Стоимость разработки инструмента обнаружения контента ИИ в 2023 г.

С тех пор, как OpenAI выпустила своего чат-бота с искусственным интеллектом, который меняет правила игры, деловой мир был, мягко говоря, неспокойным. Все остальные отрасли пытаются либо принять ИИ, либо ограничить использование инструментов ИИ, таких как ChatGPT . Например, многие педагоги сейчас задаются вопросом, как они могут доверять оценкам, выставленным учащимися в эпоху генеративного ИИ. С другой стороны, маркетинговая индустрия сталкивается с надвигающейся угрозой массового производства низкокачественного контента, созданного искусственным интеллектом.

Сосредоточившись на этой угрозе, департамент образования Нью-Йорка запретил ChatGPT для студентов и преподавателей. Тем не менее, разработка инструментов обнаружения контента с помощью ИИ — это стратегия, которую принимает отрасль для решения проблем, связанных с реальностью, связанной с ИИ.

Цитируя исследовательскую работу Маркуса Андерлюнга и Джулиана Хейзелла из Оксфордского центра управления ИИ, «благодаря улучшенным возможностям обнаружения платформы могут уменьшать вред, помечая контент, созданный ИИ, как таковой или удаляя медиафайлы, которые нарушают их условия обслуживания. ” Один из методов, обсуждаемых в документе, заключается в том, чтобы не открывать доступ к модели. Это позволит разработчикам модели ИИ эффективно обучать модель обнаруживать генерируемый ею контент.

Поскольку угроза особенно реальна для маркетологов, такие компании, как Turnitin и Barnes & Noble Education, реагируют с помощью своих инструментов обнаружения контента с помощью ИИ, чтобы преодолеть разрыв. И поскольку рынок созрел, конкуренция в разработке обнаружения контента с помощью ИИ более ослаблена. Предприниматели находят выгодную возможность генерировать второй (или основной) поток доходов, создавая инструмент обнаружения контента с помощью ИИ.

Это то, что мы рассмотрим в этой статье сегодня, стоимость разработки инструмента обнаружения контента AI (от 50 000 до 200 000 долларов), его функции и преимущества. Поэтому во имя Джона Маккарти (считающегося отцом искусственного интеллекта) давайте подробно обсудим инструменты обнаружения контента ИИ.

Как обнаружить AI-контент

Во-первых, фрагмент контента, созданного ИИ, который был изменен человеком, будет практически незаметен. В дополнение к этому ни один инструмент не может на 100 % точно определять содержание ИИ. Однако, в конце концов, чат-бот AI NLP ( обработка естественного языка ) представляет собой тщательно продуманный алгоритм, обученный выдавать результат на естественном языке. Следовательно, если мы знаем алгоритм, по которому работает модель, нам будет проще с достаточной степенью уверенности определить, создан ли контент с помощью ИИ. Ниже приведены параметры, которые можно использовать для обнаружения содержимого AI.

недоумение

Применительно к моделированию НЛП замешательство относится к вероятности появления слова в последовательности слов. Другими словами, он измеряет, насколько хорошо модальное выражение языка может предсказать следующее слово в последовательности слов. Например, если мы проверим недоумение чат-бота на следующее слово в последовательности «кот сидел на…», недоумение будет выше для луны (поскольку это менее вероятно) и ниже для пола или коврика. (поскольку они более вероятны).

Это дает нам хорошее представление об уверенности модального окна в предсказании следующего слова. Эмпирическое правило заключается в том, что если показатель недоумения тонко настроенной языковой модели ниже, чем у обученной человеком языковой модели для части контента, это предполагает, что языковая модель ИИ, вероятно, сгенерировала статью.

взрывчатость

Взрывность контента относится к частотному распределению слов в данном контенте. Контент, сгенерированный искусственным интеллектом, часто имеет более высокий уровень взрывоопасности. И это не просто так. При обучении модального ИИ для моделирования алгоритма используются огромные объемы данных. Это приводит к чрезмерному использованию слов, используемых в обучающем наборе данных.

Нечеловеческая лингвистика

Не полностью понимая длину и широту человеческого общения и языка, модели НЛП часто создают контент, который может показаться неестественным для человека-читателя. Это не количественный, а качественный параметр определения того, создан ли контент с помощью ИИ.

Необычные синтаксические и семантические паттерны

Синтаксические паттерны относятся к использованию слов и фраз, организованных в соответствии с правилами грамматики, в результате чего получаются грамматически точные и связные предложения. Чат-боты с искусственным интеллектом, такие как ChatGPT, часто создают контент, который не полностью соответствует правилам грамматики. С другой стороны, семантические модели относятся к собирательному значению слов в предложении.

Это сводится к точному использованию фраз, идиом и других лингвистических приемов, которые привносят богатство и разнообразие в человеческий язык. Очевидно, что контент, созданный ИИ, не всегда последователен и последователен в своих синтаксических и семантических шаблонах, которые можно использовать для указания на то, что определенный фрагмент контента создан ИИ.

Стоимость разработки инструмента обнаружения контента ИИ и связанные с ним факторы

Чтобы добавить цифру, разработка инструмента обнаружения контента AI стоит от 50 000 до 200 000 долларов. Эта стоимость является лишь оценочной цифрой, а фактическая цена будет зависеть от ваших конкретных требований и многих других переменных.

