Questi termini descrivono in che modo un rilevatore di IA può avere ragione o torto. Sono utili per interpretare qualsiasi risultato di Pangram.
I termini
- Falso positivo (FP) — testo scritto da una persona erroneamente segnalato come generato dall'IA.
- Falso negativo (FN) — Testo scritto dall’IA che sfugge al rilevatore.
- Precisione — tra tutto ciò che è stato identificato come IA, quanta parte era effettivamente IA? Un’elevata precisione comporta pochi falsi positivi.
- Accuratezza — la frequenza con cui il rilevatore fornisce risultati corretti nel complesso, sia per i testi generati dall’IA che per quelli scritti da esseri umani.
Precisione = TP / (TP + FP)
Accuratezza = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
Tasso di falsi positivi (FPR) = FP / (FP + TN)
Tasso di falsi negativi (FNR) = FN / (FN + TP)
Per i dati relativi a Pangram, si veda " Quanto è preciso/accurato Pangram?".
