ค่าใช้จ่ายในการพัฒนาเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI ในปี 2566

นับตั้งแต่ OpenAI เปิดตัวแชทบอท AI ที่เปลี่ยนเกม โลกธุรกิจก็ปั่นป่วนไปหมด อุตสาหกรรมอื่น ๆ ทุกแห่งกำลังต่อสู้กับการยอมรับ AI หรือระงับการใช้ เครื่องมือ AI เช่น ChatGPT ตัวอย่างเช่น ขณะนี้นักการศึกษาจำนวนมากกำลังตั้งคำถามว่าพวกเขาจะเชื่อถือการประเมินที่ส่งโดยนักเรียนได้อย่างไรในยุคที่ AI กำเนิดนี้ ในทางกลับกัน อุตสาหกรรมการตลาดกำลังเผชิญกับภัยคุกคามจากเนื้อหาที่สร้างโดย AI คุณภาพต่ำในปริมาณมาก

แผนกการศึกษาของนครนิวยอร์กจึงออกคำสั่ง ห้ามใช้ ChatGPT สำหรับนักเรียนและนักการศึกษา อย่างไรก็ตาม การพัฒนาเครื่องมือตรวจจับเนื้อหาของ AI เป็นกลยุทธ์ที่อุตสาหกรรมกำลังนำมาใช้เพื่อจัดการกับความเป็นจริงของ AI

อ้างจาก งานวิจัย ของนักวิจัย 'Centre for Governance of AI' ของอ็อกซ์ฟอร์ด Markus Anderljung และ Julian Hazell ว่า "ด้วยความสามารถในการตรวจจับที่ได้รับการปรับปรุง แพลตฟอร์มต่างๆ สามารถลดอันตรายได้โดยการติดป้ายเนื้อหาที่สร้างโดย AI หรือลบสื่อที่ละเมิดข้อกำหนดในการให้บริการ ” วิธีหนึ่งที่กระดาษกล่าวถึงคือไม่สร้างโมเดลแบบเปิด สิ่งนี้จะช่วยให้นักพัฒนาโมเดล AI สามารถฝึกโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อตรวจจับเนื้อหาที่สร้างขึ้น

เมื่อภัยคุกคามเป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับนักการตลาด ธุรกิจต่างๆ เช่น Turnitin และ Barnes & Noble Education กำลังตอบสนองด้วยเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI เพื่อลดช่องว่าง และเนื่องจากตลาดสุกงอม การแข่งขันจึงผ่อนคลายมากขึ้นในการพัฒนาการตรวจจับเนื้อหาของ AI ผู้ประกอบการกำลังค้นหาโอกาสที่ร่ำรวยในการสร้างแหล่งรายได้ที่สอง (หรือหลัก) โดยการสร้างเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI

นั่นคือสิ่งที่เราจะพูดถึงในบทความนี้ในวันนี้ ต้นทุนการพัฒนาเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI (อยู่ระหว่าง 50,000 ถึง 200,000 ดอลลาร์) คุณสมบัติและประโยชน์ของมัน ดังนั้นในนามของ John McCarthy (ถือว่าเป็นบิดาของปัญญาประดิษฐ์) เรามาพูดถึงเครื่องมือตรวจจับเนื้อหาของ AI โดยละเอียด

วิธีตรวจจับเนื้อหา AI

สิ่งแรก สิ่งแรก เนื้อหาที่สร้างขึ้นโดย AI ซึ่งบุคคลได้แก้ไขแล้วจะไม่สามารถตรวจจับได้ นอกจากนี้ ไม่มีเครื่องมือใดที่ตรวจจับเนื้อหา AI ได้แม่นยำ 100% อย่างไรก็ตาม ในตอนท้ายของวัน แชทบอท AI NLP ( การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ) เป็นอัลกอริทึมที่ซับซ้อนซึ่งได้รับการฝึกฝนมาเพื่อแสดงผลภาษาธรรมชาติ ดังนั้น หากเราทราบอัลกอริทึมที่โมเดลทำงาน ก็จะสามารถบอกได้ง่ายขึ้นด้วยความมั่นใจว่าเนื้อหาส่วนหนึ่งสร้างขึ้นโดย AI ต่อไปนี้เป็นพารามิเตอร์ที่สามารถใช้เพื่อตรวจจับเนื้อหา AI