Вот некоторые из факторов, влияющих на стоимость разработки инструмента обнаружения ИИ:

• Сложность инструмента: Само собой разумеется, чем сложнее инструмент, тем дороже он будет стоить.Чем точнее инструмент обнаружения контента ИИ, тем сложнее он будет. Таким образом, все сводится к точности обнаружения контента, которая будет важным фактором при определении затрат.
• Требования к данным: для обучения модели НЛП требуются огромные объемы данных.Следовательно, для обучения инструмента обнаружения контента ИИ также потребуются данные аналогичного объема. Вы можете выбрать библиотеки данных с открытым исходным кодом, которые снизят ваши расходы. Доступ к проприетарным данным увеличит вашу цену, но будет намного чище и ценнее, поскольку модель будет обучаться на наборе данных вашего конкретного варианта использования.
• Требования к инфраструктуре. Требования к хранилищу и вычислительным ресурсам для такого инструмента обнаружения контента ИИ также будут являться затратами, которые вам придется учитывать при разработке проекта.Но поскольку облачные вычисления становятся значительно дешевле, это не остановит вашу идею.
• Дополнительные функции. Вы можете добавить в инструмент дополнительные функции, которые повлияют на стоимость, например, возможности проверки и обнаружения плагиата.Нынешним инструментам на рынке не хватает гладкости UI/UX, которой заслуживают инструменты, связанные с ИИ.

Жизненный цикл разработки инструмента обнаружения контента AI

Разработка инструмента обнаружения контента с помощью ИИ включает в себя несколько важных шагов, которые, если они будут выполнены идеально, могут привести к достаточно точному инструменту, который может эффективно классифицировать фрагмент контента как созданный ИИ или созданный человеком, что является одним из больших преимуществ обнаружения контента с помощью ИИ. Вот шаги, которые необходимо выполнить для разработки инструмента обнаружения контента AI:

Исследование рынка и планирование

Прежде чем приступить к проекту разработки, необходимо провести технико-экономическое обоснование идеи и, в зависимости от вашей отрасли, определить варианты использования, для которых вы будете использовать инструмент обнаружения контента ИИ.

Сбор и обучение набора данных

Следующим шагом будет сбор набора данных, который вы будете использовать для создания своего модального окна. В зависимости от вашего варианта использования модальное окно будет обучаться на созданном человеком контенте, чтобы понять, как оно читается, и будет аннотировано в соответствии с рекомендациями и требованиями.

Трансферное обучение

Трансферное обучение — это метод, используемый при разработке инструментов НЛП, при котором инструмент ИИ, обученный одной задаче, использует существующие знания для обучения аналогичной, но другой задаче. Трансферное обучение ускоряет цикл разработки и ускоряет весь процесс.

Создайте красивый внешний вид

Теперь, когда вы аннотировали набор данных для соответствующего исходного материала, пришло время интегрировать модальное окно в удобный интерфейс, который может принимать входные данные ( подробнее о снижении стоимости внешнего интерфейса здесь ), обнаруживать контент ИИ и предоставлять выходные данные. Это может быть прогрессивное веб-приложение, приложение для Android, приложение для iOS, кроссплатформенное приложение или старый добрый веб-сайт.

Развертывание и обслуживание после запуска

После того, как вы разработали приложение, продолжайте собирать отзывы пользователей и использовать их для улучшения возможностей обнаружения инструмента обнаружения контента ИИ.

Почему Appinventiv?

Теперь, когда мы понимаем, сколько стоит разработка инструмента для обнаружения контента на основе ИИ и какие преимущества он дает, давайте обсудим, почему мы были бы предпочтительным партнером. Имея под одной крышей более 1200 энтузиастов, обладающих опытом в области машинного обучения, вычислительной аналитики, облачной инженерии и т. д., мы наслаждаемся предложением передовых услуг по разработке ИИ .

Мы разработали портал вакансий на базе искусственного интеллекта, приложение №1 по подбору персонала для рабочих. JobGet , используя разработанные нами передовые алгоритмы, сократил время выполнения задания с 70 до 3 дней.

Точно так же мы создали приложение для управления бюджетом на основе искусственного интеллекта , которое использует усовершенствованный алгоритм, чтобы давать пользователям советы по управлению деньгами.

Мы разрабатываем технологии и системы, которые помогают нашим клиентам шагнуть в будущее благодаря управлению проектами на уровне предприятия и проницательности в области развития. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы сделать шаг к тому, чтобы сделать искусственный интеллект более устойчивым и подотчетным.

Часто задаваемые вопросы

В. Как мы можем обнаружить ИИ-контент?

О. Обнаружение контента ИИ сложно и требует, чтобы вы научили модель различать текст, написанный человеком, и контент, созданный ИИ. Это делается путем обучения модели ИИ находить намеки на работу машин.

Вопрос. Сколько стоит разработка инструмента обнаружения контента с помощью ИИ?

О. Стоимость разработки инструмента для обнаружения контента с помощью ИИ составляет от 50 000 до 200 000 долларов США в зависимости от ряда факторов, таких как сложность модального окна, набор данных и требуемая вычислительная мощность.

Вопрос. Насколько точны инструменты обнаружения контента с помощью ИИ?

A. Большинство инструментов, доступных на рынке, утверждают, что точность обнаружения контента ИИ составляет 99%, но это лишь приблизительная цифра. В действительности обнаружение контента ИИ, особенно если им манипулируют, довольно сложно.