ChatGPT: come riconoscere un testo scritto dall’intelligenza artificiale

ChatGPT: come riconoscere un testo scritto dall’intelligenza artificiale

ChatGPT: come riconoscere un testo scritto dall’intelligenza artificiale


Nonostante queste indicazioni, però, smascherare un testo artificiale può essere molto difficile anche per occhi esperti. Per questo motivo ricercatori di tutto il mondo stanno lavorando a strumenti automatici per rilevare i testi creati da AI. Tra i primi a pensarci, l’Università di Harvard e il MIT, che nel 2019 hanno lanciato GLTR (Giant Language Model Test Room), un sistema in grado di capire se un contenuto fosse stato generato da GPT 2. Peccato che il tool, oggi, dichiari la sua impotenza dinanzi a i testi generati dai nuovi algoritmi. E che a suo tempo, quando fu testato, gli studenti della prestigiosa Harvard fossero stati in grado di individuare solo la metà di tutti i falsi, segno che anche persone mediamente istruite possono essere ingannate dai testi scritti dall’IA.

(Foto: picture alliance/Getty Images)

Gli strumenti tech per capire se un testo è falso

Ci sono tool gratuiti che dovrebbero essere in grado di riconoscere se un testo è stato scritto da un’intelligenza artificiale come ChatGPT. Si basano su metriche come la burstiness, che misura l’imprevedibilità statistico-linguistica di un contenuto, nonché analisi di lunghezza delle frasi, ripetizioni di parole e inconsistenza nei dati riportati. La burstiness è utilizzata nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per rilevare testi generati artificialmente da sistemi di intelligenza artificiale. Il termine si riferisce alla tendenza di alcuni elementi linguistici (come parole specifiche) ad apparire in “raffiche” o gruppi densi all’interno di un testo. In particolare, la burstiness misura la distribuzione irregolare e a cluster di questi elementi linguistici, in contrasto con una distribuzione più uniforme e casuale che ci si aspetterebbe in un testo scritto da un essere umano. Va da sé, che i testi generati da AI tendono ad avere una burstiness più alta, ovvero una maggiore densità e irregolarità nella distribuzione di parole ed espressioni. Questo perché i modelli seguono pattern statistici apprendibili, mentre noi umani abbiamo una scrittura più naturale e varia.



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di Eugenio Spagnuolo www.wired.it 2023-07-19 05:00:00 ,

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