تكلفة تطوير أداة الكشف عن المحتوى بالذكاء الاصطناعي في عام 2023

منذ أن أصدرت شركة OpenAI روبوت الدردشة الآلي الذي يغير اللعبة الآن ، كان عالم الأعمال مضطربًا ، على أقل تقدير. تكافح كل صناعة أخرى إما لاحتضان الذكاء الاصطناعي أو الحد من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT . على سبيل المثال ، يسأل العديد من المعلمين الآن كيف يمكنهم الوثوق بالتقييمات التي قدمها الطلاب في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي هذا. من ناحية أخرى ، تواجه صناعة التسويق تهديدًا يلوح في الأفق يتمثل في إنتاج كميات كبيرة من المحتوى منخفض الجودة الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

بالتركيز على هذا التهديد ، حظرت إدارة التعليم في مدينة نيويورك ChatGPT للطلاب والمعلمين. ومع ذلك ، فإن تطوير أداة اكتشاف محتوى الذكاء الاصطناعي هي الإستراتيجية التي تتبناها الصناعة لمعالجة واقع الذكاء الاصطناعي.

للاقتباس من ورقة بحثية أعدها باحثو "مركز حوكمة الذكاء الاصطناعي" في أكسفورد ماركوس أندرلونج وجوليان هازل ، "مع تحسين قدرات الكشف ، يمكن للمنصات تخفيف الضرر عن طريق تصنيف المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي على هذا النحو أو إزالة الوسائط التي تنتهك شروط الخدمة الخاصة بهم. " إحدى الطرق التي تناقشها الورقة هي عدم جعل النموذج مفتوح الوصول. سيسمح ذلك لمطوري نموذج الذكاء الاصطناعي بتدريب النموذج بشكل فعال لاكتشاف المحتوى الناتج عنه.

نظرًا لكون التهديد حقيقيًا بشكل خاص بالنسبة للمسوقين ، فإن شركات مثل Turnitin و Barnes & Noble Education تستجيب بأدوات اكتشاف محتوى الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لسد الفجوة. ونظرًا لأن السوق قد نضج ، أصبحت المنافسة أكثر استرخاءً في تطوير اكتشاف محتوى الذكاء الاصطناعي. يجد رواد الأعمال فرصة مربحة لتوليد تدفق عائدات ثان (أو أساسي) من خلال إنشاء أداة للكشف عن محتوى الذكاء الاصطناعي.

هذا ما سنتناوله في هذه المقالة اليوم ، تكلفة تطوير أداة اكتشاف المحتوى بالذكاء الاصطناعي (تتراوح بين 50000 دولار و 200000 دولار) وميزاتها وفوائدها. لذلك ، باسم جون مكارثي (يعتبر أب الذكاء الاصطناعي) ، دعونا نناقش أدوات الكشف عن محتوى الذكاء الاصطناعي بالتفصيل.

كيف تكتشف محتوى الذكاء الاصطناعي

أول شيء ، أولاً ، جزء من المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي والذي قام الفرد بتعديله سيكون عمليا غير قابل للكشف. بالإضافة إلى ذلك ، لا توجد أداة دقيقة بنسبة 100٪ في اكتشاف محتوى الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، في نهاية اليوم ، فإن روبوت المحادثة AI NLP ( معالجة اللغة الطبيعية ) عبارة عن خوارزمية متقنة تم تدريبها لإعطاء مخرجات اللغة الطبيعية. لذلك ، إذا عرفنا الخوارزمية التي يعمل بها النموذج ، فقد يصبح من الأسهل معرفة ما إذا كان جزء من المحتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. فيما يلي المعلمات التي يمكن استخدامها للكشف عن محتوى الذكاء الاصطناعي.

ارتباك

فيما يتعلق بنمذجة البرمجة اللغوية العصبية ، يشير الارتباك إلى احتمال ظهور كلمة في سلسلة من الكلمات. بمعنى آخر ، إنه يقيس مدى قدرة مشروط اللغة على التنبؤ بالكلمة التالية في سلسلة من الكلمات. على سبيل المثال ، إذا اختبرنا حيرة روبوت الدردشة للكلمة التالية في التسلسل ، "جلست القطة على ..." ، فإن الارتباك سيكون أعلى بالنسبة للقمر (لأنه أقل احتمالية) وسيكون أقل بالنسبة للأرض أو الحصيرة (لأنهم أكثر احتمالا).

يمنحنا هذا فكرة عادلة عن ثقة الوسائط في التنبؤ بالكلمة التالية. قاعدة الإبهام هي أنه إذا كانت درجة الحيرة لنموذج اللغة المضبوطة أقل من تلك الخاصة بنموذج اللغة المدربة بشريًا لجزء من المحتوى ، فإنها تشير إلى أن نموذج لغة الذكاء الاصطناعي من المحتمل أن يكون قد أنشأ المقالة.

