Coût de développement d'un outil de détection de contenu IA en 2023

Depuis qu'OpenAI a lancé son chatbot IA qui change la donne, le monde des affaires a été pour le moins tumultueux. Toutes les autres industries s'efforcent d'adopter l'IA ou de limiter l'utilisation d' outils d'IA tels que ChatGPT . Par exemple, de nombreux éducateurs se demandent maintenant comment ils peuvent faire confiance aux évaluations remises par les étudiants à l'ère de l'IA générative. D'autre part, l'industrie du marketing est confrontée à la menace imminente d'un contenu généré par l'IA de faible qualité et produit en masse.

Se concentrant sur cette menace, le département de l'éducation de la ville de New York a interdit ChatGPT aux étudiants et aux enseignants. Cependant, le développement d'outils de détection de contenu IA est la stratégie que l'industrie adopte pour faire face à la réalité liée à l'IA.

Pour citer un article de recherche des chercheurs du "Centre for Governance of AI" d'Oxford, Markus Anderljung et Julian Hazell, "Avec des capacités de détection améliorées, les plateformes pourraient atténuer les dommages en étiquetant le contenu généré par l'IA comme tel ou en supprimant les médias qui enfreignent leurs conditions d'utilisation. ” L'une des méthodes abordées dans le document consiste à ne pas rendre le modèle en libre accès. Cela permettra aux développeurs du modèle d'IA de former efficacement le modèle pour détecter le contenu généré par celui-ci.

La menace étant particulièrement réelle pour les spécialistes du marketing, des entreprises telles que Turnitin et Barnes & Noble Education réagissent avec leurs outils de détection de contenu IA pour combler l'écart. Et parce que le marché est mûr, la concurrence est plus détendue dans le développement de la détection de contenu par IA. Les entrepreneurs trouvent une opportunité lucrative de générer une deuxième (ou principale) source de revenus en créant un outil de détection de contenu IA.

C'est ce que nous aborderons dans cet article aujourd'hui, le coût de développement de l'outil de détection de contenu IA (entre 50 000 $ et 200 000 $), ses fonctionnalités et ses avantages. Par conséquent, au nom de John McCarthy (considéré comme le père de l'intelligence artificielle), discutons en détail des outils de détection de contenu de l'IA.

Comment détecter le contenu de l'IA

Tout d'abord, un élément de contenu généré par l'IA qu'un individu a modifié sera pratiquement indétectable. En plus de cela, aucun outil n'est précis à 100 % pour détecter le contenu de l'IA. Cependant, en fin de compte, un chatbot AI NLP ( Natural Language Processing ) est un algorithme élaboré formé pour donner une sortie en langage naturel. Par conséquent, si nous connaissons l'algorithme sur lequel le modèle fonctionne, il peut devenir plus facile de dire avec une certaine certitude si un contenu est généré par l'IA. Voici les paramètres qui peuvent être utilisés pour détecter le contenu de l'IA.

Perplexité

En relation avec la modélisation PNL, la perplexité fait référence à la probabilité qu'un mot apparaisse dans une séquence de mots. En d'autres termes, il mesure à quel point le modal du langage peut prédire le mot suivant dans une séquence de mots. Par exemple, si on teste la perplexité d'un chatbot pour le mot suivant dans la séquence, "le chat s'est assis sur le…", la perplexité sera plus élevée pour la lune (puisque c'est moins probable) et sera plus faible pour le sol ou le tapis (car ils sont plus probables).

Cela nous donne une bonne idée de la confiance d'un modal dans la prédiction du mot suivant. La règle empirique est que si le score de perplexité d'un modèle de langage affiné est inférieur à celui d'un modèle de langage formé par l'homme pour un contenu, cela suggère qu'un modèle de langage IA a probablement généré l'article.

Éclat

L'éclatement du contenu fait référence à la distribution de fréquence des mots dans un contenu donné. Le contenu généré par l'IA affiche souvent un niveau de rafale plus élevé. Et c'est pour une raison. Lors de la formation d'un modal d'IA, de grandes quantités de données sont utilisées pour que l'algorithme simule. Cela entraîne une surutilisation des mots utilisés dans l'ensemble de données d'apprentissage.

Linguistique non humaine

Ne comprenant pas entièrement la longueur et l'étendue des communications et du langage humains, les modèles NLP produisent souvent un contenu qui peut sembler anormal pour un lecteur humain. Il ne s'agit pas d'un paramètre quantitatif mais qualitatif pour déterminer si un élément de contenu est généré par l'IA.

Modèles syntaxiques et sémantiques inhabituels

Les modèles syntaxiques font référence à l'utilisation de mots et de phrases organisés selon les règles de la grammaire, en proposant des phrases grammaticalement précises et cohérentes. Les chatbots IA tels que ChatGPT produisent souvent du contenu qui n'est pas entièrement conforme aux règles de grammaire. D'autre part, les modèles sémantiques font référence à la signification collective des mots dans une phrase.

