Costo de desarrollar una herramienta de detección de contenido de IA en 2023

Desde que OpenAI lanzó su chatbot de IA que ahora cambia las reglas del juego, el mundo de los negocios ha sido tumultuoso, por decir lo menos. Todas las demás industrias están luchando para adoptar la IA o frenar el uso de herramientas de IA como ChatGPT . Por ejemplo, muchos educadores ahora se preguntan cómo pueden confiar en las evaluaciones entregadas por los estudiantes en esta era de IA generativa. Por otro lado, la industria del marketing se enfrenta a la amenaza inminente del contenido generado por IA de baja calidad producido en masa.

Centrándose en esta amenaza, el departamento de educación de la ciudad de Nueva York prohibió ChatGPT para estudiantes y educadores. Sin embargo, el desarrollo de herramientas de detección de contenido de IA es la estrategia que la industria está adoptando para abordar la realidad de la IA.

Para citar un artículo de investigación de los investigadores del 'Centro para la Gobernanza de la IA' de Oxford, Markus Anderljung y Julian Hazell, “Con capacidades de detección mejoradas, las plataformas podrían mitigar el daño etiquetando el contenido generado por IA como tal o eliminando los medios que violan sus términos de servicio. ” Un método que analiza el artículo es no hacer que el modelo sea de acceso abierto. Esto permitirá a los desarrolladores del modelo de IA entrenar de manera efectiva el modelo para detectar el contenido generado por él.

Dado que la amenaza es particularmente real para los especialistas en marketing, empresas como Turnitin y Barnes & Noble Education están respondiendo con sus herramientas de detección de contenido de IA para cerrar la brecha. Y debido a que el mercado está maduro, la competencia está más relajada en el desarrollo de detección de contenido de IA. Los empresarios están encontrando una oportunidad lucrativa para generar una segunda (o principal) fuente de ingresos mediante la creación de una herramienta de detección de contenido de IA.

Eso es lo que abordaremos en este artículo de hoy, el costo de desarrollo de la herramienta de detección de contenido de IA (que oscila entre $ 50,000 y $ 200,000), sus características y beneficios. Por lo tanto, en nombre de John McCarthy (considerado el padre de la inteligencia artificial), analicemos en detalle las herramientas de detección de contenido de IA.

Cómo detectar contenido de IA

Lo primero es lo primero, una pieza de contenido generado por IA que un individuo ha modificado será prácticamente indetectable. Además de esto, ninguna herramienta es 100% precisa en la detección de contenido de IA. Sin embargo, al final del día, un chatbot de AI NLP ( Procesamiento de lenguaje natural ) es un algoritmo elaborado entrenado para dar salida de lenguaje natural. Por lo tanto, si conocemos el algoritmo en el que funciona el modelo, puede ser más fácil saber con bastante certeza si un contenido es generado por IA. Los siguientes son los parámetros que se pueden usar para detectar contenido de IA.

Perplejidad

En relación con el modelado de PNL, la perplejidad se refiere a la probabilidad de que una palabra aparezca en una secuencia de palabras. En otras palabras, mide qué tan bien el lenguaje modal puede predecir la siguiente palabra en una secuencia de palabras. Por ejemplo, si probamos la perplejidad de un chatbot para la siguiente palabra de la secuencia, "el gato se sentó en...", la perplejidad será mayor para la luna (ya que es menos probable) y será menor para el piso o la alfombra. (ya que son más probables).

Esto nos da una idea clara de la confianza de un modal para predecir la siguiente palabra. La regla general es que si el puntaje de perplejidad de un modelo de lenguaje ajustado es más bajo que el de un modelo de lenguaje entrenado por humanos para una pieza de contenido, sugiere que un modelo de lenguaje de IA probablemente generó el artículo.

explosión

La ráfaga de contenido se refiere a la distribución de frecuencia de las palabras en un contenido dado. El contenido generado por IA a menudo muestra un mayor nivel de ráfagas. Y esto es por una razón. Mientras se entrena un modal de IA, se utilizan grandes cantidades de datos para que el algoritmo los simule. Esto da como resultado un uso excesivo de palabras utilizadas en el conjunto de datos de entrenamiento.

Lingüística no humana

Al no comprender completamente la longitud y amplitud de las comunicaciones y el lenguaje humanos, los modelos de PNL a menudo producen contenido que puede sonar poco natural para un lector humano. Este no es un parámetro cuantitativo sino cualitativo para determinar si un contenido es generado por IA.

Patrones sintácticos y semánticos inusuales

Los patrones sintácticos se refieren al uso de palabras y frases organizadas de acuerdo con las reglas de la gramática, generando oraciones gramaticalmente precisas y coherentes. Los chatbots de IA como ChatGPT a menudo producen contenido que no está completamente en línea con las reglas de la gramática. Por otro lado, los patrones semánticos se refieren al significado colectivo de las palabras en una oración.

