Slovenčina 
Čeština 
English 
Shqiptare 
Österreich 
български 
Bosanski 
Українська 
Eesti 
Македонски 
Türkçe 
Deutsch 
Dansk 
Español 
Français 
Suomi 
Ελληνικά 
Hrvatski 
Magyar 
Schweiz 
Irish 
Italiano 
Lietuvių 
Latviešu 
Nederlands 
Norsk 
Polski 
Português 
Română 
Srpski 
Slovenščina 
Svenska 
Huidige ontwikkelingen op het gebied van AI-geschreven inhoud
Onderzoekers en ontwikkelaars zijn actief bezig met het ontwikkelen van automatische tools om door AI gegenereerde teksten te identificeren. Vooraanstaande onderzoekers op dit gebied zijn afkomstig van gewaardeerde universiteiten, waaronder MIT en Harvard.
Een van de eerste instrumenten die zijn gemaakt , is OpenAI’s AI Text Classifier, die door AI gegenereerde inhoud detecteert door taalkundige en statistische aspecten te analyseren. De werkzaamheid ervan is ondertussen in twijfel getrokken, vooral bij niet-Engelse talen.
Recente ontwikkelingen hebben verschillende nieuwe detectietools geïntroduceerd met hogere nauwkeurigheidspercentages:
- Originality.ai ondersteunt verschillende talen en claimt tot 98% nauwkeurigheid in de Lite-modus, met drie werkingsmodi met verschillende nauwkeurigheidsgraden.
- Winston AI is ontworpen voor bedrijven en docenten en heeft een opmerkelijke nauwkeurigheid tot 99,98% en kan geparafraseerd materiaal herkennen
- Scribbr’s Premium AI Detector: Onlangs onderstreept voor 84% nauwkeurigheid bij het identificeren van AI-gegenereerde tekst, is deze tool een van de meest betrouwbare die beschikbaar is
- GPTZero: GPTZero is gericht op docenten en cyberbeveiligingsprofessionals en gebruikt statistieken zoals “burstiness” en “perplexity” om onderscheid te maken tussen menselijke en door AI gegenereerde tekst. Hoewel het effectief is geweest in het identificeren van AI-inhoud, heeft het ook te maken gehad met uitdagingen met betrekking tot de duidelijkheid van de resultaten
- Copyleaks: Deze tool bereikt een nauwkeurigheid van meer dan 99% door patronen te herkennen die typisch zijn voor menselijk schrijven en afwijkingen te markeren die AI-auteurschap suggereren. Copyleaks ondersteunt meer dan 30 talen en kan gemengde mens-AI-inhoud detecteren
Source: Depositphotos
Uitdagingen bij detectie
Nadelen van de huidige benaderingen
Er is nog steeds geen perfecte manier om te bewijzen dat een tekst door mensen of kunstmatige intelligentie is geproduceerd. Dit werk vereist een combinatie van kritisch denken en technische hulpmiddelen.
Hoewel de huidige detectiesystemen veelbelovend zijn, zijn ze niet zonder gebreken; velen hebben last van valse positieven – dat wil zeggen, het ten onrechte identificeren van door mensen geschreven teksten als door AI gegenereerd – en houden mogelijk geen gelijke tred met nieuwe modellen.
De menselijke factor
Uiteindelijk onderscheidt menselijk schrijven zich nog steeds van door kunstmatige intelligentie gegenereerde inhoud voor elementen als bewustzijn, empathie en inventiviteit. Deze kenmerken komen zachtjes tot uiting in taal en vragen om een onderscheidend oog om te vinden.
Het navigeren door dit veranderende terrein van kunstmatige intelligentie-mogelijkheden zal van cruciaal belang zijn voor ons vermogen om deze subtiliteiten te identificeren.
Hoewel taalmodellen met kunstmatige intelligentie grote vooruitgang hebben geboekt bij het produceren van tekst die sterk lijkt op menselijk schrijven, toont continu onderzoek naar detectietechnieken zowel kansen als moeilijkheden.
De interactie tussen menselijke creativiteit en kunstmatige intelligentie zal centraal blijven staan in debatten over de richting van communicatie naarmate deze technologieën evolueren.
