Nova Ferramenta Detecta Plágio de IA com 99% de Precisão
Fique esperto!
Um programa desenvolvido pela Universidade do Kansas alega ser capaz de identificar de forma confiável 99% de todos os textos gerados por inteligência artificial (IA). Essa conquista marca um avanço significativo em relação às tentativas anteriores de distinguir automaticamente textos criados artificialmente de textos escritos por humanos.
Artigos gerados por modelos de IA, como o ChatGPT, são projetados para se assemelhar o mais possível à escrita humana com base no treinamento do modelo. Isso torna desafiador diferenciar texto plagiado gerado por IA do texto real.
Em comparação com tentativas anteriores, que tiveram taxas de sucesso de menos de 50%, a capacidade de detectar textos de IA com 99% de precisão é uma melhoria significativa e promissora. A equipe da Universidade do Kansas conduziu testes em que textos de treze revistas científicas, todos relacionados à química, foram comparados com 200 textos gerados pelo GPT-3.5 e GPT-4.
Os resultados revelaram que 198 desses textos foram identificados com sucesso como sendo gerados por IA, o que equivale a uma taxa de 99% de precisão. Esse reconhecimento se baseou em 20 características textuais, como comprimento variável de frases, ocorrência típica de certas palavras e pontuação. O sistema foi treinado com uma variedade de textos científicos da área de química.
A combinação da estrutura e linguagem clássica dos textos científicos com o foco em um campo temático específico parece ser a chave para a alta precisão do sistema.
No entanto, em um teste adicional que envolveu artigos de um site de notícias, o detector falhou completamente. Isso indica que o sistema pode ser mais eficaz em áreas de texto relacionadas a tópicos específicos. A pesquisa é promissora, pois demonstra que altas taxas de sucesso podem ser alcançadas ao aplicar ferramentas de análise de texto a áreas de conhecimento específicas.
Fonte: Department of Chemistry, University of Kansas (sciencedirect.com) via Nature – Ilustração gerada no DALL-E via Bing
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