Labai tikėtina, kad per pastarąją savaitę perskaitėte tekstą, kurį parašė dirbtinis intelektas (DI), ir apie tai net nesusimąstėte. Laikais, kai DI algoritmas gali sukurti argumentuotą ir įtikinamą straipsnį, el. laišką ar skelbimą iškyla svarbi problema: kaip atskirti, ar tekstą parašė žmogus, ar mašina, rašoma startuolio „Oxsico“ pranešime žiniasklaidai.
Su šiuo iššūkiu tvarkomasi skirtingais būdais, o vienas iš patikimiausių – DI kurto teksto atpažinimo sistemos, pateikiančios procentiškai išreikštą tikimybę, jog tekstas buvo sukurtas ne žmogaus. Nors anglų kalba tokių įrankiu apstu – ką tik pasirodęs sprendimas lietuvių kalba yra pirmas toks šalyje.
„Dirbtinio intelekto perversmo laikais suprasti skaitomo teksto kilmę yra būtina. Tai daugiau nei kritinio mąstymo pratimas – DI priemonės dažnai mini melagingą ar klaidinančią informaciją, kurią būtina iš anksto identifikuoti, siekiant išvengti tolimesnės jos sklaidos. Todėl atpažinti algoritmo kurtą tekstą yra vis svarbesnis įgūdis visiems siekiantiems tapti informuotais turinio vartotojais. Be to, tai itin aktualus iššūkis švietimo įstaigose, kai vis daugiau mokinių ir studentų renkasi nesąžiningą DI įrankių pagalbą, kuriant rašto darbus. Tad džiaugiamės galėdami pasiūlyti savąjį problemos sprendimą nuo šiol nemokamai prieinamą ir lietuvių kalba“, – teigia startuolio „Oxsico“ vadovė Kotryna Tomkevičiūtė.
Įvedus norimą patikrinti tekstą ar jo ištrauką į „Oxsico AI“ teksto atpažinimo sistemą, galimai dirbtinio intelekto sukurtas tekstas pažymimas spalviškai. Kuo spalva ryškesnė, tuo didesnė tikimybė, kad sakinys yra sugeneruotas DI.
Vertinant gautus rezultatus, svarbu atminti paprastą taisyklę. Jeigu modelis nurodo didesnę nei 50 proc. tikimybę, jog tekstas buvo sukurtas DI – galime manyti, kad tekstą parašė DI. Ir priešingai, jei pateikiama tikimybė siekia mažiau nei 49 proc., rekomenduotina tokį turinį vertinti kaip sukurtą žmogaus.
Svarbių problemų sprendimas
Pasak K. Tomkevičiūtės, plagijavimo, neteisingo citavimo, o šiandien ir DI kuriamų darbų iššūkiai aukštosiose mokyklose – ne tik edukacinės, bet ir esminės visuomenės problemos.
„Praėjęs pavasaris patvirtino išankstinius lūkesčius – studentai ir mokiniai sunkiai atsispiria pagundai palengvinti savo gyvenimą rašant atsiskaitomuosius darbus. Į pagalbą DI algoritmai pasitelkiami skirtingu laipsniu: galvojant rašto darbo temą, ieškant reikiamos literatūros, formuojant argumentus, o aplaidžiausi renkasi apskritai nerašyti, šį darbą patikint dirbtiniam intelektui.
Mažesnės studentų pastangos lems ne tik prastesnį kompetencijų bagažą, bet ir menkesnes karjeros perspektyvas. Todėl akivaizdu, jog valstybės, kurios išmoks tinkamai panaudoti dirbtinį intelektą, nesumažinant, o padidinant savo gyventojų įgūdžius – pirmaus užtikrinant bendrą visuomenės gerovę“, – mintimis dalijasi K. Tomkevičiūtė.
DI kurtų tekstų analizės iššūkiai
„Galvojant apie DI kurto teksto atpažinimo sistemas, svarbu pažymėti ir galimus tokių sprendimų ribotumus. Reikia turėti omenyje, jog galime kliautis tik tikimybiniu įvertinimu, kuris ne visada atitinka realybę. Todėl modelio veikimą reikėtų vertinti visumoje, atsiribojant nuo epizodinių netikslumų.
Be to, svarbu iš anksto aiškiai apsibrėžti, kas yra traktuojama kaip DI kurtas turinys. Pavyzdžiui, tekstinis turinys gali būti unikalus ir sukurtas žmogaus, tačiau vartotojui pasinaudojus DI pagalba, tvarkant stiliaus klaidas, gramatiką, skyrybą toks tekstas gali būti prilygintas DI kuriamam turiniui. Todėl siekiant išvengti nesusipratimų, būtina nusistatyti aiškias DI naudojimo gaires“, – pastebi Kotryna Tomkevičiūtė.