ความฉงนสนเท่ห์

เกี่ยวกับการสร้างแบบจำลอง NLP ความฉงนสนเท่ห์หมายถึงความน่าจะเป็นของคำที่ปรากฏในลำดับของคำ กล่าวอีกนัยหนึ่ง เป็นการวัดว่า modal ภาษาสามารถทำนายคำถัดไปในลำดับของคำได้ดีเพียงใด ตัวอย่างเช่น หากเราทดสอบความฉงนสนเท่ห์ของแชทบอทสำหรับคำถัดไปในลำดับ “แมวนั่งบน…” ความฉงนสนเท่ห์จะสูงขึ้นสำหรับดวงจันทร์ (เนื่องจากมีความเป็นไปได้น้อยกว่า) และจะต่ำกว่าสำหรับพื้นหรือเสื่อ (เนื่องจากมีโอกาสมากกว่า)

สิ่งนี้ทำให้เรามีความคิดที่ยุติธรรมเกี่ยวกับความมั่นใจของโมดอลในการทำนายคำถัดไป กฎทั่วไปคือหากคะแนนความฉงนสนเท่ห์ของโมเดลภาษาที่ปรับแต่งแล้วต่ำกว่าของโมเดลภาษาที่มนุษย์ฝึกฝนสำหรับเนื้อหาชิ้นหนึ่ง แสดงว่าโมเดลภาษา AI น่าจะสร้างบทความขึ้นมา

ความพลุ่งพล่าน

ความต่อเนื่องของเนื้อหาหมายถึงการแจกแจงความถี่ของคำในเนื้อหาที่กำหนด เนื้อหาที่สร้างโดย AI มักจะแสดงระดับความต่อเนื่องที่สูงกว่า และนี่คือเหตุผล ในขณะที่ฝึกโมดอล AI ข้อมูลจำนวนมหาศาลจะถูกใช้สำหรับอัลกอริทึมในการจำลอง ส่งผลให้เกิดการใช้คำมากเกินไปในชุดข้อมูลการฝึกอบรม

ภาษาศาสตร์ที่ไม่ใช่มนุษย์

ไม่เข้าใจความยาวและความกว้างของการสื่อสารและภาษาของมนุษย์ แบบจำลอง NLP มักจะสร้างเนื้อหาที่อาจฟังดูไม่เป็นธรรมชาติสำหรับผู้อ่านที่เป็นมนุษย์ นี่ไม่ใช่พารามิเตอร์เชิงปริมาณ แต่เป็นพารามิเตอร์เชิงคุณภาพในการพิจารณาว่าเนื้อหาส่วนหนึ่งสร้างขึ้นโดย AI หรือไม่

รูปแบบวากยสัมพันธ์และความหมายที่ผิดปกติ

รูปแบบ วากยสัมพันธ์ หมายถึงการใช้คำและวลีที่จัดระเบียบตามกฎของไวยากรณ์ ทำให้เกิดประโยคที่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์และสอดคล้องกัน แชทบอท AI เช่น ChatGPT มักจะสร้างเนื้อหาที่ไม่สอดคล้องกับกฎของไวยากรณ์อย่างสมบูรณ์ ในทางกลับกัน รูปแบบความหมายหมายถึงความหมายโดยรวมของคำในประโยค

สิ่งนี้มาจากการใช้วลี สำนวน และอุปกรณ์ทางภาษาอื่นๆ อย่างถูกต้อง ซึ่งนำความร่ำรวยและความหลากหลายมาสู่ภาษามนุษย์ เห็นได้ชัดว่าเนื้อหาที่ผลิตโดย AI นั้นไม่สอดคล้องและสอดคล้องกันเสมอไปในรูปแบบวากยสัมพันธ์และความหมาย ซึ่งสามารถใช้เพื่อบ่งชี้ว่าเนื้อหาบางส่วนนั้นสร้างขึ้นโดย AI

ค่าใช้จ่ายในการพัฒนาเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI และปัจจัยที่เกี่ยวข้อง

