Costul dezvoltării unui instrument de detectare a conținutului AI în 2023

Încă de când OpenAI și-a lansat chatbot-ul AI, care este acum un schimbător de jocuri, lumea afacerilor a fost cel puțin tumultoasă. Orice altă industrie se luptă fie să îmbrățișeze AI, fie să limiteze utilizarea instrumentelor AI, cum ar fi ChatGPT . De exemplu, mulți educatori se întreabă acum cum pot avea încredere în evaluările făcute de studenți în această eră a IA generativă. Pe de altă parte, industria de marketing se confruntă cu amenințarea care se profilează a conținutului generat de inteligență artificială de calitate scăzută produs în masă.

Concentrându-se asupra acestei amenințări, departamentul de educație din New York a interzis ChatGPT pentru studenți și educatori. Cu toate acestea, dezvoltarea instrumentelor de detectare a conținutului AI este strategia pe care industria o adoptă pentru a aborda realitatea bazată pe AI.

Pentru a cita dintr-o lucrare de cercetare a cercetătorilor Markus Anderljung și Julian Hazell de la „Centrul pentru Guvernarea IA” de la Oxford, „Cu capacități de detectare îmbunătățite, platformele ar putea atenua daune prin etichetarea conținutului generat de IA ca atare sau prin eliminarea conținutului media care încalcă termenii și condițiile lor. ” O metodă pe care o discută în lucrare este de a nu face modelul cu acces deschis. Acest lucru va permite dezvoltatorilor modelului AI să antreneze eficient modelul pentru a detecta conținutul generat de acesta.

Având în vedere că amenințarea este deosebit de reală pentru agenții de marketing, companii precum Turnitin și Barnes & Noble Education răspund cu instrumentele lor de detectare a conținutului AI pentru a reduce decalajul. Și pentru că piața este coaptă, concurența este mai relaxată în dezvoltarea de detectare a conținutului AI. Antreprenorii găsesc o oportunitate profitabilă de a genera un al doilea (sau principal) flux de venituri prin construirea unui instrument de detectare a conținutului AI.

Acesta este ceea ce vom aborda astăzi în acest articol, costul dezvoltării instrumentului de detectare a conținutului AI (cuprinzând între 50.000 USD și 200.000 USD), caracteristicile și beneficiile acestuia. Prin urmare, în numele lui John McCarthy (Considerat părintele inteligenței artificiale), să discutăm în detaliu instrumentele de detectare a conținutului AI.

Cum să detectați conținutul AI

Mai întâi, o bucată de conținut generată de AI pe care o persoană a modificat-o va fi practic nedetectabilă. În plus, niciun instrument nu este 100% precis în detectarea conținutului AI. Cu toate acestea, la sfârșitul zilei, un chatbot AI NLP ( Procesarea limbajului natural ) este un algoritm elaborat antrenat pentru a oferi rezultate în limbaj natural. Prin urmare, dacă cunoaștem algoritmul pe care funcționează modelul, poate deveni mai ușor să spunem cu o cantitate suficientă de certitudine dacă un conținut este generat de AI. Mai jos sunt parametrii care pot fi utilizați pentru a detecta conținutul AI.

Perplexitate

În legătură cu modelarea NLP, perplexitatea se referă la probabilitatea ca un cuvânt să apară într-o secvență de cuvinte. Cu alte cuvinte, măsoară cât de bine modalul limbajului poate prezice următorul cuvânt dintr-o succesiune de cuvinte. De exemplu, dacă testăm perplexitatea unui chatbot pentru următorul cuvânt din secvență, „pisica s-a așezat pe…”, nedumerirea va fi mai mare pentru lună (deoarece este mai puțin probabil) și va fi mai mică pentru podea sau covoraș (deoarece sunt mai probabile).

Acest lucru ne oferă o idee corectă despre încrederea unui modal în prezicerea cuvântului următor. Regula generală este că, dacă scorul de perplexitate al unui model de limbaj reglat fin este mai mic decât cel al unui model de limbaj antrenat de oameni pentru o bucată de conținut, aceasta sugerează că un model de limbaj AI probabil a generat articolul.

