
La settimana scorsa abbiamo annunciato che Pangram è ora in grado di individuare gli strumenti di "humanizzazione" basati sull'intelligenza artificiale. Ma forse vi starete chiedendo: che cos'è uno strumento di "humanizzazione"? E a chi è destinato?
Immagina questo: sei uno studente universitario. Hai appena scritto un saggio usando ChatGPT o hai inserito le domande dei compiti in un'intelligenza artificiale. Tuttavia, sai che i tuoi elaborati saranno controllati per verificare la presenza di contenuti generati dall'IA. Quindi, stai cercando un modo per nascondere la vera origine del contenuto.
Gli "humanizer" sono la soluzione al tuo problema: basta copiare e incollare il testo in uno di questi strumenti per "nascondere" il fatto che sia stato scritto da un'intelligenza artificiale.

Molti strumenti di "umanizzazione" pubblicizzano la possibilità di eludere il rilevamento dell'intelligenza artificiale di Turnitin come una delle loro caratteristiche principali. Turnitin è uno strumento progettato per individuare il plagio e i testi generati dall'intelligenza artificiale nelle scuole e nelle università.
Gli strumenti di umanizzazione utilizzano un'ampia gamma di tecniche per modificare, distorcere e confondere i testi generati dall'IA, al fine di nasconderne la vera paternità. Per comprendere l'effetto che hanno su determinati brani di testo, i ricercatori di Pangram hanno raccolto campioni di testo provenienti da 19 strumenti di umanizzazione disponibili al pubblico e hanno valutato manualmente gli effetti dell'umanizzazione su ciascun campione. Ecco cosa abbiamo scoperto:
Nel corso della nostra analisi dei testi umanizzati, abbiamo individuato diverse tecniche che gli umanizzatori utilizzano ripetutamente. Tra queste figurano:
A volte chi si occupa di humanizzazione cerca di eludere i controlli sostituendo le parole con i loro sinonimi. Tuttavia, questo può compromettere la qualità del testo, poiché i sinonimi non hanno sempre lo stesso significato preciso. Prendiamo ad esempio la seguente frase:
Frase originale:
Devo portare l'auto a riparare perché il motore emette uno strano rumore.
Frase con sinonimi sostituiti:
Devo portare la mia auto in officina perché il motore emette uno strano rumore.
Sebbene ogni parola sembri avere lo stesso significato, ciò compromette la qualità del testo e ne riduce evidentemente la chiarezza e la scorrevolezza, talvolta con un effetto quasi comico.
Altre volte, chi si occupa di "umanizzare" i testi aggiunge frasi senza senso a un testo, nella speranza che i rilevatori di IA ritengano che quel farneticio non possa essere stato generato da un'intelligenza artificiale.
Esempio senza senso:
...di conseguenza, si impegneranno maggiormente nello studio. CGSizeMake, pagg. 18-23. E, ultimo ma non meno importante…
Testo originale di esempio:
In un'epoca dominata dalla tecnologia, la praticità dei cellulari ha trasformato il modo in cui comunichiamo e accediamo alle informazioni. Tuttavia, questo progresso comporta gravi conseguenze, in particolare quando si utilizzano i cellulari alla guida.
Esempio di deterioramento della qualità:
Oggigiorno la tecnologia ci permette di comunicare e ricevere informazioni con maggiore facilità grazie ai cellulari, ma c'è anche il rovescio della medaglia: l'uso di questi dispositivi mentre si guida, poiché i cellulari rappresentano un grave pericolo per tutti…
Gli "humanizer" sono una nuova categoria di strumenti progettati per eludere i sistemi di rilevamento dell'IA. Tuttavia, l'uso di un "humanizer" comporta sempre un rischio. Una nuova ricerca condotta da Pangram dimostra che, con sottili modifiche, i rilevatori di IA possono essere addestrati a individuare testi umanizzati, anche quando l'humanizer è stato creato appositamente per eludere un modello specifico. Per approfondire come diversi strumenti affrontano questa sfida, dai un'occhiata al nostro confronto tra rilevatori di IA. Inoltre, quando utilizzi un humanizer, rischi di compromettere la qualità del testo e di aggiungere elementi privi di senso al risultato finale.
Infine, qui a Pangram, il nostro modello è in grado di individuare oltre il 90% dei contenuti umanizzati di alta qualità. Se vuoi saperne di più, leggi il nostro annuncio qui o scrivici all'indirizzo info@pangram.com!

Elyas Masrour è uno degli ingegneri fondatori di Pangram. Da quando è entrato a far parte di Pangram come secondo dipendente, appena uscito dall’Università del Maryland, ha sviluppato infrastrutture fondamentali quali l’API di distribuzione dei modelli, i controlli di accesso basati sui ruoli e le pipeline di supporto per le prove. Elyas lavora inoltre a stretto contatto con il team di ricerca su progetti quali la robustezza agli attacchi avversari, l’interpretabilità dei modelli e il rilevamento di contenuti misti eterogenei. Al di fuori del lavoro, Elyas ama dedicarsi a una vasta gamma di attività creative ed espressive, tra cui la realizzazione di film, la lettura e l'esplorazione della città.