หากต้องการระบุตัวเลข การพัฒนาเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI มีค่าใช้จ่ายระหว่าง 50,000 ถึง 200,000 ดอลลาร์ ค่าใช้จ่ายนี้เป็นเพียงตัวเลขโดยประมาณ และราคาจริงจะขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของคุณและตัวแปรอื่นๆ อีกมากมาย

ปัจจัยบางประการที่มีอิทธิพลต่อต้นทุนในการพัฒนาเครื่องมือตรวจจับ AI มีดังนี้:

• ความซับซ้อนของเครื่องมือ: ไม่ต้องบอกว่ายิ่งเครื่องมือซับซ้อนมากเท่าใด ราคาก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้นยิ่งเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI มีความแม่นยำมากเท่าใด ความซับซ้อนก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น ดังนั้น ความแม่นยำในการตรวจจับเนื้อหาจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการกำหนดต้นทุนการลงทุน
• ข้อกำหนดด้านข้อมูล: การฝึกโมเดล NLP ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลดังนั้น การฝึกอบรมเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI จึงต้องการข้อมูลในปริมาณที่ใกล้เคียงกัน คุณสามารถเลือกใช้ไลบรารีข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่จะลดต้นทุนของคุณ การเข้าถึงข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์จะเพิ่มราคาของคุณ แต่จะสะอาดและมีค่ามากขึ้น เนื่องจากโมเดลจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลของกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ
• ข้อกำหนดด้านโครงสร้างพื้นฐาน: ข้อกำหนดด้านการจัดเก็บและการคำนวณของเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI ดังกล่าวจะเป็นค่าใช้จ่ายที่คุณจะต้องพิจารณาในขณะที่ดำเนินการกับโครงการพัฒนาแต่เนื่องจาก คลาวด์คอมพิวติ้ง มีราคาถูกลงอย่างมาก จึงไม่เป็นอุปสรรคต่อความคิดของคุณ
• คุณสมบัติเพิ่มเติม: คุณสามารถเพิ่มคุณสมบัติเพิ่มเติมให้กับเครื่องมือซึ่งจะมีผลต่อต้นทุน เช่น ความสามารถในการตรวจพิสูจน์อักษรและการลอกเลียนแบบเครื่องมือปัจจุบันในตลาดขาดความราบรื่นของ UI/UX ที่เครื่องมือรอบ ๆ AI สมควรได้รับ

วงจรการพัฒนาของเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI

การพัฒนาเครื่องมือตรวจจับเนื้อหาของ AI เกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน ซึ่งหากดำเนินการได้อย่างสมบูรณ์ อาจส่งผลให้เครื่องมือมีความแม่นยำพอสมควร ซึ่งสามารถจำแนกชิ้นส่วนของเนื้อหาเป็น AI หรือมนุษย์สร้างขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นหนึ่งในข้อดีที่ยอดเยี่ยมของการตรวจจับเนื้อหาของ AI นี่คือขั้นตอนที่ต้องปฏิบัติตามเพื่อพัฒนาเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI:

การวิจัยตลาดและการวางแผน

ก่อนเริ่มโครงการพัฒนา ควรศึกษาความเป็นไปได้ของแนวคิดและขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรมของคุณ กรณีการใช้งานต้องได้รับการพิจารณาว่าคุณจะใช้เครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI อย่างไร

การรวบรวมและฝึกอบรมชุดข้อมูล

ขั้นตอนต่อไปคือการรวบรวมชุดข้อมูลที่คุณจะใช้เป็นฐานของโมดอล ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานของคุณ modal จะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับเนื้อหาที่มนุษย์สร้างขึ้นเพื่อทำความเข้าใจว่าอ่านอย่างไรและจะได้รับคำอธิบายประกอบตามหลักเกณฑ์และข้อกำหนด

ถ่ายทอดการเรียนรู้

การเรียนรู้การถ่ายโอนเป็นเทคนิคที่ใช้ในการพัฒนาเครื่องมือ NLP ซึ่งเครื่องมือ AI ที่ฝึกฝนในงานหนึ่งใช้ความรู้ที่มีอยู่เพื่อฝึกฝนตัวเองสำหรับงานที่คล้ายกันแต่แตกต่างกัน การถ่ายโอนการเรียนรู้ช่วยเร่งวงจรการพัฒนาและเร่งกระบวนการทั้งหมด