Esto se reduce al uso preciso de frases, modismos y otros dispositivos lingüísticos que aportan riqueza y variedad al lenguaje humano. Obviamente, el contenido producido por IA no siempre es consistente y coherente en sus patrones sintácticos y semánticos, lo que puede usarse para indicar que cierto contenido es generado por IA.

Costo de desarrollar una herramienta de detección de contenido de IA y factores asociados con ella

Para ponerle un número, el desarrollo de herramientas de detección de contenido de IA cuesta entre $ 50,000 y $ 200,000. Este costo es solo una cifra estimada y el precio real dependerá de sus requisitos específicos y muchas otras variables.

Algunos de los factores que influyen en el costo de desarrollar una herramienta de detección de IA son los siguientes:

• Complejidad de la herramienta: No hace falta decir que cuanto más compleja sea la herramienta, mayor será su costo.Cuanto más precisa sea la herramienta de detección de contenido de IA, más complicada será. Por lo tanto, todo se reduce a la precisión de la detección de contenido, que será un factor importante para determinar el costo de la inversión.
• Requisitos de datos: entrenar un modelo de PNL requiere grandes cantidades de datos.Por lo tanto, entrenar una herramienta de detección de contenido de IA también requerirá datos de un volumen similar. Puede optar por bibliotecas de datos de código abierto que reducirán su costo. El acceso a datos patentados aumentará su precio, pero será mucho más limpio y valioso ya que el modelo se capacitará en el conjunto de datos de su caso de uso específico.
• Requisitos de infraestructura: los requisitos de almacenamiento y computación de una herramienta de detección de contenido de IA de este tipo también serán un costo que deberá considerar al continuar con el proyecto de desarrollo.Pero dado que la computación en la nube se está volviendo significativamente más barata, no disuadirá su idea.
• Funciones adicionales: puede agregar funciones adicionales a la herramienta que influirán en el costo, como la corrección de pruebas y las capacidades de detección de plagio.Las herramientas actuales en el mercado carecen de la fluidez de UI/UX que merecen las herramientas en torno a la IA.

Ciclo de vida de desarrollo de una herramienta de detección de contenido de IA

El desarrollo de herramientas de detección de contenido de IA implica varios pasos cruciales que, si se llevan a cabo a la perfección, pueden dar como resultado una herramienta razonablemente precisa que puede clasificar de manera eficiente una pieza de contenido como IA o generada por humanos, que es uno de los grandes beneficios de la detección de contenido de IA. Estos son los pasos que habría que seguir para desarrollar una herramienta de detección de contenido de IA:

Investigación y planificación de mercados.

Antes de embarcarse en el proyecto de desarrollo, se debe realizar un estudio de factibilidad de la idea y dependiendo de su industria, se deben determinar los casos de uso para los cuales utilizará la herramienta de detección de contenido de IA.

Conjunto de datos de recopilación y entrenamiento

El siguiente paso es recopilar un conjunto de datos que utilizará para basar su modal. Según su caso de uso, el modal se entrenará en contenido generado por humanos para comprender cómo se lee y se anotará de acuerdo con las pautas y los requisitos.

Transferencia de aprendizaje

El aprendizaje por transferencia es una técnica utilizada en el desarrollo de herramientas de PNL en la que una herramienta de IA entrenada en una tarea utiliza el conocimiento existente para entrenarse a sí misma para una tarea similar pero diferente. Transferir el aprendizaje acelera el ciclo de desarrollo y acelera todo el proceso.

Construye un hermoso front-end

Ahora que ha anotado el conjunto de datos en el material de origen relevante, es hora de integrar el modal en una interfaz utilizable que pueda recibir entradas ( más información sobre cómo reducir el costo inicial aquí ), detectar contenido de IA y proporcionar resultados. Puede ser una aplicación web progresiva, una aplicación de Android, una aplicación de iOS, una aplicación multiplataforma o un sitio web antiguo.

Implementación y mantenimiento posterior al lanzamiento

Una vez que haya desarrollado la aplicación, siga recopilando comentarios de los usuarios y utilícelos para mejorar la capacidad de detección de la herramienta de detección de contenido de IA.

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preguntas frecuentes

P. ¿Cómo podemos detectar contenido de IA?

R. La detección de contenido de IA es complicada y requiere que entrene un modelo para diferenciar entre texto escrito por humanos y contenido generado por IA. Esto se hace entrenando un modelo de IA para encontrar indicios de máquinas en funcionamiento.

P. ¿Cuánto cuesta desarrollar una herramienta de detección de contenido de IA?

R. El costo de desarrollo de la herramienta de detección de contenido de IA oscila entre $ 50,000 y $ 200,000 según una serie de factores, como la complejidad del modal, el conjunto de datos y la potencia de cálculo requerida.

P. ¿Qué tan precisas son las herramientas de detección de contenido de IA?

R. La mayoría de las herramientas disponibles en el mercado afirman tener una precisión del 99 % en la detección de contenido de IA, pero esa es solo una cifra aproximada. En realidad, detectar contenido de IA, especialmente si está manipulado, es bastante desafiante.