍面臨眾多技術(shù)和科學(xué)挑錯(cuò)誤如誤報(bào)，即人類撰寫(xiě)的文本被錯(cuò)誤地歸類為人工智能生成，以及誤判，即人被檢測(cè)到，仍然存在問(wèn)題，并損害了用戶信任。例如，GPTZero顯顯示更多變異性，AI識(shí)別百分比較低。?歷史文獻(xiàn)：GPTZero在識(shí)別虛假陽(yáng)性（1-3%人工智能）方面表現(xiàn)出低比例，顯示出很好的區(qū)分人類歷史文獻(xiàn)的能力。然而，ZeroGPT錯(cuò)誤地將一些歷史文獻(xiàn)歸類為非常高的AI百分比，例如，將喬納森·斯威夫特的《一個(gè)溫和的建議》歸類為100%人工智能。?安東尼奧·格拉索的文章：在不同工具中，結(jié)果存在顯著差異。GPTZero檢測(cè)到的人工智能百分比在2%到42%之間，而ZeroGPT和Scribbr顯示了更大的變異性復(fù)雜性。這些結(jié)果強(qiáng)調(diào)了持續(xù)改進(jìn)識(shí)別算法和擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以更好地代表復(fù)雜文本的必同工具的組合可以提供更平衡和可靠的評(píng)估。對(duì)于模糊案例，將自動(dòng)評(píng)估人工智能語(yǔ)言模型的持續(xù)進(jìn)化需要并行更新檢測(cè)工具以保持其和時(shí)間來(lái)訓(xùn)練新模型以及持續(xù)更新檢測(cè)算法。最終目標(biāo)是創(chuàng)建能夠準(zhǔn)確識(shí)別人工智tata3030GPTZEROWRITER.COMZEROGPTCONTENTSCALESCRIBBRGPTZEROWRITER.COMZEROGPTCONTENTSCALESCRIBBR90%80%eltaelta31atGPT）進(jìn)行以下應(yīng)用的占比（%） ,正在改變內(nèi)容創(chuàng)造和分發(fā)的方式。在新聞業(yè)， ,BBC利用人工智能為用戶創(chuàng)建個(gè)性化的天氣預(yù)atGPT）進(jìn)行以下應(yīng)用的占比（%）99987554,協(xié)助數(shù)據(jù)分析tata3232 ,尤其是如果未明確標(biāo)注為此類內(nèi)容。這可能會(huì)削弱對(duì)媒體和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的信任。EBU報(bào)告強(qiáng)調(diào)了 ,尤其是如果未明確標(biāo)注為此類內(nèi)容。這可能會(huì)削弱對(duì)媒體和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的信任。EBU報(bào)告強(qiáng)調(diào)了6987633 ,并采取措施減輕這些偏差，以促進(jìn)公平并降低新聞和學(xué)術(shù)出版物的可信度。EBU報(bào)告和其他研[26][26]TOP5ETHICALCONCERNSRESPONDENTSHAVEABOUTGENERATIVEALTOOLS 43% 36%29% etaeta3475%有所降溫：88%有所降溫：88%38%32%32%25%25%42%在調(diào)查的CEO中，42%的人將42%35