AI detector: come funziona e quanto é affidabile?

L’intelligenza artificiale (per gli amici, AI) sta diventando sempre più presente nella nostra vita quotidiana. Ma sempre più spesso ci poniamo domande sulla sua affidabilità. E non parliamo dell’etica. Un AI Detector é un software che ci permette di verificare qualità e origine dei contenuti online. Ma come funzionano esattamente questi strumenti? Sono affidabili al 100%? In un altro articolo spieghiamo come testiamo un AI detector.

La funzione principale di un AI Detector

Innanzitutto va detto che gli AI Detector svolgono una funzione molto importante: verificare se i contenuti rispettano determinati standard qualitativi. Non molto tempo fa infatti, anche Amazon si é accorta della marea di contenuti AI pubblicati su KDP (molta spazzatura). Forse da li nasce il problema e il conseguente sviluppo di tali software.

Questi strumenti infatti utilizzano l’intelligenza artificiale (ancora una volta…) per scansionare i contenuti alla ricerca di eventuali problemi. Nel mirino ci sono errori di grammatica, verbi irregolari e anche segnali di plagio. Chia ha già utilizzato strumenti come ChatGPT, sa benissimo che a volte sembra ubriaco e a volte pare non aver studiato la grammatica.

Ma quanto sono affidabili gli AI Detector?

Questo è un punto molto delicato, perché l’analisi di un testo richiede una buona dose di interpretazione e sottigliezza. Queste competenze al momento non sono ancora per niente sviluppate nella tecnologia dell’intelligenza artificiale. Inoltre, gli AI Detector non sono in grado di fare distinzioni precise tra un testo approssimativo e uno ben scritto. Ciò porta inevitabilmente a errori di valutazione.

Per questo motivo, per testarne l’affidabilità, è sempre utile iniziare con dei testi umani per valutare le reazioni del software. Se possibile, é bene cercare di utilizzare anche testi umanizzati, ossia revisionati da un editore o da un professionista del settore. Dopodiché potremmo dare un nostro parere personale e più preciso su di un software.

A titolo di esempio, possiamo citare alcuni dei tool più utilizzati sul mercato degli AI Detector, tra cui GPTZero, Copyleaks, Undetectable e il buon vecchio Grammarly. Questi software sono molto efficaci nella correzione degli errori grammaticali e di sintassi, ma pensate che neanche loro riescono ancora a gestire al 100% la complessità dei testi in relazione al loro dominio argomentale. Ripetiamo quindi l’invito ad affidarsi a personale specializzato nella “umanizzazione” di testi e libri.

Come funzionano in parole semplici?

I detector di intelligenza artificiale funzionano sfruttando algoritmi di apprendimento automatico che analizzano e interpretano dati. Tecnicamente, questi algoritmi sono addestrati a imparare a riconoscere schemi specifici con un insieme di dati noto come “dataset di addestramento“. Una volta addestrati, possono essere utilizzati per rilevare queste stesse caratteristiche in nuovi dati. L’affidabilità di un AI detector dipende in gran parte dalla qualità e dalle dimensioni del dataset di addestramento e dalla precisione dell’algoritmo di apprendimento utilizzato.

Gli AI detector vengono addestrati utilizzando diversi tipi di dataset, a seconda della specifica applicazione. Oltre che del riconoscimento dei testi possiamo parlare anche di immagini o suoni. Ad esempio, per il rilevamento di oggetti, potrebbero essere utilizzati dataset di immagini come COCO o ImageNet, che contengono milioni di immagini etichettate. Nel caso del riconoscimento vocale sono spesso impiegati i dataset come LibriSpeech o Common Voice di Mozilla, che contengono ore di registrazioni vocali. Per la traduzione automatica, i dataset comunemente usati sono WMT o T2T.

Il nostro consiglio, sempre e comunque, è di fidarsi dell’AI Detector (io uso Undetectable.ai ogni tanto) come strumento di supporto e verifica, ma di affiancarlo sempre alla revisione umana. Soprattutto prima di pensare di pubblicarli su Amazon KDP… Solo in questo modo si può ottenere la massima qualità dei contenuti.

A chi volesse anche farsi due risate consigliamo la lettura di questo articolo.

Umanizzare un testo scritto dall’AI