おそらく、AI検出ユーザーエクスペリエンスの設(shè)計(jì)で最も困難な部分は、検出結(jié)果を効果的に伝える方法です。コンテンツの段落が「AIによって書(shū)かれた」とマークされている場(chǎng)合、ユーザーは次のように尋ねます：なぜですか？

検出モデルは、各予測(cè)カテゴリ（主に「AI」、「Human」、または「Mixed」）の數(shù)値信頼スコアを出力します。ただし、テキストがAIの生成または人間が書(shū)かれたものとして分類される理由を説明するのははるかに困難です。

まず、私たちのモデルは、ドキュメント內(nèi)のフレーズ間の複雑な関係を?qū)W習(xí)し、これらの関係を使用して、人間が作成したテキストとAIを區(qū)別することができます。しかし、これらの內(nèi)部メカニズムは、私たちが通常理解しているAIのライティングスタイル（「決まり文句」など）などの直感的な概念に必ずしも対応するものではありません。

さらに、AIに生成されたテキストは、人間が作成したテキストと常に完全に異なるわけではなく、完全に相互に排他的なラベルでもありません。たとえば、chatgptを入力すると、「獨(dú)立宣言の最初の段落を暗唱する」と入力すると、その有名なテキストがそのまま出力されます。それで、それは、米國(guó)の設(shè)立文獻(xiàn)が現(xiàn)在AIに生成されたコンテンツとして分類されるべきであるということですか？

AI検出を表示します

固有の困難にもかかわらず、ユーザーがAI検出の背後にある「理由」を可能な限り理解するのを支援することは、依然として私たちの責(zé)任です。過(guò)去1年間、これを達(dá)成するための一連のツールを立ち上げました。たとえば、 AIの語(yǔ)彙機(jī)能は、大規(guī)模な言語(yǔ)モデルによって生成されたテキストに表示される可能性が高い単語(yǔ)とフレーズを強(qiáng)調(diào)しています。さらに、最近、コア検出モデルに自然言語(yǔ)解釈（NLE）機(jī)能を追加しました。 NLEは、スキャンされたテキストとトレーニングセットのAIテキストの間の類似性を、わかりやすい英語(yǔ)で説明しています。

GptzeroのAI検出の明瞭度を改善するための最新の試みは、新しい機(jī)能を起動(dòng)することです。AIテキスト（內(nèi)部コードネームLLM Parrot ）と比較することです。これは、ユーザーがOpenAI APIから直接取得した既知のAI生成テキストとユーザーが既知のAIテキストを比較できるツールです。テキストの2つの段落が並んで表示され、同様の単語(yǔ)が強(qiáng)調(diào)表示されます。この比較方法は、ユーザーが一般的なAI式パターン（「形成において重要な役割を果たす」など）をカバーするだけでなく、分析されたコンテンツのタイプに基づいてコンテキスト適応を提供するだけでなく、パーソナライズされた分析結(jié)果を提供します。

「AIテキストと比較」ツールインターフェイスは、「ヨーロッパの気候に対するガルフストリームの影響」に関する論文で使用されています

「AIテキストと比較」関數(shù)を使用するには、プロンプトを手動(dòng)で書(shū)き込むか、「自動(dòng)生成」を選択すると、システムは入力したテキストに基づいて妥當(dāng)な長(zhǎng)さのターゲットプロンプトを自動(dòng)的に作成できます。たとえば、カナダの國(guó)立テレビタワーの建設(shè)プロセスに関する論文を提出すると、システムは「CNタワーの建設(shè)プロセスに関する500ワードの論文を書(shū)く」などのプロンプトを生成する場(chǎng)合があります。その後、プロンプトがChatGPTに送信され、返される応答はOpenAIサーバーから直接取得されて提示されます。

なぜこの機(jī)能を開(kāi)発するのですか？

この前に、一部のユーザーは同様の操作を手動(dòng)で実行しようとしました。テキストをChatGPTにコピーし、同様のコンテンツを生成する必要があり、次にラインごとに比較して重複する部分を見(jiàn)つけます。このプロセスは時(shí)間がかかり、退屈であり、一致するコンテンツを見(jiàn)逃すのは簡(jiǎn)単です。 AIテキストとの比較は、このプロセスを自動(dòng)化するように設(shè)計(jì)されており、人間で検出が困難な近い試合の斷片を特定します。

ChatGPTの完全な応答がダウンロードされると、システムは2つのテキストの同様の部分を強(qiáng)調(diào)し、一致する段落の橫に數(shù)字を追加して、対応する関係を識(shí)別します。たとえば、スクリーンショットでは、「米國(guó)の東海岸」という表現(xiàn)は、ChatGPTによって明示的に生成されたテキストとユーザーが提出したテキストボックスの両方に表示されます（この場(chǎng)合、後者は実際にChatGPTによって生成されます）。

上記の例には多數(shù)の完全に一貫したテキストマッチが含まれていますが、ファジー文字列マッチングアルゴリズムを使用して、OpenAI生成されたテキストを元のユーザー入力テキストと比較するため、同様のテキストペアも識(shí)別できます。アルゴリズムは、 Levenshtein距離の改良バージョンに基づいており、少量の編集（個(gè)々の単語(yǔ)を置き換えるなど）のみがまったく同じである必要があるテキストフラグメントを探しています。

この機(jī)能を使用することは非常に簡(jiǎn)単です。高度なスキャンを開(kāi)始します（または右サイドバーを介して高度なスキャンビューに切り替えて）、 AIテキストと比較し、プロンプトを入力（または[自動(dòng)的に生成]を選択し、[AIテキストの生成]をクリックします。 ChatGPT応答が完了すると、一致する結(jié)果が自動(dòng)的に表示されます。

これらのマッチング結(jié)果の実際の意味は何ですか

この機(jī)能は、Gptzeroユーザーが「AIの類似性」を視覚化するのに役立つ重要なステップです。コアAI検出モデルとは獨(dú)立して実行され、AI使用量の兆候に対する外部の獨(dú)立した參照を提供します。つまり、ドキュメントが「おそらくAIのために生成される」とコアモデルによって審査されたとしても、この機(jī)能でChatGPT（または他のLLM）に一致するコンテンツを見(jiàn)つけることは必ずしも不可能ではないことを意味します。

逆に、Gptzeroによって「人間が書(shū)かれた」と分類されたドキュメントも、AIの生成テキストとの複數(shù)の一致を比較して表示される場(chǎng)合があります（出力が本質(zhì)的に「人間に作成された」という獨(dú)立宣言の前述の例を想起）。さらに、大きな言語(yǔ)モデルは本質(zhì)的に確率的システムであり、生成されるコンテンツは毎回わずかに異なるため、一致する結(jié)果もそれに応じて変化します。

それにもかかわらず、経験的な観察によると、AIに生成されたテキストは通常、人間の執(zhí)筆よりもかなり多くの一致を生み出します。この記事を例にとって、次の自動(dòng)化されたプロンプトの下で、 AIテキスト関數(shù)との比較には一致が見(jiàn)つかりませんでした。

「詳細(xì)な製品の説明を作成し、ユーザーがサビされたテキストとAIの生成テキストを比較することにより、AIコンテンツ分類に対するユーザーの理解を高める新しいAI検出ツール機(jī)能を?qū)毪筏蓼??！?/em>