Koszt opracowania narzędzia do wykrywania treści AI w 2023 r

Odkąd OpenAI wypuścił swojego chatbota AI, który zmienia zasady gry, świat biznesu był co najmniej burzliwy. Każda inna branża zmaga się z przyjęciem sztucznej inteligencji lub ograniczeniem korzystania z narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT . Na przykład wielu nauczycieli pyta teraz, jak mogą ufać ocenom wystawianym przez uczniów w dobie generatywnej sztucznej inteligencji. Z drugiej strony branża marketingowa stoi w obliczu zbliżającego się zagrożenia związanego z masową produkcją niskiej jakości treści generowanych przez sztuczną inteligencję.

Koncentrując się na tym zagrożeniu, nowojorski departament edukacji zablokował ChatGPT dla uczniów i nauczycieli. Jednak opracowywanie narzędzi do wykrywania treści opartych na sztucznej inteligencji jest strategią, którą branża przyjmuje, aby sprostać rzeczywistości opartej na sztucznej inteligencji.

Cytując artykuł badawczy autorstwa badaczy „Centre for Governance of AI” z Oksfordu, Markusa Anderljunga i Juliana Hazella: „Dzięki ulepszonym funkcjom wykrywania platformy mogą łagodzić szkody, oznaczając jako takie treści generowane przez sztuczną inteligencję lub usuwając media, które naruszają ich warunki świadczenia usług. ” Jedną z metod omawianych w artykule nie jest udostępnianie modelu w otwartym dostępie. Umożliwi to twórcom modelu AI skuteczne wytrenowanie modelu w zakresie wykrywania generowanych przez niego treści.

Ponieważ zagrożenie jest szczególnie realne dla marketerów, firmy takie jak Turnitin i Barnes & Noble Education odpowiadają za pomocą swoich narzędzi do wykrywania treści opartych na sztucznej inteligencji, aby wypełnić lukę. A ponieważ rynek jest dojrzały, konkurencja jest bardziej luźna w rozwoju wykrywania treści AI. Przedsiębiorcy znajdują lukratywną okazję do generowania drugiego (lub podstawowego) strumienia przychodów poprzez zbudowanie narzędzia do wykrywania treści opartego na sztucznej inteligencji.

Właśnie tym zajmiemy się w tym artykule, kosztem opracowania narzędzia do wykrywania treści AI (od 50 000 do 200 000 USD), jego funkcjami i zaletami. Dlatego w imieniu Johna McCarthy'ego (uważanego za ojca sztucznej inteligencji) omówmy szczegółowo narzędzia do wykrywania treści AI.

Jak wykryć zawartość AI

Po pierwsze, część treści wygenerowanych przez sztuczną inteligencję, którą zmodyfikowała osoba, będzie praktycznie niewykrywalna. Poza tym żadne narzędzie nie jest w 100% dokładne w wykrywaniu treści AI. Jednak pod koniec dnia chatbot AI NLP ( przetwarzanie języka naturalnego ) jest skomplikowanym algorytmem przeszkolonym do generowania danych wyjściowych w języku naturalnym. Dlatego jeśli znamy algorytm, na którym działa model, łatwiej jest stwierdzić z dużą dozą pewności, czy treść została wygenerowana przez sztuczną inteligencję. Poniżej przedstawiono parametry, których można użyć do wykrywania treści AI.

Zakłopotanie

W odniesieniu do modelowania NLP zakłopotanie odnosi się do prawdopodobieństwa pojawienia się słowa w sekwencji słów. Innymi słowy, mierzy, jak dobrze modal językowy może przewidzieć następne słowo w sekwencji słów. Na przykład, jeśli przetestujemy zakłopotanie chatbota dla następnego słowa w sekwencji „kot usiadł na…”, zakłopotanie będzie większe dla księżyca (ponieważ jest to mniej prawdopodobne), a mniejsze dla podłogi lub maty (ponieważ są bardziej prawdopodobne).

To daje nam dobre wyobrażenie o pewności modalu w przewidywaniu następnego słowa. Praktyczna zasada jest taka, że ​​jeśli wynik zakłopotania precyzyjnie dostrojonego modelu językowego jest niższy niż w przypadku modelu języka wyszkolonego przez człowieka dla fragmentu treści, sugeruje to, że model języka AI prawdopodobnie wygenerował artykuł.

