2023 年開發 AI 內容檢測工具的成本
已發表: 2023-03-31自從 OpenAI 發布了改變遊戲規則的 AI 聊天機器人以來，至少可以說，商業世界一直動盪不安。 其他所有行業都在努力要么擁抱 AI，要么限制使用ChatGPT 等 AI 工具。 例如，許多教育工作者現在都在問，在這個人工智能生成時代，他們如何才能相信學生提交的評估。 另一方面，營銷行業正面臨著大量生產低質量人工智能生成內容的迫在眉睫的威脅。
針對這一威脅，紐約市教育部門禁止學生和教育工作者使用 ChatGPT。 然而，AI 內容檢測工具的開發是該行業為應對 AI 化現實而採用的策略。
引用牛津大學“人工智能治理中心”研究人員 Markus Anderljung 和 Julian Hazell 的一篇研究論文，“隨著檢測能力的提高，平台可以通過標記人工智能生成的內容或刪除違反其服務條款的媒體來減輕危害。 ” 該論文討論的一種方法是不讓模型開放訪問。 這將使 AI 模型的開發人員能夠有效地訓練模型以檢測其生成的內容。
由於營銷人員面臨的威脅尤為真實， Turnitin和Barnes & Noble Education等企業正在通過其 AI 內容檢測工具做出回應，以彌合差距。 並且由於市場成熟，AI內容檢測開發的競爭更加寬鬆。 企業家正在尋找有利可圖的機會，通過構建 AI 內容檢測工具來產生第二（或主要）收入來源。
這就是我們今天將在本文中討論的內容，AI 內容檢測工具的開發成本（介於 50,000 美元到 200,000 美元之間）、它的功能和優勢。 因此，讓我們以 John McCarthy（被認為是人工智能之父）的名義詳細討論 AI 內容檢測工具。
如何檢測AI內容
首先，個人修改過的一段 AI 生成的內容幾乎無法檢測到。 除此之外，沒有任何工具可以 100% 準確地檢測 AI 內容。 然而，歸根結底，AI NLP（自然語言處理）聊天機器人是一種精心設計的算法，經過訓練可以提供自然語言輸出。 因此，如果我們知道模型運行的算法，就可以更容易地相當確定地判斷一段內容是否是由 AI 生成的。 以下是可用於檢測 AI 內容的參數。
困惑
關於 NLP 建模，困惑度是指一個詞出現在一系列詞中的概率。 換句話說，它衡量語言模態預測單詞序列中下一個單詞的能力。 例如，如果我們測試聊天機器人對序列中下一個單詞“the cat sat on the...”的困惑度，則月亮的困惑度會更高（因為它不太可能出現），而地板或墊子的困惑度會更低（因為他們更有可能）。
這讓我們對模態預測下一個詞的信心有了一個清晰的認識。 經驗法則是，如果經過微調的語言模型的困惑度得分低於針對一段內容的人工訓練語言模型的困惑度得分，則表明人工智能語言模型很可能生成了這篇文章。
突發性
內容的突發性是指給定內容中單詞的頻率分佈。 AI 生成的內容通常表現出更高的突發性。 這是有原因的。 在訓練 AI 模態時，算法會使用大量數據進行模擬。 這導致過度使用訓練數據集中使用的單詞。
非人類語言學
由於不完全理解人類交流和語言的長度和廣度，NLP 模型通常會產生對人類讀者來說聽起來不自然的內容。 這不是確定內容是否由 AI 生成的定量參數，而是定性參數。
不尋常的句法和語義模式
句法模式是指使用根據語法規則組織的單詞和短語，得出語法準確且連貫的句子。 ChatGPT 等人工智能聊天機器人經常會產生不完全符合語法規則的內容。 另一方面，語義模式指的是句子中單詞的集體意義。
這歸結為準確地使用短語、成語和其他語言設備，使人類語言變得豐富多彩。 顯然，AI 生成的內容在句法和語義模式上並不總是一致和連貫的，這可以用來表明某段內容是 AI 生成的。
開發 AI 內容檢測工具的成本及其相關因素
打個比方，人工智能內容檢測工具的開發成本在 50,000 美元到 200,000 美元之間。 此成本只是一個估計數字，實際價格將取決於您的具體要求和許多其他變量。
影響開發 AI 檢測工具成本的一些因素如下：
- 工具的複雜性：不用說，工具越複雜，成本就越高。AI內容檢測工具越準確，就越複雜。 因此，歸結為內容檢測的準確性，這將是決定成本投資的重要因素。
- 數據需求：訓練 NLP 模型需要大量數據。因此，訓練 AI 內容檢測工具也將需要類似數量的數據。 您可以選擇可以降低成本的開源數據庫。 訪問專有數據會增加您的價格，但會更乾淨、更有價值，因為模型將在您的特定用例的數據集上接受訓練。
- 基礎設施要求：此類 AI 內容檢測工具的存儲和計算要求也是您在進行開發項目時必須考慮的成本。但由於雲計算的成本越來越低，這不會阻止您的想法。
- 附加功能：您可以向該工具添加會影響成本的附加功能，例如校對和剽竊檢測功能。目前市場上的工具缺乏 AI 工具應有的 UI/UX 流暢度。
人工智能內容檢測工具的開發生命週期
AI 內容檢測工具的開發涉及幾個關鍵步驟，如果執行得當，可以產生一個相當準確的工具，可以有效地將一段內容分類為 AI 或人類生成的內容，這是 AI 內容檢測的一大好處。 以下是開發 AI 內容檢測工具必須遵循的步驟：
市場調研與規劃
在著手開發項目之前，應該對該想法進行可行性研究，並且必鬚根據您所在的行業確定使用 AI 內容檢測工具的用例。
收集和訓練數據集
下一步是收集您將用來作為模態基礎的數據集。 根據您的用例，模態框將根據人工生成的內容進行訓練，以理解其內容，並根據指南和要求進行註釋。
遷移學習
遷移學習是 NLP 工具開發中使用的一種技術，其中在一項任務上訓練的 AI 工具使用現有知識來訓練自己以完成類似但不同的任務。 遷移學習加速了開發週期並加快了整個過程。
構建一個漂亮的前端
現在您已經在相關源材料上對數據集進行了註釋，是時候將模態集成到一個可用的界面中，該界面可以接受輸入（更多關於降低前端成本的信息），檢測 AI 內容並提供輸出。 這可以是漸進式 Web 應用程序、Android 應用程序、iOS 應用程序、跨平台應用程序或一個不錯的舊網站。
部署和啟動後維護
一旦您開發了應用程序，請繼續收集用戶的反饋並使用該反饋來增強 AI 內容檢測工具的檢測能力。
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常見問題
問：我們如何檢測 AI 內容？
A. AI 內容檢測很複雜，需要您訓練一個模型來區分人工編寫的文本和 AI 生成的內容。 這是通過訓練人工智能模型來尋找機器工作的線索來完成的。
Q. 開發一個人工智能內容檢測工具需要多少錢？
A. AI 內容檢測工具的開發成本在 50,000 美元到 200,000 美元之間，具體取決於多種因素，例如模態的複雜性、數據集和所需的計算能力。
問：AI 內容檢測工具的準確性如何？
A. 市場上的大多數工具都聲稱檢測 AI 內容的準確率為 99%，但這只是一個粗略的數字。 實際上，檢測 AI 內容，尤其是在其被操縱的情況下，非常具有挑戰性。