Kosten für die Entwicklung eines KI-Inhaltserkennungstools im Jahr 2023

Seit OpenAI seinen bahnbrechenden KI-Chatbot veröffentlicht hat, war die Geschäftswelt, gelinde gesagt, turbulent. Jede andere Branche ringt damit, entweder KI einzuführen oder die Verwendung von KI-Tools wie ChatGPT einzuschränken . Viele Pädagogen fragen sich jetzt beispielsweise, wie sie in Zeiten der generativen KI den von den Schülern eingereichten Beurteilungen vertrauen können. Auf der anderen Seite sieht sich die Marketingbranche der drohenden Bedrohung durch massenproduzierte KI-generierte Inhalte von geringer Qualität gegenüber.

Um dieser Bedrohung auf den Grund zu gehen, verbot das Bildungsministerium von New York City ChatGPT für Schüler und Lehrer. Die Entwicklung von KI-Inhaltserkennungstools ist jedoch die Strategie, die die Branche anwendet, um der KI-konformen Realität gerecht zu werden.

Um aus einer Forschungsarbeit der Oxforder Forscher Markus Anderljung und Julian Hazell vom „Centre for Governance of AI“ zu zitieren: „Mit verbesserten Erkennungsfähigkeiten könnten Plattformen Schaden mindern, indem sie KI-generierte Inhalte als solche kennzeichnen oder Medien entfernen, die gegen ihre Nutzungsbedingungen verstoßen. ” Eine Methode, die in dem Papier diskutiert wird, besteht darin, das Modell nicht öffentlich zugänglich zu machen. Auf diese Weise können die Entwickler des KI-Modells das Modell effektiv trainieren, um die von ihm generierten Inhalte zu erkennen.

Da die Bedrohung für Vermarkter besonders real ist, reagieren Unternehmen wie Turnitin und Barnes & Noble Education mit ihren KI-Tools zur Inhaltserkennung, um die Lücke zu schließen. Und weil der Markt reif ist, ist die Konkurrenz bei der Entwicklung der KI-Inhaltserkennung entspannter. Unternehmer finden eine lukrative Möglichkeit, eine zweite (oder primäre) Einnahmequelle zu generieren, indem sie ein KI-Tool zur Inhaltserkennung entwickeln.

Darauf werden wir heute in diesem Artikel eingehen, die Entwicklungskosten des KI-Inhaltserkennungstools (zwischen 50.000 und 200.000 US-Dollar), seine Funktionen und Vorteile. Lassen Sie uns daher im Namen von John McCarthy (der als Vater der künstlichen Intelligenz gilt) die Tools zur Erkennung von KI-Inhalten im Detail besprechen.

So erkennen Sie KI-Inhalte

Das Wichtigste zuerst: Ein von der KI generierter Inhalt, den eine Person geändert hat, ist praktisch nicht erkennbar. Darüber hinaus ist kein Tool 100 % genau bei der Erkennung von KI-Inhalten. Letztendlich ist ein KI-NLP-Chatbot ( Natural Language Processing ) jedoch ein ausgeklügelter Algorithmus, der darauf trainiert ist, eine Ausgabe in natürlicher Sprache zu liefern. Wenn wir also den Algorithmus kennen, auf dem das Modell funktioniert, kann es einfacher werden, mit ziemlicher Sicherheit zu sagen, ob ein Inhalt von KI generiert wurde. Im Folgenden sind die Parameter aufgeführt, die zur Erkennung von AI-Inhalten verwendet werden können.

Verwirrung

In Bezug auf die NLP-Modellierung bezieht sich Perplexität auf die Wahrscheinlichkeit, dass ein Wort in einer Folge von Wörtern vorkommt. Mit anderen Worten, es misst, wie gut das Sprachmodal das nächste Wort in einer Folge von Wörtern vorhersagen kann. Wenn wir zum Beispiel die Perplexität eines Chatbots für das nächste Wort in der Sequenz „Die Katze saß auf dem …“ testen, wird die Perplexität für den Mond höher sein (da weniger wahrscheinlich) und für den Boden oder die Matte geringer sein (da sie wahrscheinlicher sind).

Dies gibt uns eine ungefähre Vorstellung von der Zuversicht eines Modals bei der Vorhersage des nächsten Wortes. Die Faustregel lautet: Wenn der Perplexity-Score eines fein abgestimmten Sprachmodells für einen Inhalt niedriger ist als der eines von Menschen trainierten Sprachmodells, deutet dies darauf hin, dass der Artikel wahrscheinlich von einem KI-Sprachmodell generiert wurde.