Pęknięcie

Burstiness treści odnosi się do rozkładu częstotliwości słów w danej treści. Treści generowane przez sztuczną inteligencję często wykazują wyższy poziom rozerwania. I to nie bez powodu. Podczas szkolenia modalu AI do symulacji algorytmu wykorzystywane są ogromne ilości danych. Powoduje to nadużywanie słów używanych w zbiorze danych szkoleniowych.

Językoznawstwo inne niż ludzkie

Nie do końca rozumiejąc długość i szerokość ludzkiej komunikacji i języka, modele NLP często tworzą treści, które mogą brzmieć nienaturalnie dla ludzkiego czytelnika. Nie jest to parametr ilościowy, ale jakościowy określający, czy treść jest generowana przez sztuczną inteligencję.

Niezwykłe wzorce składniowe i semantyczne

Wzory składniowe odnoszą się do użycia słów i fraz zorganizowanych zgodnie z regułami gramatyki, tworząc poprawne gramatycznie i spójne zdania. Chatboty AI, takie jak ChatGPT, często tworzą treści, które nie są w pełni zgodne z zasadami gramatyki. Z drugiej strony wzorce semantyczne odnoszą się do zbiorowego znaczenia słów w zdaniu.

Sprowadza się to do dokładnego używania zwrotów, idiomów i innych narzędzi językowych, które wnoszą bogactwo i różnorodność do ludzkiego języka. Oczywiście treść tworzona przez sztuczną inteligencję nie zawsze jest konsekwentna i spójna pod względem wzorców składniowych i semantycznych, co można wykorzystać do wskazania, że ​​dana część treści jest generowana przez sztuczną inteligencję.

Koszt opracowania narzędzia do wykrywania treści AI i czynniki z nim związane

Aby podać liczbę, opracowanie narzędzia do wykrywania treści AI kosztuje od 50 000 do 200 000 USD. Koszt ten jest tylko szacunkową wartością, a rzeczywista cena będzie zależała od konkretnych wymagań i wielu innych zmiennych.

Oto niektóre czynniki wpływające na koszt opracowania narzędzia do wykrywania sztucznej inteligencji:

• Złożoność narzędzia: Jest rzeczą oczywistą, że im bardziej złożone jest narzędzie, tym wyższy będzie koszt.Im dokładniejsze jest narzędzie do wykrywania treści AI, tym bardziej będzie ono skomplikowane. Dlatego sprowadza się to do dokładności wykrywania treści, która będzie istotnym czynnikiem przy określaniu kosztów inwestycji.
• Wymagania dotyczące danych: szkolenie modelu NLP wymaga ogromnych ilości danych.Dlatego szkolenie narzędzia do wykrywania treści AI będzie również wymagać danych o podobnej objętości. Możesz zdecydować się na biblioteki danych typu open source, które obniżą koszty. Dostęp do zastrzeżonych danych zwiększy twoją cenę, ale będzie znacznie czystszy i bardziej wartościowy, ponieważ model zostanie przeszkolony na zbiorze danych twojego konkretnego przypadku użycia.
• Wymagania dotyczące infrastruktury: Wymagania dotyczące pamięci masowej i mocy obliczeniowej takiego narzędzia do wykrywania treści opartego na sztucznej inteligencji będą również stanowić koszt, który należy wziąć pod uwagę podczas opracowywania projektu.Ale ponieważ przetwarzanie w chmurze staje się znacznie tańsze, nie odstraszy to Twojego pomysłu.
• Dodatkowe funkcje: Możesz dodać dodatkowe funkcje do narzędzia, które wpłyną na koszty, takie jak korekta i wykrywanie plagiatu.Obecnym narzędziom na rynku brakuje płynności interfejsu użytkownika/UX, na którą zasługują narzędzia związane ze sztuczną inteligencją.

Cykl życia rozwoju narzędzia do wykrywania treści AI

Opracowanie narzędzia do wykrywania treści opartego na sztucznej inteligencji obejmuje kilka kluczowych kroków, które, jeśli zostaną przeprowadzone perfekcyjnie, mogą skutkować dość dokładnym narzędziem, które może skutecznie sklasyfikować treść jako sztuczną inteligencję lub wygenerowaną przez człowieka, co jest jedną z największych zalet wykrywania treści sztucznej inteligencji. Oto kroki, które należy wykonać, aby opracować narzędzie do wykrywania treści AI:

Badanie rynku i planowanie

Przed przystąpieniem do projektu deweloperskiego należy przeprowadzić studium wykonalności pomysłu i w zależności od branży określić przypadki użycia, w których użyjesz narzędzia do wykrywania treści AI.

