Custo de desenvolvimento de uma ferramenta de detecção de conteúdo de IA em 2023

Desde que a OpenAI lançou seu chatbot de IA que mudou o jogo, o mundo dos negócios tem sido tumultuado, para dizer o mínimo. Todos os outros setores estão lutando para adotar a IA ou restringir o uso de ferramentas de IA, como o ChatGPT . Por exemplo, muitos educadores agora estão se perguntando como podem confiar nas avaliações feitas pelos alunos nesta era de IA generativa. Por outro lado, a indústria de marketing está enfrentando a ameaça iminente de conteúdo gerado por IA de baixa qualidade e produzido em massa.

Concentrando-se nessa ameaça, o departamento de educação da cidade de Nova York baniu o ChatGPT para estudantes e educadores. No entanto, o desenvolvimento da ferramenta de detecção de conteúdo de IA é a estratégia que o setor está adotando para abordar a realidade da IA.

Para citar um trabalho de pesquisa dos pesquisadores Markus Anderljung e Julian Hazell do 'Centro de Governança de IA' de Oxford, “com recursos de detecção aprimorados, as plataformas podem mitigar danos ao rotular o conteúdo gerado por IA como tal ou remover mídia que viole seus termos de serviço. ” Um método que o artigo discute é não tornar o modelo de acesso aberto. Isso permitirá que os desenvolvedores do modelo de IA treinem efetivamente o modelo para detectar o conteúdo gerado por ele.

Com a ameaça sendo particularmente real para os profissionais de marketing, empresas como Turnitin e Barnes & Noble Education estão respondendo com suas ferramentas de detecção de conteúdo de IA para preencher a lacuna. E como o mercado está maduro, a concorrência é mais relaxada no desenvolvimento da detecção de conteúdo de IA. Os empreendedores estão encontrando uma oportunidade lucrativa de gerar um segundo (ou principal) fluxo de receita criando uma ferramenta de detecção de conteúdo de IA.

É isso que abordaremos neste artigo de hoje, o custo de desenvolvimento da ferramenta de detecção de conteúdo de IA (variando entre US$ 50.000 e US$ 200.000), seus recursos e benefícios. Portanto, em nome de John McCarthy (considerado o pai da inteligência artificial), vamos discutir detalhadamente as ferramentas de detecção de conteúdo de IA.

Como detectar conteúdo de IA

Em primeiro lugar, um conteúdo gerado por IA que um indivíduo modificou será praticamente indetectável. Além disso, nenhuma ferramenta é 100% precisa na detecção de conteúdo de IA. No entanto, no final do dia, um chatbot AI NLP ( Natural Language Processing ) é um algoritmo elaborado treinado para fornecer saída de linguagem natural. Portanto, se conhecermos o algoritmo no qual o modelo funciona, pode ser mais fácil dizer com bastante certeza se um conteúdo é gerado por IA. A seguir estão os parâmetros que podem ser usados ​​para detectar conteúdo AI.

Perplexidade

Em relação à modelagem NLP, a perplexidade refere-se à probabilidade de uma palavra aparecer em uma sequência de palavras. Em outras palavras, mede o quão bem o modal de linguagem pode prever a próxima palavra em uma sequência de palavras. Por exemplo, se testarmos a perplexidade de um chatbot para a próxima palavra da sequência, “o gato sentou no…”, a perplexidade será maior para a lua (já que é menos provável) e será menor para o chão ou tapete (já que são mais prováveis).

Isso nos dá uma boa ideia da confiança de um modal em prever a próxima palavra. A regra geral é que, se a pontuação de perplexidade de um modelo de linguagem ajustado for menor do que a de um modelo de linguagem treinado por humanos para um conteúdo, isso sugere que um modelo de linguagem de IA provavelmente gerou o artigo.

Explosão

Explosão de conteúdo refere-se à distribuição de frequência de palavras em um determinado conteúdo. O conteúdo gerado por IA geralmente exibe um nível mais alto de estouro. E isso é por uma razão. Ao treinar um modal de IA, grandes quantidades de dados são usadas para o algoritmo simular. Isso resulta em um uso excessivo de palavras usadas no conjunto de dados de treinamento.

Linguística não-humana

Não entendendo totalmente a extensão e a amplitude das comunicações e da linguagem humanas, os modelos de PNL geralmente produzem conteúdo que pode soar antinatural para um leitor humano. Este não é um parâmetro quantitativo, mas qualitativo, para determinar se um conteúdo é gerado por IA.

Padrões sintáticos e semânticos incomuns

Padrões sintáticos referem-se ao uso de palavras e frases organizadas de acordo com as regras da gramática, resultando em frases gramaticalmente precisas e coerentes. Os chatbots de IA, como o ChatGPT, geralmente produzem conteúdo que não está totalmente alinhado com as regras gramaticais. Por outro lado, os padrões semânticos referem-se ao significado coletivo das palavras em uma frase.

