Сегодня, просматривая Интернет, вы, скорее всего, столкнетесь с контентом, созданным искусственным интеллектом (сознаете вы это или нет).

Граница между искусственным интеллектом и контентом, написанным человеком, продолжает быстро стираться, вызывая путаницу и неуместное доверие к несовершенным инструментам обнаружения искусственного интеллекта. 

Но эти так называемые электронные стражи, призванные отделять созданный человеком контент от его искусственных аналогов, ошибочно помечают подлинные произведения человека как созданные искусственным интеллектом.

Несмотря на сомнительную надежность, многие в нашей отрасли обращаются к средствам проверки ИИ как к ошибочному щиту, потенциально ограничивая свои собственные возможности создания контента на основе ошибочного анализа. 

Ирония?

В этой панике нет необходимости, особенно если учесть явную поддержку Google ответственного использования искусственного интеллекта при создании контента.

Мы видим много шума по поводу во многом преувеличенной проблемы.

Давайте будем честными: искусственный интеллект уже занял свое место в мире контент-маркетинга. Почти половина компаний в той или иной форме используют ИИ при производстве контента. В нашем агентстве мы этого тоже не чураемся, но используем ответственно (подробнее об этом позже). 

Эта статья развенчает мифы о проверке ИИ, покажет, как эффективно использовать ИИ, и поможет вам создавать контент, соответствующий стандартам Google и заставляющий вашу аудиторию возвращаться снова и снова.

Давайте начнем с показательного примера использования MediaFeed, одного из наших партнеров по синдикации, и Phrasly, средства проверки искусственного интеллекта. 

Пример из реальной жизни: наш опыт работы с партнер по синдикации и средства проверки искусственного интеллекта

Наша команда по контенту столкнулась с неожиданным препятствием, когда MediaFeed пропустил один из наших материалов, написанных людьми, через программу проверки искусственного интеллекта под названием Phrasly.

Инструмент пометил этот фрагмент контента верхней части воронки продаж (который требовал четких, кратких и конкретных определений, связанных с экономикой и валютами) как созданный искусственным интеллектом, что вызвало немедленную обеспокоенность по поводу надежности таких инструментов.

Мы прогнали тот же фрагмент через GPTZero, чтобы продемонстрировать несогласованность средств проверки ИИ.

Интересно, что GPTZero определил, что контент на 93 % написан человеком, что прямо противоречит оценке Phrasly.

Это несоответствие подчеркивает вероятность ложных срабатываний и важность того, чтобы не полагаться исключительно на эти инструменты для оценки контента.

Наш процесс создания контента

Чтобы развеять опасения MediaFeed, мы предоставили подробное описание нашего процесса производства контента, в котором ответственно используется искусственный интеллект.

Наш процесс начинается с разработки тематического кластера, где наша команда SEO определяет целевые ключевые слова. Наша команда по контенту затем использует эту информацию для ручного исследования и анализа результатов поиска. Они также используют одобренные инструменты искусственного интеллекта, чтобы превратить свои исследования в всеобъемлющий, проверенный фактами и обоснованный план.

Затем наши авторы используют этот план в качестве основы, используя инструменты искусственного интеллекта для помощи в исследованиях и переписывания отдельных разделов, когда это необходимо. 

Вот пример того, как один из наших авторов мог бы использовать ИИ, чтобы переписать определение понятия, о котором писалось бесчисленное количество раз:

Исходное предложение: «Обменный курс – это то, сколько валюты одной страны вы можете купить за валюту другой страны».

Переработка с помощью искусственного интеллекта: «Думайте об обменном курсе как о цене денег одной страны при совершении покупок за наличные деньги другой страны. Это все равно, что спрашивать: «Сколько тако я могу получить за этот бургер?», но с валютой вместо еды».

Затем наши авторы дорабатывают результат, обеспечивая его соответствие нашим строгим стандартам качества и мнению клиента. После доработки наши опытные редакторы и контент-менеджеры анализируют черновик, чтобы убедиться, что он соответствует нашим рекомендациям.

Каждый фрагмент контента перед доставкой клиенту проходит четыре этапа внутренней проверки: автор, редактор, руководитель отдела контента и служба поддержки клиентов. Мы также используем Copyscape для проверки оригинальности.

За последний год мы потратили значительное время на исследование и тестирование инструментов генеративного искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, Claude, Gemini, Jasper и Perplexity, чтобы определить подходящие варианты их использования для создания контента.

Это исследование в сочетании с многолетним опытом SEO, контент-маркетинга и профессионального писательского опыта позволяет нам правильно, эффективно и этично использовать генеративный искусственный интеллект. 

Ключевые выводы

Этот опыт дал нам ценную информацию:

Ограничения средств проверки ИИ. Мы узнали, что средства проверки ИИ могут давать противоречивые результаты и не должны быть единственным способом определения качества или происхождения контента.

Важность прозрачности. Открытое общение о нашем процессе помогло укрепить наши отношения с MediaFeed.

Ценность человеческого опыта. Наш подход, сочетающий в себе помощь искусственного интеллекта с человеческим творчеством и опытом, доказал свою эффективность в создании высококачественного оригинального контента.