Platzen

Burstiness of content bezieht sich auf die Häufigkeitsverteilung von Wörtern in einem gegebenen Inhalt. KI-generierte Inhalte weisen oft ein höheres Burstiness-Niveau auf. Und das hat einen Grund. Beim Training eines KI-Modals werden riesige Datenmengen für die Simulation des Algorithmus verwendet. Dies führt zu einer übermäßigen Verwendung von Wörtern, die im Trainingsdatensatz verwendet werden.

Nichtmenschliche Linguistik

Da NLP-Modelle die Länge und Breite der menschlichen Kommunikation und Sprache nicht vollständig verstehen, produzieren sie oft Inhalte, die für einen menschlichen Leser unnatürlich klingen können. Dies ist kein quantitativer, sondern ein qualitativer Parameter zur Bestimmung, ob ein Inhalt von KI generiert wurde.

Ungewöhnliche syntaktische und semantische Muster

Syntaktische Muster beziehen sich auf die Verwendung von Wörtern und Sätzen, die nach den Regeln der Grammatik organisiert sind, um grammatikalisch korrekte und kohärente Sätze zu bilden. KI-Chatbots wie ChatGPT produzieren oft Inhalte, die nicht vollständig den Grammatikregeln entsprechen. Andererseits beziehen sich semantische Muster auf die kollektive Bedeutung von Wörtern in einem Satz.

Dies läuft auf die genaue Verwendung von Phrasen, Redewendungen und anderen sprachlichen Mitteln hinaus, die der menschlichen Sprache Reichtum und Vielfalt verleihen. Offensichtlich sind von KI produzierte Inhalte nicht immer konsistent und kohärent in ihren syntaktischen und semantischen Mustern, die verwendet werden können, um anzuzeigen, dass ein bestimmter Inhalt von KI generiert wurde.

Kosten für die Entwicklung eines KI-Inhaltserkennungstools und damit verbundene Faktoren

Um es in Zahlen zu fassen: Die Entwicklung von KI-Inhaltserkennungstools kostet zwischen 50.000 und 200.000 US-Dollar. Diese Kosten sind nur eine geschätzte Zahl, und der tatsächliche Preis hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und vielen anderen Variablen ab.

Einige der Faktoren, die die Kosten für die Entwicklung eines KI-Erkennungstools beeinflussen, sind folgende:

• Komplexität des Tools: Je komplexer das Tool ist, desto höher sind natürlich die Kosten.Je genauer das KI-Tool zur Inhaltserkennung ist, desto komplizierter wird es. Daher kommt es auf die Genauigkeit der Inhaltserkennung an, die ein wesentlicher Faktor bei der Bestimmung der Kosteninvestitionen ist.
• Datenanforderungen: Das Training eines NLP-Modells erfordert riesige Datenmengen.Daher erfordert das Training eines KI-Inhaltserkennungstools auch Daten in ähnlicher Menge. Sie können sich für Open-Source-Datenbibliotheken entscheiden, die Ihre Kosten senken. Der Zugriff auf proprietäre Daten erhöht Ihren Preis, ist aber viel sauberer und wertvoller, da das Modell auf dem Datensatz Ihres spezifischen Anwendungsfalls trainiert wird.
• Anforderungen an die Infrastruktur: Die Speicher- und Rechenanforderungen eines solchen KI-Inhaltserkennungstools sind ebenfalls Kosten, die Sie bei der Durchführung des Entwicklungsprojekts berücksichtigen müssen.Da Cloud Computing aber deutlich günstiger wird, wird das Ihre Idee nicht abschrecken.
• Zusätzliche Funktionen: Sie können dem Tool zusätzliche Funktionen hinzufügen, die sich auf die Kosten auswirken, z. B. Funktionen zum Korrekturlesen und zur Erkennung von Plagiaten.Den aktuellen Tools auf dem Markt fehlt die UI/UX-Feinheit, die Tools rund um KI verdienen.

Entwicklungslebenszyklus eines AI Content Detection Tools

Die Entwicklung von KI-Inhaltserkennungstools umfasst mehrere entscheidende Schritte, die bei perfekter Ausführung zu einem einigermaßen genauen Tool führen können, das einen Inhalt effizient als KI oder von Menschen generiert klassifizieren kann, was einer der großen Vorteile der KI-Inhaltserkennung ist. Hier sind die Schritte, die man befolgen müsste, um ein Tool zur KI-Inhaltserkennung zu entwickeln:

Marktforschung und Planung

Vor Beginn des Entwicklungsprojekts sollte eine Machbarkeitsstudie der Idee durchgeführt werden und je nach Branche müssen Anwendungsfälle festgelegt werden, für die Sie das KI-Inhaltserkennungstool verwenden werden.