Isso se resume ao uso preciso de frases, expressões idiomáticas e outros dispositivos linguísticos que trazem riqueza e variedade à linguagem humana. Obviamente, o conteúdo produzido por IA nem sempre é consistente e coerente em seus padrões sintáticos e semânticos, o que pode ser usado para indicar que um determinado conteúdo é gerado por IA.

Custo de desenvolvimento de uma ferramenta de detecção de conteúdo de IA e fatores associados a ela

Para colocar um número, o desenvolvimento da ferramenta de detecção de conteúdo de IA custa entre US$ 50.000 e US$ 200.000. Esse custo é apenas uma estimativa e o preço real dependerá de seus requisitos específicos e de muitas outras variáveis.

Alguns dos fatores que influenciam o custo de desenvolvimento de uma ferramenta de detecção de IA são os seguintes:

• Complexidade da ferramenta: Escusado será dizer que quanto mais complexa for a ferramenta, maior será o seu custo.Quanto mais precisa for a ferramenta de detecção de conteúdo de IA, mais complicada ela será. Portanto, tudo se resume à precisão da detecção de conteúdo, que será um fator significativo na determinação do custo de investimento.
• Requisitos de dados: O treinamento de um modelo de PNL requer grandes quantidades de dados.Portanto, treinar uma ferramenta de detecção de conteúdo de IA também exigirá dados de volume semelhante. Você pode optar por bibliotecas de dados de código aberto que reduzirão seu custo. O acesso a dados proprietários aumentará seu preço, mas será muito mais limpo e valioso, pois o modelo será treinado no conjunto de dados de seu caso de uso específico.
• Requisitos de infraestrutura: os requisitos de armazenamento e computação de uma ferramenta de detecção de conteúdo de IA também serão um custo que você terá que considerar durante o projeto de desenvolvimento.Mas como a computação em nuvem está ficando significativamente mais barata, isso não impedirá sua ideia.
• Recursos adicionais: você pode adicionar recursos adicionais à ferramenta que influenciarão o custo, como recursos de revisão e detecção de plágio.As ferramentas atuais do mercado carecem da suavidade de UI/UX que as ferramentas de IA merecem.

Ciclo de vida de desenvolvimento de uma ferramenta de detecção de conteúdo de IA

O desenvolvimento da ferramenta de detecção de conteúdo de IA envolve várias etapas cruciais que, se executadas perfeitamente, podem resultar em uma ferramenta razoavelmente precisa que pode classificar com eficiência um conteúdo como IA ou gerado por humanos, que é um dos grandes benefícios da detecção de conteúdo de IA. Aqui estão as etapas que devem ser seguidas para desenvolver uma ferramenta de detecção de conteúdo de IA:

Pesquisa e planejamento de mercado

Antes de embarcar no projeto de desenvolvimento, deve ser realizado um estudo de viabilidade da ideia e, dependendo do seu setor, devem ser determinados os casos de uso para os quais você usará a ferramenta de detecção de conteúdo AI.

Coletando e treinando conjunto de dados

A próxima etapa é reunir um conjunto de dados que você usará para basear seu modal. Dependendo do seu caso de uso, o modal será treinado em conteúdo gerado por humanos para entender como ele se parece e será anotado de acordo com as diretrizes e requisitos.

Transferência de aprendizagem

O aprendizado de transferência é uma técnica usada no desenvolvimento de ferramentas de PNL, na qual uma ferramenta de IA treinada em uma tarefa usa o conhecimento existente para se treinar para uma tarefa semelhante, mas diferente. O aprendizado de transferência acelera o ciclo de desenvolvimento e acelera todo o processo.

Construa um belo front-end

Agora que você anotou o conjunto de dados no material de origem relevante, é hora de integrar o modal em uma interface utilizável que pode receber entradas ( mais sobre como reduzir o custo inicial aqui ), detectar conteúdo de IA e fornecer saída. Pode ser um Progressive Web App, um aplicativo Android, um aplicativo iOS, um aplicativo de plataforma cruzada ou um bom site antigo.

Implantação e manutenção pós-lançamento

Depois de desenvolver o aplicativo, continue coletando feedback dos usuários e use esse feedback para aprimorar a capacidade de detecção da ferramenta de detecção de conteúdo AI.

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perguntas frequentes

P. Como podemos detectar o conteúdo de IA?

R. A detecção de conteúdo de IA é complicada e exige que você treine um modelo para diferenciar entre texto escrito por humanos e conteúdo gerado por IA. Isso é feito treinando um modelo de IA para encontrar dicas de máquinas em funcionamento.

P. Quanto custa desenvolver uma ferramenta de detecção de conteúdo de IA?

R. O custo de desenvolvimento da ferramenta de detecção de conteúdo de IA está entre US$ 50.000 e US$ 200.000, dependendo de vários fatores, como a complexidade do modal, o conjunto de dados e o poder computacional necessário.

P. Qual é a precisão das ferramentas de detecção de conteúdo de IA?

R. A maioria das ferramentas disponíveis no mercado afirma ter 99% de precisão na detecção de conteúdo de IA, mas isso é apenas um número aproximado. Na realidade, detectar conteúdo de IA, especialmente se for manipulado, é bastante desafiador.