chatgpt、claude ai和bard等先进ai应用带来了变革性的语言交互,但它们也有明显的缺点,包括潜在的准确性差距、关于欺骗性使用的道德问题、恶意用途的滥用、工作取代、训练数据的偏见、组织过度依赖导致创造力下降、安全威胁、归属困难、抵制变革以及意想不到的后果。因此,人工智能检测工具的兴起解决了一个关键问题:辨别一段文本是来自人类还是人工智能。
在这篇文章中,我们对常用的人工智能检测工具进行了全面的比较分析,旨在评估它们在处理各种类型学术文章方面的有效性。被审查的工具包括trinka,writer,copyleaks,contentdetector.ai,enago reports ai detector,sapling和duplichecker。
我们创建了两组文章,一组由主题专家撰写,另一组使用最新的语言模型来模拟学术写作。这两组文章涵盖了类似的主题,并且在长度和复杂性方面相当。通过在这两个语料库上测试这些工具,我们旨在评估它们的准确性水平、结果质量以及人类撰写和人工智能撰写的文本的可辨别性。
注:在下面的图片中,百分比表示内容由ai生成的概率。
1.可以直接在writer平台上访问,无缝地结合到写作过程中。
2.用户友好;但一般的ui体验可能会影响清晰度。
3.主要支持英语输入。
4.一次只允许检测1500个字符。
效率-⭐⭐
1.writer ai检测器不能有效区分人工生成的文本和人工智能生成的文本。
2.它会标记误报,从而影响工具的整体可靠性。
3.实时处理有助于及时得到结果。
费用-⭐⭐⭐
是免费提供的,但只允许检测1500个字符。
1.界面清晰,增强用户体验。
2.一般只接受英语内容。
效率-⭐⭐
1.在准确识别文本来源方面,copyleaks的表现令人怀疑。
2.假阳性的例子突出了结果的不可靠。
3.实时处理能力有助于提高检查效率。
费用-⭐
有每月8.33美元的订阅计划,可以获得1200点积分。1积分= 250字。但是,即使有一个字超过积分的限制,也会造成下一个积分的损失。例如:检测到251个单词=扣除2分。
1.可以在trinka和enago报告页面上使用。它提供了无缝的用户体验,无需注册,允许快速访问。该产品目前被设计为仅适用于英语。它只接受文本输入,不支持文档上传。
2.用户每天最多可以执行10次文本检查,定义为会话,每天独立重置。用户界面让个人实时了解他们的会话计数,在右上角显着显示。会话不能在不同的日期之间转移,确保了清晰的使用策略。
3.它将文本分类为“人类生成”或“人工智能生成”,并提供一个百分比分数,表示人工智能内容的范围。通过分析后提供的详细解释,用户可以了解分数的含义。
4.输入文本受100个单词的下限和500个单词的上限的约束。一旦显示结果,文本就变得不可编辑,用户可以通过单击交叉[x]按钮返回到默认状态。
效率-⭐⭐⭐⭐⭐
1.trinka和enago reports ai检测器正确识别和分类人类和/或ai生成的文本实例。
2.目前的ai内容检测器的设计方式是,它将根据两个单词被写在一起的概率来检测内容。如果这个概率很高,那么内容由ai生成的可能性就很高。
3.确保高精度,无误报。
4.实时处理和检测数据。
5.不会误用或泄漏输入数据。
费用-⭐⭐⭐⭐⭐
目前,该产品对所有人免费。
1. contentdetector.ai 平台上的可用性确保了轻松访问。
2. 提供了良好的ui与清晰的界面,以增强用户体验。
3. 只兼容英文输入。
效率-⭐⭐⭐
1. 提供基于百分比的报告。
2. 未能实时检查ai内容。
费用-⭐⭐⭐⭐⭐
1. 免费供所有人使用,不限字数。
1.ui质量一般,结果可能令人困惑。
2.将部分人工智能生成的内容标记为“假”,这可能具有误导性。
3.接受英文文本输入。
效率-⭐⭐⭐
1.sapling能够很好地识别文本内容的性质。
2.缺少“clear text”功能可能会影响用户的便利性。
3.具有“共享结果”选项,以增强协作。
费用-⭐
1.允许2000个字符免费;每月收费25美元,无限访问。
操作-⭐⭐⭐⭐⭐
1.良好的用户界面提供了整体积极的用户体验。
2.只允许输入英文。
效率-⭐⭐
1.duplichecker不能熟练地识别和分类文本来源。它将人工智能数据误解为人类生成的数据。
2.它错误地标记阳性,误导用户并影响整体准确性。
3.实时处理能力确保及时得到结果。
费用-⭐⭐⭐⭐⭐
1.是免费提供的,但只允许检测2000个单词。
1. 假阳性和假阴性
包括duplichecker在内的许多工具在准确标记内容方面都面临挑战。假阳性和假阴性可能会损害结果的可靠性,给依赖这些工具精确识别人工智能生成内容的用户带来挑战。
2. 有限的多语言支持
我们的比较分析表明,所有的工具都是为英语的准确性而量身定制的,但在其他语言中可能表现不那么熟练。这种限制限制了这些工具的通用性,要求在多语言支持方面取得进展。
3. 模糊检测过程
一些工具,如writer和contentdetector。在提供检测过程的详细信息方面缺乏透明度。当人工智能模型的内部工作原理没有被清楚地传达时,用户可能会发现很难相信结果。
4. 缺乏标准化
缺乏人工智能检测工具的标准化指标使比较过程变得复杂。出版商和用户面临着将各种基准测试工具相互比较的挑战,因此,该行业亟需努力建立标准化的评估标准。
最近,chatgpt的创始人openai推出了一个用于英语文本的人工智能分类器工具。作为检测人工智能生成内容的金沙娱场城app的解决方案,该工具面临挑战,最终因“准确率低”而关闭。由于在评估过程中产生假阳性和假阴性而受到批评,openai公开承认其局限性,并致力于研究更有效的文本来源技术。随着生成式人工智能技术和聊天机器人的不断发展,这一挫折凸显了确保人工智能检测准确性的复杂性。
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虽然人工智能检测工具为学术出版做出了宝贵的贡献,但挑战和局限性仍然存在。出版商、编辑和作者必须克服这些复杂性,将这些工具有效地运用到他们的工作流程中,最终保持学术内容的完整性。该领域的持续研究和开发是解决当前限制和提高学术出版中人工智能检测工具能力的关键。
ai检测器的未来迭代不仅可以识别ai生成的内容,还可以识别所使用的ai的特定类型,这标志着在区分各种语言模型方面迈出了重要的一步。
这项比较研究揭示了学术出版领域中各种人工智能检测工具的优缺点。选择最好的工具取决于具体的需求。trinka和enago report ai detector,尽管有局限性,可能适合进行准确且免费的检测。但是,必须考虑您的优先级,例如准确性、用户体验和成本,才能做出明智的决定。
免责声明:请注意,由于语言模型的不断发展,ai检测工具不能保证在所有情况下都是100%准确的。这些工具依靠算法和统计模型来分析文本,并判断内容是由人工智能系统还是人类生成的。这些工具做出的预测应该被视为辅助视角,而不是确定文本是否是人工智能生成的最终权威。我们建议不要过度依赖人工智能检测工具,并敦促在对给定文本的来源做出明确结论之前进行人工审查。
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