2023 年开发 AI 内容检测工具的成本
已发表: 2023-03-31自从 OpenAI 发布了改变游戏规则的 AI 聊天机器人以来，至少可以说，商业世界一直动荡不安。 其他所有行业都在努力要么拥抱 AI，要么限制使用ChatGPT 等 AI 工具。 例如，许多教育工作者现在都在问，在这个人工智能生成时代，他们如何才能相信学生提交的评估。 另一方面，营销行业正面临着大量生产低质量人工智能生成内容的迫在眉睫的威胁。
针对这一威胁，纽约市教育部门禁止学生和教育工作者使用 ChatGPT 。 然而，AI 内容检测工具的开发是该行业为应对 AI 化现实而采用的策略。
引用牛津大学“人工智能治理中心”研究人员 Markus Anderljung 和 Julian Hazell 的一篇研究论文，“随着检测能力的提高，平台可以通过标记人工智能生成的内容或删除违反其服务条款的媒体来减轻危害。 ” 该论文讨论的一种方法是不让模型开放访问。 这将使 AI 模型的开发人员能够有效地训练模型以检测其生成的内容。
由于营销人员面临的威胁尤为真实， Turnitin和Barnes & Noble Education等企业正在通过其 AI 内容检测工具做出回应，以弥合差距。 并且由于市场成熟，AI内容检测开发的竞争更加宽松。 企业家正在寻找有利可图的机会，通过构建 AI 内容检测工具来产生第二（或主要）收入来源。
这就是我们今天将在本文中讨论的内容，AI 内容检测工具的开发成本（介于 50,000 美元到 200,000 美元之间）、它的功能和优势。 因此，让我们以 John McCarthy（被认为是人工智能之父）的名义详细讨论 AI 内容检测工具。
如何检测AI内容
首先，个人修改过的一段 AI 生成的内容几乎无法检测到。 除此之外，没有任何工具可以 100% 准确地检测 AI 内容。 然而，归根结底，AI NLP（自然语言处理）聊天机器人是一种精心设计的算法，经过训练可以提供自然语言输出。 因此，如果我们知道模型运行的算法，就可以更容易地相当确定地判断一段内容是否是由 AI 生成的。 以下是可用于检测 AI 内容的参数。
困惑
关于 NLP 建模，困惑度是指一个词出现在一系列词中的概率。 换句话说，它衡量语言模态预测单词序列中下一个单词的能力。 例如，如果我们测试聊天机器人对序列中下一个单词“the cat sat on the...”的困惑度，则月亮的困惑度会更高（因为它不太可能出现），而地板或垫子的困惑度会更低（因为他们更有可能）。
这让我们对模态预测下一个词的信心有了一个清晰的认识。 经验法则是，如果经过微调的语言模型的困惑度得分低于针对一段内容的人工训练语言模型的困惑度得分，则表明人工智能语言模型很可能生成了这篇文章。
突发性
内容的突发性是指给定内容中单词的频率分布。 AI 生成的内容通常表现出更高的突发性。 这是有原因的。 在训练 AI 模态时，算法会使用大量数据进行模拟。 这导致过度使用训练数据集中使用的单词。
非人类语言学
由于不完全理解人类交流和语言的长度和广度，NLP 模型通常会产生对人类读者来说听起来不自然的内容。 这不是确定内容是否由 AI 生成的定量参数，而是定性参数。
不寻常的句法和语义模式
句法模式是指使用根据语法规则组织的单词和短语，得出语法准确且连贯的句子。 ChatGPT 等人工智能聊天机器人经常会产生不完全符合语法规则的内容。 另一方面，语义模式指的是句子中单词的集体意义。
这归结为准确地使用短语、成语和其他语言设备，使人类语言变得丰富多彩。 显然，AI 生成的内容在句法和语义模式上并不总是一致和连贯的，这可以用来表明某段内容是 AI 生成的。
开发 AI 内容检测工具的成本及其相关因素
打个比方，人工智能内容检测工具的开发成本在 50,000 美元到 200,000 美元之间。 此成本只是一个估计数字，实际价格将取决于您的具体要求和许多其他变量。
影响开发 AI 检测工具成本的一些因素如下：
- 工具的复杂性：不用说，工具越复杂，成本就越高。AI内容检测工具越准确，就越复杂。 因此，归结为内容检测的准确性，这将是决定成本投资的重要因素。
- 数据需求：训练 NLP 模型需要大量数据。因此，训练 AI 内容检测工具也将需要类似数量的数据。 您可以选择可以降低成本的开源数据库。 访问专有数据会增加您的价格，但会更干净、更有价值，因为模型将在您的特定用例的数据集上接受训练。
- 基础设施要求：此类 AI 内容检测工具的存储和计算要求也是您在进行开发项目时必须考虑的成本。但由于云计算的成本越来越低，这不会阻止您的想法。
- 附加功能：您可以向该工具添加会影响成本的附加功能，例如校对和剽窃检测功能。目前市场上的工具缺乏 AI 工具应有的 UI/UX 流畅度。
人工智能内容检测工具的开发生命周期
AI 内容检测工具的开发涉及几个关键步骤，如果执行得当，可以产生一个相当准确的工具，可以有效地将一段内容分类为 AI 或人类生成的内容，这是 AI 内容检测的一大好处。 以下是开发 AI 内容检测工具必须遵循的步骤：
市场调研与规划
在着手开发项目之前，应该对该想法进行可行性研究，并且必须根据您所在的行业确定使用 AI 内容检测工具的用例。
收集和训练数据集
下一步是收集您将用来作为模态基础的数据集。 根据您的用例，模态框将根据人工生成的内容进行训练，以理解其内容，并根据指南和要求进行注释。
迁移学习
迁移学习是 NLP 工具开发中使用的一种技术，其中在一项任务上训练的 AI 工具使用现有知识来训练自己以完成类似但不同的任务。 迁移学习加速了开发周期并加快了整个过程。
构建一个漂亮的前端
现在您已经在相关源材料上对数据集进行了注释，是时候将模态集成到一个可用的界面中，该界面可以接受输入（更多关于降低前端成本的信息），检测 AI 内容并提供输出。 这可以是渐进式 Web 应用程序、Android 应用程序、iOS 应用程序、跨平台应用程序或一个不错的旧网站。
部署和启动后维护
一旦您开发了应用程序，请继续收集用户的反馈并使用该反馈来增强 AI 内容检测工具的检测能力。
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常见问题
问：我们如何检测 AI 内容？
A. AI 内容检测很复杂，需要您训练一个模型来区分人工编写的文本和 AI 生成的内容。 这是通过训练人工智能模型来寻找机器工作的线索来完成的。
Q. 开发一个人工智能内容检测工具需要多少钱？
A. AI 内容检测工具的开发成本在 50,000 美元到 200,000 美元之间，具体取决于多种因素，例如模态的复杂性、数据集和所需的计算能力。
问：AI 内容检测工具的准确性如何？
A. 市场上的大多数工具都声称检测 AI 内容的准确率为 99%，但这只是一个粗略的数字。 实际上，检测 AI 内容，尤其是在其被操纵的情况下，非常具有挑战性。