2023'te bir AI içerik algılama aracı geliştirmenin maliyeti

OpenAI artık ezber bozan yapay zeka sohbet robotunu piyasaya sürdüğünden beri, iş dünyası en hafif tabirle çalkantılı bir hal aldı. Diğer tüm sektörler ya yapay zekayı benimsemek ya da ChatGPT gibi yapay zeka araçlarının kullanımını engellemek için mücadele ediyor . Örneğin, birçok eğitimci artık bu üretici yapay zeka çağında öğrenciler tarafından yapılan değerlendirmelere nasıl güvenebileceklerini soruyor. Öte yandan, pazarlama endüstrisi, kitlesel olarak üretilen düşük kaliteli yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin başgösteren tehdidiyle karşı karşıya.

Bu tehdide odaklanan New York şehrinin eğitim departmanı, öğrenciler ve eğitimciler için ChatGPT'yi yasakladı . Bununla birlikte, AI içerik algılama aracı geliştirme, endüstrinin AI kaynaklı gerçekliği ele almak için benimsediği stratejidir.

Oxford'un 'Yapay Zeka Yönetişim Merkezi' araştırmacıları Markus Anderljung ve Julian Hazell'in bir araştırma makalesinden alıntı yapacak olursak, “Geliştirilmiş tespit yetenekleriyle platformlar, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği olduğu gibi etiketleyerek zararı azaltabilir veya hizmet şartlarını ihlal eden medyayı kaldırabilir . ” Makalenin tartıştığı yöntemlerden biri, modeli açık erişim yapmamaktır. Bu, AI modelinin geliştiricilerinin, modeli kendisi tarafından oluşturulan içeriği algılaması için etkili bir şekilde eğitmesine izin verecektir.

Tehdidin özellikle pazarlamacılar için gerçek olması nedeniyle, Turnitin ve Barnes & Noble Education gibi işletmeler , açığı kapatmak için AI içerik algılama araçlarıyla yanıt veriyor. Ve pazar olgunlaştığı için yapay zeka içerik algılama geliştirmede rekabet daha rahat. Girişimciler, bir AI içerik algılama aracı oluşturarak ikinci (veya birincil) bir gelir akışı oluşturmak için kazançlı bir fırsat buluyor.

Bugün bu makalede ele alacağımız şey, AI içerik algılama aracı geliştirme maliyeti (50.000 ila 200.000 ABD Doları arasında), özellikleri ve faydaları. Bu nedenle, John McCarthy (yapay zekanın babası olarak kabul edilir) adına, AI içerik algılama araçlarını ayrıntılı olarak tartışalım.

AI içeriği nasıl tespit edilir?

Her şeyden önce, bir kişinin değiştirdiği yapay zeka tarafından oluşturulan bir içerik neredeyse algılanamaz olacaktır. Buna ek olarak, yapay zeka içeriğini tespit etmede hiçbir araç %100 doğru değildir. Ancak, günün sonunda, bir AI NLP ( Doğal Dil İşleme ) sohbet robotu, doğal dil çıktısı vermek üzere eğitilmiş ayrıntılı bir algoritmadır. Bu nedenle, modelin çalıştığı algoritmayı bilirsek, bir içeriğin yapay zeka tarafından üretilip üretilmediğini makul bir kesinlikle söylemek daha kolay hale gelebilir. AI içeriğini tespit etmek için kullanılabilecek parametreler aşağıdadır.

şaşkınlık

NLP modellemesi ile ilgili olarak, şaşkınlık, bir kelimenin bir kelime dizisinde görünme olasılığını ifade eder. Başka bir deyişle, dil kipinin bir sözcük dizisindeki bir sonraki sözcüğü ne kadar iyi tahmin edebildiğini ölçer. Örneğin, bir chatbot'un şaşkınlığını dizideki bir sonraki kelime olan "kedi oturdu..." için test edersek, şaşkınlık ay için daha yüksek olacaktır (çünkü daha az olasıdır) ve yer veya paspas için daha düşük olacaktır. (daha olası oldukları için).

