AI コンテンツ検出器

言語モデルが文を書くとき、すべての事前トレーニング データを調べて、統計的に生成された文を出力しますが、これは単に人間の書き方ではありません。それは、人間の文章の膨大なコーパスと照らし合わせて分析すると明らかになります。

複数の技術を利用して AI テキスト パターンを認識できます。

2015 年以来、私たちは世界中の何千もの大学や企業からクロールされ、ユーザーがソースした何兆ものコンテンツ ページを収集、取り込み、分析して、AI ではなく人間がどのように書くかを理解するモデルをトレーニングしてきました。

また、AI テクノロジーを活用することで、当社の AI 検出器は、他の AI 生成テキストの存在とそれが残した信号を正確に認識し、精度をさらに高めます。

人間が書いたコンテンツが AI 生成コンテンツとして誤ってラベル付けされる確率は 0.2% で、AI コンテンツ検出プラットフォームの中で最も低くなります。それにもかかわらず、私たちはアイデアを共有し、自信を持って学ぶための安全な環境を構築することで、信頼性とデジタルの信頼性を高めるよう努めています。これには、特に冤罪に関して完全な正確性を確保する責任が伴います。これに対処するために、次のようないくつかの予防措置を講じました。

• 私たちの検出とそれを強化するアルゴリズムは、人間が生成したテキストと AI が生成したテキストを検出するように設計されています。 AI テキストの検出は精度が低くなる傾向があり、誤検知の可能性が高くなります。
  
  
• 学習を加速し、使用するモデルを改良するために、ユーザーが結果の精度を評価できるフィードバック ループを実装しました。これにより、まれではあるが誤検知の例を継続的に使用して改善することができます。
  
  
• 徹底的なテストを行った後にのみ、新しいモデルの検出を導入します。内部テストが高い信頼度のしきい値に達すると、ベータ テスターを活用して、追加の保証層を提供します。

Copyleaks では、世界中の何百万もの Copyleaks ユーザーの信頼を獲得し維持するために、当社の製品はプライバシー、セキュリティ、コンプライアンス管理の独立した検証を定期的に受けて、世界標準に対する認証を取得しています。当社の現在の Copyleaks 認証およびコンプライアンス標準には、SOC2、GDPR、PCI ペイメント カード業界データ セキュリティ標準、および NIST リスク管理フレームワーク (RMF) が含まれます。ぜひご覧ください。 コンプライアンスと認証 と セキュリティ慣行 詳細については、ページを参照してください。

はい。私たちの検出レポートは、テキストが散在している場合でも、人間によって書かれたテキストと AI によって書かれたテキストの特定の要素を強調表示します。