Burstiness

Burstiness de conținut se referă la distribuția de frecvență a cuvintelor într-un anumit conținut. Conținutul generat de AI afișează adesea un nivel mai ridicat de explozie. Și asta pentru un motiv. În timp ce antrenați un mod AI, sunt folosite cantități mari de date pentru ca algoritmul să le simuleze. Acest lucru are ca rezultat o suprautilizare a cuvintelor utilizate în setul de date de antrenament.

Lingvistică non-umană

Neînțelegând pe deplin lungimea și lățimea comunicării și limbajului uman, modelele NLP produc adesea conținut care poate suna nenatural pentru un cititor uman. Acesta nu este un parametru cantitativ, ci calitativ pentru a determina dacă un conținut este generat de IA.

Modele sintactice și semantice neobișnuite

Tiparele sintactice se referă la utilizarea cuvintelor și frazelor organizate după regulile gramaticale, creând propoziții corecte și coerente din punct de vedere gramatical. Chatbot-urile AI, cum ar fi ChatGPT, produc adesea conținut care nu este pe deplin în conformitate cu regulile gramaticale. Pe de altă parte, modelele semantice se referă la sensul colectiv al cuvintelor dintr-o propoziție.

Acest lucru se reduce la utilizarea cu acuratețe a expresiilor, expresiilor și a altor dispozitive lingvistice care aduc bogăție și varietate limbajului uman. Evident, conținutul produs de AI nu este întotdeauna consecvent și coerent în modelele sale sintactice și semantice, care pot fi folosite pentru a indica faptul că o anumită bucată de conținut este generată de AI.

Costul dezvoltării unui instrument de detectare a conținutului AI și factorii asociați cu acesta

Pentru a pune un număr, dezvoltarea instrumentului de detectare a conținutului AI costă între 50.000 și 200.000 USD. Acest cost este doar o cifră estimată, iar prețul real va depinde de cerințele dumneavoastră specifice și de multe alte variabile.

Unii dintre factorii care influențează costul dezvoltării unui instrument de detectare AI sunt următorii:

• Complexitatea instrumentului: este de la sine înțeles, cu cât instrumentul este mai complex, cu atât va costa mai mult.Cu cât instrumentul de detectare a conținutului AI este mai precis, cu atât va fi mai complicat. Prin urmare, se rezumă la acuratețea detectării conținutului, care va fi un factor semnificativ în determinarea costurilor investiției.
• Cerințe de date: Antrenarea unui model NLP necesită cantități mari de date.Prin urmare, antrenarea unui instrument de detectare a conținutului AI va necesita și date de volum similar. Puteți opta pentru biblioteci de date open-source care vă vor reduce costurile. Accesul la datele proprietare va crește prețul, dar va fi mult mai curat și mai valoros, deoarece modelul va fi instruit pe setul de date al cazului dvs. de utilizare specific.
• Cerințe de infrastructură: cerințele de stocare și de calcul ale unui astfel de instrument de detectare a conținutului AI vor fi, de asemenea, un cost pe care va trebui să îl luați în considerare în timpul proiectului de dezvoltare.Dar, deoarece cloud computing devine semnificativ mai ieftin, nu vă va descuraja ideea.
• Caracteristici suplimentare: Puteți adăuga caracteristici suplimentare la instrument care vor influența costul, cum ar fi capabilitățile de corectare și de detectare a plagiatului.Instrumentelor actuale de pe piață le lipsește fluiditatea UI/UX pe care o merită instrumentele din jurul AI.