انفجار

يشير انفجار المحتوى إلى التوزيع المتكرر للكلمات في محتوى معين. غالبًا ما يعرض المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي مستوى أعلى من الاندفاع. وهذا لسبب ما. أثناء تدريب نموذج AI ، يتم استخدام كميات هائلة من البيانات لمحاكاة الخوارزمية. ينتج عن هذا الإفراط في استخدام الكلمات المستخدمة في مجموعة بيانات التدريب.

اللسانيات غير البشرية

نظرًا لعدم فهم طول واتساع الاتصالات البشرية واللغة بشكل كامل ، غالبًا ما تنتج نماذج البرمجة اللغوية العصبية محتوى قد يبدو غير طبيعي للقارئ البشري. هذه ليست معلمة كمية ولكنها معلمة نوعية لتحديد ما إذا كان جزء من المحتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

الأنماط النحوية والدلالات غير العادية

تشير الأنماط النحوية إلى استخدام الكلمات والعبارات المنظمة وفقًا لقواعد القواعد النحوية ، والتوصل إلى جمل دقيقة ومتماسكة نحويًا. غالبًا ما تنتج روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT محتوى لا يتماشى تمامًا مع قواعد القواعد النحوية. من ناحية أخرى ، تشير الأنماط الدلالية إلى المعنى الجماعي للكلمات في الجملة.

يعود ذلك إلى الاستخدام الدقيق للعبارات والتعابير وغيرها من الأدوات اللغوية التي تجلب الثراء والتنوع للغة البشرية. من الواضح أن المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي لا يكون دائمًا متسقًا ومتماسكًا في أنماطه النحوية والدلالية ، والتي يمكن استخدامها للإشارة إلى أن جزءًا معينًا من المحتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تكلفة تطوير أداة الكشف عن محتوى الذكاء الاصطناعي والعوامل المرتبطة بها

لوضع رقم عليها ، تكلفة تطوير أداة اكتشاف المحتوى بالذكاء الاصطناعي ما بين 50000 دولار و 200000 دولار. هذه التكلفة هي مجرد رقم تقديري ، وسيعتمد السعر الفعلي على متطلباتك المحددة والعديد من المتغيرات الأخرى.

فيما يلي بعض العوامل التي تؤثر على تكلفة تطوير أداة الكشف عن الذكاء الاصطناعي:

• تعقيد الأداة: من نافلة القول أنه كلما كانت الأداة أكثر تعقيدًا ، ارتفعت تكلفتها.كلما كانت أداة الكشف عن محتوى الذكاء الاصطناعي أكثر دقة ، كلما كانت أكثر تعقيدًا. لذلك ، يتعلق الأمر بدقة الكشف عن المحتوى ، والتي ستكون عاملاً مهمًا في تحديد استثمار التكلفة.
• متطلبات البيانات: يتطلب تدريب نموذج البرمجة اللغوية العصبية كميات هائلة من البيانات.لذلك ، سيتطلب تدريب أداة الكشف عن المحتوى بالذكاء الاصطناعي بيانات ذات حجم مماثل. يمكنك اختيار مكتبات البيانات مفتوحة المصدر التي ستقلل من تكلفتك. سيضيف الوصول إلى البيانات الاحتكارية إلى سعرك ولكنه سيكون أكثر نظافة وقيمة حيث سيتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات حالة الاستخدام المحددة الخاصة بك.
• متطلبات البنية التحتية: ستكون متطلبات التخزين والحساب لأداة الكشف عن محتوى الذكاء الاصطناعي أيضًا تكلفة عليك مراعاتها أثناء المضي في مشروع التطوير.ولكن نظرًا لأن الحوسبة السحابية أصبحت أرخص بكثير ، فلن تردع فكرتك.
• ميزات إضافية: يمكنك إضافة ميزات إضافية إلى الأداة والتي ستؤثر على التكلفة ، مثل إمكانات التدقيق اللغوي والكشف عن السرقة الأدبية.تفتقر الأدوات الحالية في السوق إلى سلاسة UI / UX التي تستحقها الأدوات حول الذكاء الاصطناعي.

دورة حياة تطوير أداة الكشف عن المحتوى بالذكاء الاصطناعي

يتضمن تطوير أداة اكتشاف المحتوى بالذكاء الاصطناعي عدة خطوات حاسمة ، إذا تم تنفيذها بشكل مثالي ، يمكن أن ينتج عنها أداة دقيقة بشكل معقول يمكنها تصنيف جزء من المحتوى بكفاءة على أنه ذكاء اصطناعي أو تم إنشاؤه بواسطة الإنسان ، وهو أحد الفوائد العظيمة لاكتشاف محتوى الذكاء الاصطناعي. فيما يلي الخطوات التي يجب على المرء اتباعها لتطوير أداة اكتشاف محتوى AI:

أبحاث السوق والتخطيط

قبل الشروع في مشروع التطوير ، يجب إجراء دراسة جدوى للفكرة واعتمادًا على مجال عملك ، يجب تحديد حالات الاستخدام التي ستستخدم فيها أداة الكشف عن محتوى الذكاء الاصطناعي.