Bu bize bir kipin bir sonraki kelimeyi tahmin etme konusundaki güveni hakkında adil bir fikir verir. Temel kural, ince ayarlı bir dil modelinin şaşkınlık puanının, bir içerik parçası için insan tarafından eğitilmiş bir dil modelininkinden düşük olması, makaleyi muhtemelen bir AI dil modelinin oluşturduğunu düşündürür.

patlama

İçeriğin patlaması, belirli bir içerikteki kelimelerin sıklık dağılımını ifade eder. Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik genellikle daha yüksek düzeyde patlama gösterir. Ve bunun bir nedeni var. Bir AI modunu eğitirken, algoritmanın simüle etmesi için çok miktarda veri kullanılır. Bu, eğitim veri setinde kullanılan kelimelerin aşırı kullanımına neden olur.

İnsan dışı dilbilim

İnsan iletişiminin ve dilinin uzunluğunu ve genişliğini tam olarak anlamayan NLP modelleri, genellikle bir insan okuyucuya doğal gelmeyebilecek içerik üretir. Bu, bir içeriğin yapay zeka tarafından üretilip üretilmediğini belirlemeye yönelik niceliksel değil niteliksel bir parametredir.

Olağandışı sözdizimsel ve anlamsal kalıplar

Sözdizimsel kalıplar, dilbilgisi kurallarına göre düzenlenmiş kelime ve deyimlerin kullanımını ifade eder, dilbilgisi açısından doğru ve tutarlı cümleler oluşturur. ChatGPT gibi yapay zeka sohbet robotları genellikle dilbilgisi kurallarına tam olarak uymayan içerikler üretir. Öte yandan, anlamsal kalıplar, bir cümledeki kelimelerin toplu anlamını ifade eder.

Bu, insan diline zenginlik ve çeşitlilik getiren deyimleri, deyimleri ve diğer dilbilimsel araçları doğru bir şekilde kullanmaktan kaynaklanır. Açıkçası, AI tarafından üretilen içerik, belirli bir içeriğin AI tarafından üretildiğini belirtmek için kullanılabilen sözdizimsel ve anlamsal kalıplarında her zaman tutarlı ve tutarlı değildir.

Bir AI içerik algılama aracı geliştirmenin maliyeti ve bununla ilişkili faktörler

Bir rakam vermek gerekirse, AI içerik algılama aracı geliştirme maliyeti 50.000 ila 200.000 ABD Doları arasındadır. Bu maliyet yalnızca tahmini bir rakamdır ve gerçek fiyat, özel gereksinimlerinize ve diğer birçok değişkene bağlı olacaktır.

Bir AI algılama aracı geliştirmenin maliyetini etkileyen faktörlerden bazıları şunlardır:

• Aracın karmaşıklığı: Araç ne kadar karmaşıksa, maliyetinin de o kadar yüksek olacağını söylemeye gerek yok.AI içerik algılama aracı ne kadar doğru olursa, o kadar karmaşık olacaktır. Bu nedenle, maliyet yatırımını belirlemede önemli bir faktör olacak olan içerik algılama doğruluğu söz konusudur.
• Veri gereksinimleri: Bir NLP modelinin eğitimi, çok miktarda veri gerektirir.Bu nedenle, bir AI içerik algılama aracının eğitimi de benzer hacimde veri gerektirecektir. Maliyetinizi azaltacak açık kaynaklı veri kitaplıklarını tercih edebilirsiniz. Tescilli verilere erişim, fiyatınızı artıracaktır, ancak model, özel kullanım durumunuzun veri kümesi üzerinde eğitileceği için çok daha temiz ve daha değerli olacaktır.
• Altyapı gereksinimleri: Böyle bir AI içerik algılama aracının depolama ve hesaplama gereksinimleri, geliştirme projesine devam ederken göz önünde bulundurmanız gereken bir maliyet olacaktır.Ancak bulut bilgi işlem önemli ölçüde ucuzladığından, fikrinizi caydırmayacak.
• Ek özellikler: Araca, redaksiyon ve intihal algılama yetenekleri gibi maliyeti etkileyecek ek özellikler ekleyebilirsiniz.Piyasadaki mevcut araçlar, AI çevresindeki araçların hak ettiği UI/UX düzgünlüğünden yoksundur.

Bir Yapay Zeka İçerik Tespit Aracının Geliştirme Yaşam Döngüsü

Yapay zeka içerik algılama aracı geliştirme, mükemmel bir şekilde gerçekleştirildiği takdirde, bir içeriği yapay zeka veya insan yapımı olarak verimli bir şekilde sınıflandırabilen oldukça doğru bir araçla sonuçlanabilecek birkaç önemli adımı içerir; bu, yapay zeka içerik algılamanın en büyük faydalarından biridir. Bir AI içerik algılama aracı geliştirmek için izlenmesi gereken adımlar şunlardır:

Pazar araştırması ve planlaması

Geliştirme projesine başlamadan önce, fikrin bir fizibilite çalışması yapılmalı ve sektörünüze bağlı olarak, AI içerik algılama aracını kullanacağınız kullanım durumları belirlenmelidir.

