Новый инструмент машинного обучения распознает текст ChatGPT в 99% случаев

Отметим, что ранее для этих целей использовался алгоритм под названием RoBERT, который отличал научные статьи и другую информацию, созданную реальными людьми, от машинного текста. Но его точность была ниже - около 80%.

Для создания алгоритма с машинным обучением специалисты выбрали статьи, написанные реальными людьми в научный журнал Science. Далее набор материала был загружен в научную версию чат-бота, которая может генерировать такие тексты.

Ученые сравнили созданные ИИ тексты с работами реальных людей и поняли, что люди чаще используют более сложную систему составления абзацев по сравнению с нейросетью. Также оказалось, что люди более склонны употреблять наречия и другие слова, например, "но", "хотя" или "однако".

Инструменты машинного обучения любят использовать в своих текстах такие слова, как "исследователи" и "другие", которые реальные ученые обычно не используют в своих статьях. Чат-боты также отличились тем, что их предложения были примерно одинаковой длины, а ученые подходят к процессу составления предложений более вариативно.

Создатели нового инструмента машинного обучения считают, что его можно адаптировать к обнаружению следов ChatGPT не только в научных статьях, но и в других текстах. Спустя небольшой промежуток времени модель сможет почти на 100% доказать, что дипломная или курсовая работа студента была написана чат-ботом.

Изначально новый инструмент был разработан для выявления неточностей и ошибок, которые генерируют чат-боты в своих текстах.