جمع وتدريب مجموعة البيانات

الخطوة التالية هي جمع مجموعة البيانات التي ستستخدمها لبناء شكلك عليها. اعتمادًا على حالة الاستخدام الخاصة بك ، سيتم تدريب النموذج على المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الإنسان لفهم ما يقرأه وسيتم تعليقه وفقًا للإرشادات والمتطلبات.

نقل التعلم

نقل التعلم هو أسلوب يستخدم في تطوير أدوات البرمجة اللغوية العصبية حيث تستخدم أداة الذكاء الاصطناعي المدربة على مهمة واحدة المعرفة الموجودة لتدريب نفسها على مهمة مماثلة ولكنها مختلفة. التعلم عن طريق النقل يسرع دورة التطوير ويسرع العملية برمتها.

بناء واجهة أمامية جميلة

الآن بعد أن قمت بتعليق مجموعة البيانات على مادة المصدر ذات الصلة ، فقد حان الوقت لدمج النموذج في واجهة قابلة للاستخدام يمكن أن تأخذ المدخلات ( المزيد عن خفض تكلفة الواجهة الأمامية هنا ) ، واكتشاف محتوى AI وتقديم المخرجات. يمكن أن يكون هذا تطبيق ويب تقدميًا أو تطبيق Android أو تطبيق iOS أو تطبيقًا عبر الأنظمة الأساسية أو موقع ويب قديمًا.

نشر وصيانة ما بعد الإطلاق

بمجرد قيامك بتطوير التطبيق ، استمر في جمع التعليقات من المستخدمين واستخدم هذه الملاحظات لتعزيز قدرة الكشف عن أداة اكتشاف المحتوى بالذكاء الاصطناعي.

لماذا Appinventiv؟

الآن بعد أن فهمنا مقدار تكاليف تطوير أداة اكتشاف المحتوى بالذكاء الاصطناعي وفوائدها ، دعنا نناقش سبب كوننا شريكًا مفضلاً. بوجود أكثر من 1200+ مهووس تحت سقف واحد ، مع خبرة تتراوح من التعلم الآلي ، والتحليلات الحاسوبية ، والهندسة السحابية ، وأكثر من ذلك ، فإننا نتمتع بتقديم خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي المتطورة .

لقد قمنا بتطوير بوابة وظائف مدعومة بالذكاء الاصطناعي ، وهي تطبيق التوظيف رقم 1 للعاملين ذوي الياقات الزرقاء. استخدم برنامج JobGet خوارزميات متقدمة طورناها ، مما أدى إلى تقليل وقت إنجاز العمل من حوالي 70 يومًا إلى 3 أيام.

وبالمثل ، أنشأنا تطبيقًا لإدارة الميزانية مدعومًا بالذكاء الاصطناعي يستخدم خوارزمية متقدمة لتقديم نصائح إدارة الأموال للمستخدمين.

نقوم بتطوير التقنيات والأنظمة التي تساعد عملائنا على التقدم إلى المستقبل من خلال إدارة المشاريع على مستوى المؤسسة وفطنة التطوير. اتصل بنا اليوم لاتخاذ خطوة نحو جعل الذكاء الاصطناعي أكثر استدامة وخضوعًا للمساءلة.

أسئلة وأجوبة

س: كيف يمكننا اكتشاف محتوى الذكاء الاصطناعي؟

ج: يعد اكتشاف محتوى الذكاء الاصطناعي أمرًا معقدًا ويتطلب منك تدريب نموذج للتمييز بين النص المكتوب بواسطة الإنسان والمحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. يتم ذلك عن طريق تدريب نموذج ذكاء اصطناعي للعثور على تلميحات عن الآلات في العمل.

س: ما هي تكلفة تطوير أداة الكشف عن المحتوى بالذكاء الاصطناعي؟

ج: تتراوح تكلفة تطوير أداة اكتشاف المحتوى بالذكاء الاصطناعي بين 50000 دولار و 200000 دولار اعتمادًا على عدد من العوامل ، مثل مدى تعقيد النموذج ومجموعة البيانات وقوة الحساب المطلوبة.

س: ما مدى دقة أدوات الكشف عن المحتوى بالذكاء الاصطناعي؟

ج: تدعي معظم الأدوات المتوفرة في السوق أن لديها دقة تصل إلى 99٪ في اكتشاف محتوى الذكاء الاصطناعي ، ولكن هذا مجرد رقم تقريبي. في الواقع ، يعد اكتشاف محتوى الذكاء الاصطناعي ، خاصة إذا تم التلاعب به ، أمرًا صعبًا للغاية.