Veri kümesi toplama ve eğitim

Bir sonraki adım, kipinizi temel almak için kullanacağınız bir veri kümesi toplamaktır. Kullanım durumunuza bağlı olarak, modal, nasıl okunduğunu anlamak için insan tarafından oluşturulan içerik üzerinde eğitilecek ve yönergelere ve gereksinimlere göre açıklamalar eklenecektir.

Öğrenmeyi aktar

Transfer öğrenimi, NLP araçları geliştirmede kullanılan bir tekniktir; burada bir görev üzerinde eğitilmiş bir yapay zeka aracı, benzer ancak farklı bir görev için kendini eğitmek için mevcut bilgileri kullanır. Transfer öğrenimi, geliştirme döngüsünü hızlandırır ve tüm süreci hızlandırır.

Güzel bir kullanıcı arabirimi oluşturun

Artık veri kümesini ilgili kaynak malzemeye açıklama eklediğinize göre, kipi girdi alabilen ( buradan ön uç maliyetini düşürme hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz ), yapay zeka içeriğini algılayabilen ve çıktı sağlayabilen kullanılabilir bir arabirime entegre etmenin zamanı geldi . Bu bir Aşamalı Web Uygulaması, Android uygulaması, iOS uygulaması, platformlar arası uygulama veya eski güzel bir web sitesi olabilir.

Dağıtım ve lansman sonrası bakım

Uygulamayı geliştirdikten sonra, kullanıcılardan geri bildirim toplamaya devam edin ve bu geri bildirimi AI içerik algılama aracının algılama yeteneğini geliştirmek için kullanın.

Neden Appinventiv?

Artık bir AI içerik algılama aracı geliştirme maliyetinin ve faydalarının ne kadar olduğunu anladığımıza göre, neden tercih edilen bir ortak olacağımızı tartışalım. Tek bir çatı altında, makine öğrenimi, hesaplamalı analitik, bulut mühendisliği ve daha pek çok uzmanlığa sahip 1200'den fazla nerd ile en son teknolojiye sahip yapay zeka geliştirme hizmetleri sunmaktan keyif alıyoruz .

Mavi yakalı çalışanlar için 1 numaralı işe alım uygulaması olan yapay zeka destekli bir iş portalı geliştirdik. JobGet , kendi geliştirdiğimiz gelişmiş algoritmaları kullanarak, iş tamamlama süresini yaklaşık 70 günden 3 güne indirdi.

Benzer şekilde, kullanıcılara para yönetimi ipuçları vermek için gelişmiş bir algoritma kullanan yapay zeka destekli bir bütçe yönetimi uygulaması oluşturduk .

Kurumsal düzeyde proje yönetimi ve geliştirme zekası ile müşterilerimizin geleceğe adım atmasına yardımcı olan teknolojiler ve sistemler geliştiriyoruz. Yapay zekayı daha sürdürülebilir ve hesap verebilir hale getirmeye yönelik bir adım atmak için bugün bize ulaşın .

SSS

S. AI içeriğini nasıl tespit edebiliriz?

Y. Yapay zeka içerik tespiti karmaşıktır ve insan tarafından yazılan metin ile yapay zeka tarafından oluşturulan içerik arasında ayrım yapmak için bir model eğitmenizi gerektirir. Bu, işteki makinelerin ipuçlarını bulmak için bir AI modeli eğiterek yapılır.

S. Bir AI içerik algılama aracı geliştirmenin maliyeti nedir?

C. AI içerik algılama aracı geliştirme maliyeti, modun karmaşıklığı, veri seti ve gerekli hesaplama gücü gibi bir dizi faktöre bağlı olarak 50.000 ABD Doları ile 200.000 ABD Doları arasındadır.

S. AI içerik algılama araçları ne kadar doğru?

C. Piyasada bulunan araçların çoğu, yapay zeka içeriğini tespit etmede %99'luk bir doğruluğa sahip olduğunu iddia ediyor, ancak bu yalnızca kabaca bir rakam. Gerçekte, AI içeriğini tespit etmek, özellikle manipüle edilmişse, oldukça zordur.