OpenAI ChatGPT və Codex-də yaradılan mətnlərin süni intellekt tərəfindən hazırlandığını müəyyən etməyə imkan verən yeni texnologiyanı tətbiq etməyə başlayır. textGrain adlı sistem mətnə gözlə görünən heç bir işarə əlavə etmir, lakin cavabın daxilində sonradan xüsusi detektor tərəfindən aşkar edilə bilən statistik iz yaradır. Maraqlıdır ki, textGrain adi «gizli su nişanı» prinsipi ilə işləmir. Sistem mətnə görünməz simvollar, əlavə boşluqlar və ya qeyri-adi durğu işarələri yerləşdirmir. Bunun əvəzinə model cavab hazırlayarkən sözlərin və onların hissələrinin seçilmə ehtimalını cüzi şəkildə dəyişir. Nəticədə mətnin daxilində insan gözünün görə bilmədiyi, lakin xüsusi alqoritmlə müəyyənləşdirilə bilən statistik qanunauyğunluq yaranır. Avropa İttifaqındakı istifadəçilər üçün bu işarələmə yaxın həftələrdə ChatGPT və Codex-də məcburi olacaq. OpenAI API-dən istifadə edən müştərilər isə dəstəklənən modellərdə funksiyanı dünyanın istənilən yerində özləri aktivləşdirə biləcəklər. API-də sistem ilkin olaraq deaktiv vəziyyətdə olacaq. Lakin texnologiyanın dəqiqliyi mətnin uzunluğundan və məzmunundan ciddi şəkildə asılıdır. Qısa cavabları müəyyən etmək daha çətindir, riyazi və digər formal mətnlərdə isə detektorun effektivliyi azalır. OpenAI-nin testlərindən birində yanlış pozitivlərin payı 1% səviyyəsində saxlanıldıqda textGrain təxminən 200 tokenlik mətnlərin 80%-də, 400 tokenlik mətnlərin isə təxminən 95%-də AI işarəsini aşkarlaya bilib. Amma mətni sonradan redaktə etmək bu göstəricini kəskin şəkildə aşağı sala bilər. Məsələn, 400 tokenlik mətnlərdə sözlərin cəmi 10%-nin sinonimlərlə əvəzlənməsi aşkarlanma səviyyəsini orta hesabla 92%-dən 66%-ə endirib. Sözlərin 25%-i dəyişdirildikdə isə göstərici cəmi 17%-ə düşüb. İlk mərhələdə textGrain texnologiyasını yoxlamaq imkanı yalnız OpenAI tərəfindən təsdiqlənmiş tədqiqatçılara və ixtisaslaşmış təşkilatlara veriləcək. Şirkət gələcəkdə texnologiyanı digər tərtibatçılar üçün də açıq etməyi planlaşdırır. The post ChatGPT süni intellekt mətnlərini görünməz «su nişanları» ilə işarələməyə başlayacaq appeared first on InfoCity.
From the original source:
InfoCity — IT и AI события KZ
Read full article at InfoCity — IT и AI события KZThis material was compiled from public sources. If its publication affects your rights → Request removal
ChatGPT süni intellekt mətnlərini görünməz «su nişanları» ilə işarələməyə başlayacaq
OpenAI ChatGPT və Codex-də yaradılan mətnlərin süni intellekt tərəfindən hazırlandığını müəyyən etməyə imkan verən yeni texnologiyanı tətbiq etməyə başlayır. textGrain adlı sistem mətnə gözlə görünən heç bir işarə əlavə etmir, lakin cavabın daxilində sonradan xüsusi detektor…
AI Summary & Key Takeaways
- OpenAI ChatGPT və Codex-də yaradılan mətnlərin süni intellekt tərəfindən hazırlandığını müəyyən etməyə imkan verən yeni texnologiyanı tətbiq etməyə başlayır
- textGrain adlı sistem mətnə gözlə görünən heç bir işarə əlavə etmir, lakin cavabın daxilində sonradan xüsusi detektor…
ChatGPT süni intellekt mətnlərini görünməz «su nişanları» ilə işarələməyə başlayacaq
Related stories
Judge dismisses Sam Altman’s sister’s sexual abuse lawsuit
On Tuesday, US District Judge Zachary Bluestone dismissed the lawsuit Ann Altman filed last year alleging that her brother, OpenAI CEO Sam Altman, had sexually abused her throughout her childhood. As reported earlier by The Guardian, the judge wrote that over the last year, Ann…
Anthropic pitches AI safety bill that may block a model if 50+ people could be killed
The proposed policy seems to offer protections against AI run amok but actually forbids federal agencies from blocking a model's release without the permission of a judge.
Hugging Face CEO warns that Netflix’s OpenAI hack documentary isn’t accurate
Before you share the Netflix documentary "AI Gone Rogue" take note. Clem Delangue, Hugging Face's co-founder who is featured in the film, says it went "full doomer mode" and isn't accurate.
Stop paying for AI, run everything locally (here’s how)
Big labs are not going to talk about this but continual learning the idea of improving the models for your [music] own use cases for your own workflows. Big labs have no incentive of providing users with that [music] because they're training their models for the normal…