Erfassungs- und Trainingsdatensatz

Der nächste Schritt besteht darin, einen Datensatz zu sammeln, den Sie als Grundlage für Ihr Modal verwenden werden. Abhängig von Ihrem Anwendungsfall wird das Modal mit von Menschen erstellten Inhalten trainiert, um zu verstehen, wie es sich liest, und gemäß den Richtlinien und Anforderungen kommentiert.

Lernen übertragen

Transfer Learning ist eine Technik, die bei der Entwicklung von NLP-Tools verwendet wird, bei der ein KI-Tool, das für eine Aufgabe trainiert wurde, das vorhandene Wissen nutzt, um sich selbst für eine ähnliche, aber andere Aufgabe zu trainieren. Transfer Learning beschleunigt den Entwicklungszyklus und beschleunigt den gesamten Prozess.

Bauen Sie ein schönes Frontend

Nachdem Sie den Datensatz mit relevantem Quellmaterial kommentiert haben, ist es an der Zeit, das Modal in eine nutzbare Schnittstelle zu integrieren, die Eingaben entgegennehmen kann ( mehr zum Senken der Front-End-Kosten hier ), KI-Inhalte erkennen und Ausgaben bereitstellen kann. Dies kann eine Progressive Web App, eine Android-Anwendung, eine iOS-App, eine plattformübergreifende Anwendung oder eine gute alte Website sein.

Bereitstellung und Wartung nach dem Start

Nachdem Sie die App entwickelt haben, sammeln Sie weiterhin Feedback von den Benutzern und verwenden Sie dieses Feedback, um die Erkennungsfähigkeit des KI-Inhaltserkennungstools zu verbessern.

Warum Appinventiv?

Nachdem wir nun verstanden haben, wie viel die Entwicklung eines KI-Inhaltserkennungstools kostet und welche Vorteile es hat, lassen Sie uns diskutieren, warum wir ein bevorzugter Partner wären. Mit mehr als 1200 Nerds unter einem Dach, deren Fachwissen von maschinellem Lernen, Computeranalyse, Cloud-Engineering und mehr reicht, bieten wir hochmoderne KI-Entwicklungsdienste an .

Wir haben ein KI-gestütztes Jobportal entwickelt, die Rekrutierungs-App Nr. 1 für Arbeiter. JobGet hat mithilfe fortschrittlicher, von uns entwickelter Algorithmen die Auftragserfüllungszeit von etwa 70 Tagen auf 3 Tage verkürzt.

In ähnlicher Weise haben wir eine KI-gestützte Budgetverwaltungs-App entwickelt , die einen fortschrittlichen Algorithmus verwendet, um Benutzern Tipps zur Geldverwaltung zu geben.

Wir entwickeln Technologien und Systeme, die unseren Kunden helfen, mit Projektmanagement und Entwicklungsgeschick auf Unternehmensebene in die Zukunft zu gehen. Kontaktieren Sie uns noch heute , um einen Schritt in Richtung einer nachhaltigeren und verantwortungsvolleren KI zu tun.

Häufig gestellte Fragen

F. Wie können wir KI-Inhalte erkennen?

A. Die KI-Inhaltserkennung ist kompliziert und erfordert, dass Sie ein Modell trainieren, um zwischen von Menschen geschriebenem Text und KI-generierten Inhalten zu unterscheiden. Dazu wird ein KI-Modell darauf trainiert, Hinweise auf arbeitende Maschinen zu finden.

F. Wie viel kostet die Entwicklung eines KI-Inhaltserkennungstools?

A. Die Entwicklungskosten für KI-Inhaltserkennungstools liegen zwischen 50.000 und 200.000 US-Dollar, abhängig von einer Reihe von Faktoren, wie z. B. der Komplexität des Modals, des Datensatzes und der erforderlichen Rechenleistung.

F. Wie genau sind KI-Inhaltserkennungstools?

A. Die meisten auf dem Markt erhältlichen Tools behaupten, eine Genauigkeit von 99 % bei der Erkennung von KI-Inhalten zu haben, aber das ist nur eine ungefähre Zahl. In Wirklichkeit ist das Erkennen von KI-Inhalten, insbesondere wenn sie manipuliert sind, eine ziemliche Herausforderung.