Ciclul de viață al dezvoltării unui instrument de detectare a conținutului AI

Dezvoltarea instrumentului de detectare a conținutului AI implică câțiva pași cruciali care, dacă sunt desfășurați perfect, pot avea ca rezultat un instrument rezonabil de precis, care poate clasifica eficient un conținut ca AI sau generat de oameni, ceea ce este unul dintre marile beneficii ale detectării conținutului AI. Iată pașii pe care ar trebui să-i urmezi pentru a dezvolta un instrument de detectare a conținutului AI:

Cercetare de piață și planificare

Înainte de a vă angaja în proiectul de dezvoltare, trebuie efectuat un studiu de fezabilitate al ideii și, în funcție de industria dvs., trebuie determinate cazuri de utilizare pentru care veți folosi instrumentul de detectare a conținutului AI.

Colectarea și formarea setului de date

Următorul pas este să aduni un set de date pe care îl vei folosi pentru a-ți baza modalul. În funcție de cazul dvs. de utilizare, modalul va fi instruit pe conținut generat de oameni pentru a înțelege cum se citește și va fi adnotat conform instrucțiunilor și cerințelor.

Transferați învățarea

Învățarea prin transfer este o tehnică utilizată în dezvoltarea instrumentelor NLP în care un instrument AI antrenat pentru o sarcină folosește cunoștințele existente pentru a se antrena pentru o sarcină similară, dar diferită. Învățarea prin transfer accelerează ciclul de dezvoltare și accelerează întregul proces.

Construiește un front-end frumos

Acum că ați adnotat setul de date pe materialul sursă relevant, este timpul să integrați modalul într-o interfață utilizabilă care poate prelua intrări ( Mai multe despre reducerea costului front-end aici ), detectați conținutul AI și furnizați rezultate. Aceasta poate fi o aplicație web progresivă, o aplicație Android, o aplicație iOS, o aplicație multiplatformă sau un site web vechi.

Implementare și întreținere după lansare

Odată ce ați dezvoltat aplicația, continuați să colectați feedback de la utilizatori și să utilizați acel feedback pentru a îmbunătăți capacitatea de detectare a instrumentului de detectare a conținutului AI.

De ce Appinventiv?

Acum că înțelegem cât costă dezvoltarea unui instrument de detectare a conținutului AI și beneficiile, haideți să discutăm de ce am fi un partener preferat. Având peste 1200 de tocilari sub un singur acoperiș, cu experiență variind de la învățare automată, analiză computațională, inginerie în cloud și multe altele, ne bucurăm să oferim servicii de dezvoltare AI de ultimă oră .

Am dezvoltat un portal de locuri de muncă bazat pe inteligență artificială, aplicația nr. 1 de recrutare pentru lucrătorii gulieri. JobGet , folosind algoritmi avansați dezvoltați de noi, a redus timpul de îndeplinire a jobului de la aproximativ 70 de zile la 3 zile.

În mod similar, am creat o aplicație de gestionare a bugetului bazată pe inteligență artificială , care utilizează un algoritm avansat pentru a oferi utilizatorilor sfaturi de gestionare a banilor.

Dezvoltăm tehnologii și sisteme care îi ajută pe clienții noștri să pășească în viitor cu managementul proiectelor la nivel de întreprindere și perspicacitatea dezvoltării. Contactați-ne astăzi pentru a face un pas spre a face AI mai durabilă și mai responsabilă.

Întrebări frecvente

Î. Cum putem detecta conținutul AI?

A. Detectarea conținutului AI este complicată și necesită să antrenați un model pentru a face diferența între textul scris de om și conținutul generat de AI. Acest lucru se face prin antrenarea unui model AI pentru a găsi indicii de mașini la locul de muncă.

Î. Cât costă dezvoltarea unui instrument de detectare a conținutului AI?

A. Costul dezvoltării instrumentului de detectare a conținutului AI este undeva între 50.000 USD și 200.000 USD, în funcție de o serie de factori, cum ar fi complexitatea modalului, setul de date și puterea de calcul necesară.

Î. Cât de precise sunt instrumentele de detectare a conținutului AI?

R. Majoritatea instrumentelor disponibile pe piață susțin că au o acuratețe de 99% în detectarea conținutului AI, dar aceasta este doar o cifră aproximativă. În realitate, detectarea conținutului AI, mai ales dacă este manipulat, este destul de dificilă.