Cela revient à utiliser avec précision des phrases, des idiomes et d'autres dispositifs linguistiques qui apportent richesse et variété au langage humain. De toute évidence, le contenu produit par l'IA n'est pas toujours cohérent et cohérent dans ses modèles syntaxiques et sémantiques, qui peuvent être utilisés pour indiquer qu'un certain contenu est généré par l'IA.

Coût de développement d'un outil de détection de contenu IA et facteurs associés

Pour mettre un chiffre, le développement d'un outil de détection de contenu IA coûte entre 50 000 $ et 200 000 $. Ce coût n'est qu'une estimation, et le prix réel dépendra de vos besoins spécifiques et de nombreuses autres variables.

Certains des facteurs qui influencent le coût de développement d'un outil de détection d'IA sont les suivants :

• Complexité de l'outil : Il va sans dire que plus l'outil est complexe, plus il coûtera cher.Plus l'outil de détection de contenu de l'IA est précis, plus il sera compliqué. Par conséquent, cela dépend de la précision de la détection du contenu, qui sera un facteur important dans la détermination du coût d'investissement.
• Exigences en matière de données : La formation d'un modèle NLP nécessite de grandes quantités de données.Par conséquent, la formation d'un outil de détection de contenu IA nécessitera également des données d'un volume similaire. Vous pouvez opter pour des bibliothèques de données open source qui réduiront vos coûts. L'accès aux données propriétaires augmentera votre prix mais sera beaucoup plus propre et plus précieux car le modèle sera formé sur l'ensemble de données de votre cas d'utilisation spécifique.
• Exigences en matière d'infrastructure : les exigences de stockage et de calcul d'un tel outil de détection de contenu IA seront également un coût que vous devrez prendre en compte lors de la poursuite du projet de développement.Mais comme le cloud computing devient nettement moins cher, cela ne découragera pas votre idée.
• Fonctionnalités supplémentaires : vous pouvez ajouter des fonctionnalités supplémentaires à l'outil qui influeront sur le coût, telles que des capacités de relecture et de détection de plagiat.Les outils actuels sur le marché n'ont pas la fluidité UI/UX que les outils autour de l'IA méritent.

Cycle de développement d'un outil de détection de contenu IA

Le développement d'un outil de détection de contenu IA implique plusieurs étapes cruciales qui, si elles sont parfaitement exécutées, peuvent aboutir à un outil raisonnablement précis capable de classer efficacement un élément de contenu comme IA ou généré par l'homme, ce qui est l'un des grands avantages de la détection de contenu IA. Voici les étapes à suivre pour développer un outil de détection de contenu IA :

Étude de marché et planification

Avant de se lancer dans le projet de développement, une étude de faisabilité de l'idée doit être menée et en fonction de votre secteur d'activité, des cas d'utilisation doivent être déterminés pour lesquels vous utiliserez l'outil de détection de contenu IA.

Ensemble de données de collecte et de formation

L'étape suivante consiste à rassembler un ensemble de données que vous utiliserez pour baser votre modal. En fonction de votre cas d'utilisation, le modal sera formé sur le contenu généré par l'homme pour comprendre à quoi il ressemble et sera annoté conformément aux directives et aux exigences.

Apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert est une technique utilisée dans le développement d'outils de PNL dans laquelle un outil d'IA formé sur une tâche utilise les connaissances existantes pour se former à une tâche similaire mais différente. L'apprentissage par transfert accélère le cycle de développement et accélère l'ensemble du processus.

Construisez une belle façade

Maintenant que vous avez annoté l'ensemble de données sur le matériel source pertinent, il est temps d'intégrer le modal dans une interface utilisable qui peut prendre des entrées ( Plus d'informations sur la réduction du coût initial ici ), détecter le contenu de l'IA et fournir une sortie. Il peut s'agir d'une application Web progressive, d'une application Android, d'une application iOS, d'une application multiplateforme ou d'un bon vieux site Web.

Déploiement et maintenance post-lancement

Une fois que vous avez développé l'application, continuez à recueillir les commentaires des utilisateurs et utilisez ces commentaires pour améliorer la capacité de détection de l'outil de détection de contenu AI.

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FAQ

Q. Comment pouvons-nous détecter le contenu de l'IA ?

A. La détection de contenu IA est compliquée et vous oblige à former un modèle pour faire la différence entre le texte écrit par un humain et le contenu généré par l'IA. Cela se fait en formant un modèle d'IA pour trouver des indices de machines au travail.

Q. Combien coûte le développement d'un outil de détection de contenu IA ?

R. Le coût de développement d'un outil de détection de contenu IA se situe entre 50 000 et 200 000 dollars, en fonction d'un certain nombre de facteurs, tels que la complexité du modal, l'ensemble de données et la puissance de calcul requise.

Q. Quelle est la précision des outils de détection de contenu IA ?

R. La plupart des outils disponibles sur le marché prétendent avoir une précision de 99 % dans la détection du contenu de l'IA, mais ce n'est qu'un chiffre approximatif. En réalité, détecter le contenu de l'IA, surtout s'il est manipulé, est assez difficile.