สร้างส่วนหน้าที่สวยงาม

ตอนนี้ คุณได้ใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลบนแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องแล้ว ก็ถึงเวลารวมโมดอลเข้ากับอินเทอร์เฟซที่ใช้งานได้ซึ่งสามารถรับอินพุต ( เพิ่มเติมเกี่ยวกับการลดต้นทุนส่วนหน้า ที่นี่ ) ตรวจหาเนื้อหา AI และให้เอาต์พุต ซึ่งอาจเป็น Progressive Web App, แอปพลิเคชัน Android, แอป iOS, แอปพลิเคชันข้ามแพลตฟอร์ม หรือเว็บไซต์แบบเก่า

การปรับใช้และการบำรุงรักษาหลังการเปิดตัว

เมื่อคุณพัฒนาแอปแล้ว ให้รวบรวมคำติชมจากผู้ใช้และใช้คำติชมนั้นเพื่อปรับปรุงความสามารถในการตรวจจับของเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI

ทำไมต้อง Appinventiv?

ตอนนี้เราเข้าใจแล้วว่าต้นทุนการพัฒนาเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI มีค่าใช้จ่ายเท่าไรและมีประโยชน์อย่างไร เรามาคุยกันว่าทำไมเราถึงเป็นพันธมิตรที่ต้องการ มีเนิร์ดมากกว่า 1,200 คน ภาย ใต้หลังคาเดียวกัน พร้อมความเชี่ยวชาญตั้งแต่แมชชีนเลิร์นนิง การวิเคราะห์เชิงคำนวณ วิศวกรรมระบบคลาวด์ และอื่นๆ อีกมากมาย เรามีความสุขในการนำเสนอ บริการพัฒนา AI ที่ล้ำสมัย

เราได้พัฒนาพอร์ทัลงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งเป็นแอปจัดหางานอันดับ 1 สำหรับพนักงานปกขาว JobGet ใช้อัลกอริทึมขั้นสูงที่เราพัฒนา ลดเวลาการบรรลุงานจากประมาณ 70 วันเหลือ 3 วัน

ในทำนองเดียวกัน เราสร้าง แอปการจัดการงบประมาณ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งใช้อัลกอริทึมขั้นสูงเพื่อให้คำแนะนำในการจัดการเงินแก่ผู้ใช้

เราพัฒนาเทคโนโลยีและระบบที่ช่วยให้ลูกค้าของเราก้าวไปสู่อนาคตด้วยความเฉียบแหลมในการจัดการโครงการระดับองค์กรและการพัฒนา ติดต่อเราวันนี้ เพื่อก้าวไปสู่การทำให้ AI มีความยั่งยืนและมีความรับผิดชอบมากขึ้น

คำถามที่พบบ่อย

ถาม เราจะตรวจจับเนื้อหา AI ได้อย่างไร

ตอบ: การตรวจจับเนื้อหาของ AI นั้นซับซ้อนและคุณต้องฝึกโมเดลเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างข้อความที่เขียนโดยมนุษย์และเนื้อหาที่ AI สร้างขึ้น สิ่งนี้ทำได้โดยการฝึกโมเดล AI เพื่อค้นหาคำแนะนำของเครื่องจักรในที่ทำงาน

ถาม การพัฒนาเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI มีค่าใช้จ่ายเท่าใด

A. ค่าใช้จ่ายในการพัฒนาเครื่องมือตรวจจับเนื้อหา AI อยู่ระหว่าง 50,000 ถึง 200,000 ดอลลาร์ ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เช่น ความซับซ้อนของโมดอล ชุดข้อมูล และพลังการคำนวณที่จำเป็น

ถาม เครื่องมือตรวจจับเนื้อหาของ AI มีความแม่นยำเพียงใด

ตอบ เครื่องมือส่วนใหญ่ที่มีอยู่ในตลาดอ้างว่ามีความแม่นยำ 99% ในการตรวจจับเนื้อหา AI แต่นั่นเป็นเพียงตัวเลขคร่าวๆ ในความเป็นจริง การตรวจจับเนื้อหาของ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากถูกดัดแปลงนั้นค่อนข้างท้าทาย