نحن نستثمر في أبحاث دقيقة من أجل تطوير تقنيات موثوقة للكشف باستخدام الذكاء الاصطناعي. تصفح أعمالنا المنشورة لتتعرف على كيفية تصميمنا لأنظمة تقلل من حالات الإيجابية الكاذبة، وتوسيع نطاق التغطية ليشمل طرقًا جديدة، ودعم فرق العمل في المؤسسات والمؤسسات التعليمية في جميع أنحاء العالم.
نقدم «بانغرام 4»، أحدث مصنف نصوص قائم على الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، والذي يحقق دقة رائدة تبلغ 0.0041% في معدل الإيجابيات الخاطئة، إلى جانب تحسين القدرة على التعميم خارج نطاق التوزيع، والمتانة في مواجهة الهجمات العدائية، والكشف الدقيق للنصوص المختلطة بين النصوص التي كتبها الذكاء الاصطناعي وتلك التي كتبها البشر.
اقرأ الورقةتتضمن نسبة كبيرة من الاستفسارات الموجهة إلى نماذج اللغة الكبيرة طلبات لتعديل نصوص مقدمة من المستخدمين، بدلاً من إنشاء نصوص جديدة من الصفر. وفي حين تركزت الأبحاث السابقة على الكشف عن النصوص التي تم إنشاؤها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي، فإننا نثبت أن النصوص التي تم تعديلها بواسطة الذكاء الاصطناعي يمكن تمييزها عن النصوص المكتوبة بواسطة البشر وتلك التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
اقرأ الورقةتُعد أدوات "إضفاء الطابع البشري على النصوص المُولدة بالذكاء الاصطناعي" فئة جديدة من أدوات البرمجيات عبر الإنترنت، تهدف إلى إعادة صياغة النصوص التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي بطريقة تسمح لها بالتهرب من برامج الكشف عن النصوص المُولدة بالذكاء الاصطناعي. وقد قمنا بدراسة 19 أداة من أدوات "إضفاء الطابع البشري" وإعادة الصياغة، وقمنا بتقييم تأثيراتها من الناحية النوعية ومدى دقة هذه الأدوات في الحفاظ على معنى النص الأصلي.
اقرأ الورقةنظرة متعمقة على «Pangram Text»، وهو كاشفنا القائم على نموذج «ترانسفورمر» والذي تم تدريبه باستخدام تقنية «استخراج النماذج السلبية الصعبة» لتقديم دقة رائدة في القطاع فيما يتعلق بالمحتوى المكتوب بواسطة الذكاء الاصطناعي.
اقرأ الورقة