Zbieranie i trenowanie zestawu danych

Następnym krokiem jest zebranie zestawu danych, na którym będziesz opierać swój modal. W zależności od przypadku użycia modal zostanie przeszkolony w zakresie treści generowanych przez ludzi, aby zrozumieć, jak to brzmi, i zostanie opatrzony adnotacjami zgodnie z wytycznymi i wymaganiami.

Przenieś naukę

Transfer learning to technika stosowana w opracowywaniu narzędzi NLP, w której narzędzie AI przeszkolone w jednym zadaniu wykorzystuje istniejącą wiedzę do szkolenia się w zakresie podobnego, ale innego zadania. Transfer learning przyspiesza cykl rozwojowy i przyspiesza cały proces.

Zbuduj piękny przód

Teraz, gdy zestaw danych został opatrzony adnotacjami w odpowiednim materiale źródłowym, nadszedł czas, aby zintegrować modal z użytecznym interfejsem, który może pobierać dane wejściowe ( więcej na temat obniżania kosztów front-endu tutaj ), wykrywać zawartość AI i zapewniać dane wyjściowe. Może to być progresywna aplikacja internetowa, aplikacja na Androida, aplikacja na iOS, aplikacja wieloplatformowa lub stara dobra strona internetowa.

Wdrożenie i konserwacja po uruchomieniu

Po opracowaniu aplikacji zbieraj opinie od użytkowników i wykorzystuj te opinie, aby ulepszyć możliwości wykrywania narzędzia do wykrywania treści AI.

Dlaczego Appinventiv?

Teraz, gdy rozumiemy, ile kosztuje opracowanie narzędzia do wykrywania treści opartego na sztucznej inteligencji i jakie są z niego korzyści, omówmy, dlaczego bylibyśmy preferowanym partnerem. Mając pod jednym dachem ponad 1200 nerdów, dysponujących specjalistyczną wiedzą w zakresie uczenia maszynowego, analizy obliczeniowej, inżynierii chmury i nie tylko, z przyjemnością oferujemy najnowocześniejsze usługi rozwoju sztucznej inteligencji .

Opracowaliśmy oparty na sztucznej inteligencji portal pracy, aplikację rekrutacyjną nr 1 dla pracowników fizycznych. JobGet , korzystając z opracowanych przez nas zaawansowanych algorytmów, skrócił czas realizacji zlecenia z około 70 dni do 3 dni.

Podobnie stworzyliśmy aplikację do zarządzania budżetem opartą na sztucznej inteligencji , która wykorzystuje zaawansowany algorytm, aby udzielać użytkownikom wskazówek dotyczących zarządzania pieniędzmi.

Opracowujemy technologie i systemy, które pomagają naszym klientom wkroczyć w przyszłość dzięki zarządzaniu projektami na poziomie przedsiębiorstwa i przenikliwości programistycznej. Skontaktuj się z nami już dziś , aby zrobić krok w kierunku uczynienia sztucznej inteligencji bardziej zrównoważoną i odpowiedzialną.

Często zadawane pytania

P. Jak możemy wykryć zawartość AI?

O. Wykrywanie treści AI jest skomplikowane i wymaga wytrenowania modelu w celu rozróżniania tekstu napisanego przez człowieka od treści wygenerowanej przez AI. Odbywa się to poprzez szkolenie modelu AI w celu znalezienia wskazówek dotyczących pracy maszyn.

P. Ile kosztuje opracowanie narzędzia do wykrywania treści AI?

O. Koszt opracowania narzędzia do wykrywania treści AI wynosi od 50 000 do 200 000 USD, w zależności od wielu czynników, takich jak złożoność modalu, zestaw danych i wymagana moc obliczeniowa.

P. Jak dokładne są narzędzia do wykrywania treści AI?

O. Większość narzędzi dostępnych na rynku twierdzi, że ma 99% dokładność w wykrywaniu treści AI, ale to tylko przybliżona liczba. W rzeczywistości wykrywanie treści AI, zwłaszcza jeśli są one zmanipulowane, jest dość trudne.