MediaFeed без дальнейших опасений приступил к публикации контента. Этот опыт также побудил нас разработать более надежную стратегию ответа на запросы клиентов, связанные с искусственным интеллектом, с упором на обучение и прозрачность процессов.

Копайте глубже: 7 причин, почему ваш AI-контент отстой (и как это исправить) р>

Почему нельзя доверять инструментам проверки ИИ

Детекторы искусственного интеллекта обещают обнаружить контент, созданный искусственным интеллектом, но, как и наша путаница с Mediafeed, они могут быть неточными и ненадежными. 

Хорошим примером того, насколько они ненадежны, является тот факт, что OpenAI, создатель ChatGPT, удалил свой классификатор текста, написанный искусственным интеллектом, в июле 2023 года из-за его низкой точности. 

Turnitin, один из самых известных и широко используемых инструментов для обнаружения искусственного интеллекта в академической среде, имеет уровень ложных срабатываний менее 1 %. Однако они утверждают, что для достижения этой цели им не хватает 15% текста, написанного ИИ. 

Такие инструменты, как GPTZero, по-видимому, лидируют по точности: они заявляют о 99 % успешности анализа текста из Meta’s Llama 3.1 LLM. Наш тест также показал, что GPTZero правильно идентифицирует контент, созданный людьми, по сравнению с Phrasly. 

Но заявления компании о «повышенной алгоритмической точности» и «надежных обучающих данных» просто не гарантируют точность, поскольку конкретные текстовые идентификаторы ИИ (также известные как «водяные знаки») еще не существуют. 

Технические ограничения

Распознавание образов или понимание

Программы проверки ИИ полагаются на аналогичные наборы обучающих данных, которые используются в LLM и распознавании образов для поиска статистических аномалий, которые могут указывать на текст, сгенерированный ИИ. 

Один из способов, с помощью которого эти инструменты ищут закономерности, — через призму «недоумения» и «взрывности», которые часто отличают написанный человеком контент от текста, сгенерированного ИИ. 

Недоумение относится к сложности и непредсказуемости письма, тогда как взрывчатость отражает изменения в структуре и ритме предложения. 

Эти тонкие характеристики сложно воспроизводить ИИ последовательно, а проверяющим ИИ — точно оценивать.

Ложноположительные и отрицательные результаты

Эти инструменты склонны к ошибкам в обоих направлениях. 

Они могут пометить блестящую творческую работу как «созданную искусственным интеллектом» просто потому, что она уникальна или предъявляет слишком упрощенные требования к запутанности и взрывоопасности. 

Хуже того, они могут пропустить настоящий контент, созданный искусственным интеллектом, который был умело настроен. Это всего лишь подбрасывание монеты, и этого недостаточно для профессиональной оценки контента.

Текст AI «Снятие отпечатков пальцев»

Многообещающая технология нанесения водяных знаков разрабатывается для текста, генерируемого искусственным интеллектом, но она все еще находится в зачаточном состоянии и должна преодолеть некоторые серьезные препятствия, прежде чем стать надежным решением. 

OpenAI недавно объявила, что ее команда успешно разработала высокоточный метод нанесения водяных знаков на текст. Однако он не опубликует его до тех пор, пока не решит проблемы, связанные с глобальным вмешательством и потенциальными предубеждениями. 

Команда OpenAI также находится на ранних стадиях изучения метаданных с криптографической подписью в качестве метода происхождения текста, который приведет к нулевому ложному срабатыванию и будет более эффективным, чем стандартные водяные знаки – но в настоящее время это скорее научная фантастика, чем факт. 

Отставание от достижений искусственного интеллекта 

LLM появляются повсюду и развиваются с головокружительной скоростью, в то время как специалисты по проверке искусственного интеллекта изо всех сил стараются не отставать. 

Этические проблемы

Проблемы с проверочными устройствами ИИ выходят за рамки технических проблем. Они поднимают серьезные этические тревожные сигналы:

Ущерб репутации

Ложное срабатывание средства проверки ИИ может иметь серьезные последствия.

Создатели контента могут столкнуться с потерей доверия, разрушением профессиональных отношений и – в отраслях со строгими нормативными требованиями – даже с юридическими санкциями.

Это создает среду, в которой подлинное творчество может быть несправедливо наказано.

Предвзятость и дискриминация

Чекеры с искусственным интеллектом могут увековечивать предвзятость, потенциально дискриминируя определенные стили письма или голоса.

Это может привести к созданию мягкого, гомогенизированного Интернета, в котором заглушаются различные голоса. Хотим ли мы такого будущего контента?

Убийца творчества

Когда писатели знают, что эти несовершенные инструменты будут тщательно проверять их работу, они могут действовать осторожно. Больше никаких творческих рисков, никаких уникальных выражений. 

Результат? Скучный шаблонный контент, который никто не хочет читать.

Проблема с черным ящиком

Многие организации полагаются на средства проверки искусственного интеллекта, не понимая, как они работают. 

Некоторые компании, производящие детекторы искусственного интеллекта, даже не раскрывают прозрачности в отношении работы своих инструментов. 

Копайте глубже: Как выжить в результатах поиска, если вы используете инструменты искусственного интеллекта для контента

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More