
Geçen hafta, Pangram'ın artık AI insanlaştırıcılarını tespit edebildiğini duyurmuştuk. Ancak, "insanlaştırıcı nedir?" diye merak ediyor olabilirsiniz. Peki bunlar kimin için tasarlanmıştır?
Şunu bir düşünün: Bir üniversite öğrencisisiniz. ChatGPT'yi kullanarak bir makale yazdınız ya da ödev sorularınızı bir yapay zekaya girdiniz. Ancak, teslim edeceğiniz ödevlerin yapay zeka içeriği açısından kontrol edileceğini biliyorsunuz. Bu yüzden, içeriğin gerçek kaynağını gizlemenin bir yolunu arıyorsunuz.
Humanizer'lar sorununuzun çözümü: Metninizi bir humanizer'a kopyalayıp yapıştırarak, metnin yapay zeka tarafından yazıldığını "gizleyebilirsiniz".

Birçok yazılım, Turnitin'in yapay zeka algılama sistemini atlatmayı temel bir özellik olarak öne sürüyor. Turnitin, okullarda ve üniversitelerde intihal ve yapay zeka ile yazılmış metinleri tespit etmek üzere tasarlanmış bir araçtır.
İnsancılaştırıcılar, yapay zeka tarafından üretilen metinlerin gerçek yazarını gizlemek amacıyla bu metinleri değiştirmek, çarpıtmak ve anlaşılmaz hale getirmek için çok çeşitli teknikler kullanır. Bu tekniklerin belirli metinler üzerinde yarattığı etkiyi anlamak amacıyla, Pangram araştırmacıları halka açık 19 insancılaştırıcıdan yazı örnekleri topladı ve insancılaştırmanın her bir örnek üzerindeki etkisini manuel olarak değerlendirdi. İşte bulgularımız:
İnsani metin denetimimiz sırasında, insanlaştırıcıların sık sık kullandığı çeşitli teknikler tespit ettik. Bunlar arasında şunlar yer almaktadır:
Bazen insanlaştırıcılar, kelimeleri eşanlamlılarıyla değiştirerek tespit edilmekten kaçınmaya çalışır. Ancak eşanlamlılar her zaman tam olarak aynı anlama gelmediği için bu, metne zarar verebilir. Örneğin, şu cümleyi ele alalım:
Orijinal cümle:
Arabamı tamir ettirmem gerekiyor çünkü motor garip bir ses çıkarıyor.
Eş anlamlı kelimelerle değiştirilmiş cümle:
Motorumdan tuhaf bir ses geldiği için arabamı tamir ettirmem gerekiyor.
Her kelime görünüşte aynı anlama gelse de, bu durum metne zarar veriyor ve metnin anlaşılırlığını ve akıcılığını bariz bir şekilde düşürüyor; hatta bazen komik bir etki yaratıyor.
Bazen de, insanlaştırıcılar bir metne anlamsız ifadeler eklerler; böylece yapay zeka dedektörlerinin, bu anlamsız sözlerin bir yapay zekadan çıkmış olmasının pek olası olmadığına karar vereceğini umarlar.
Örnek saçmalık:
...sonuç olarak, derslerine daha fazla çaba göstereceklerdir. CGSizeMake, s. 18-23. Son olarak…
Örnek Orijinal Metin:
Teknolojinin hakim olduğu bir çağda, cep telefonlarının sunduğu kolaylık, iletişim kurma ve bilgiye erişme biçimimizi kökten değiştirmiştir. Ancak bu gelişme, özellikle araç kullanırken cep telefonu kullanılması durumunda ciddi sonuçlar doğurmaktadır.
Örnek Kalite Düşüşü:
Günümüzde teknoloji, cep telefonları sayesinde daha kolay iletişim kurmamızı ve bilgi almamızı sağlıyor; ancak bu, sürüş sırasında bu cihazları kullanmanın teknolojinin karanlık yüzünü ortaya koyuyor, çünkü cep telefonları herkes için büyük bir tehlike arz ediyor…
İnsancılaştırıcılar, yapay zeka algılamasından kaçınmak üzere tasarlanmış yeni bir araç sınıfıdır. Ancak, bir insancılaştırıcının kullanımı her zaman bir risk taşır. Pangram tarafından yürütülen yeni bir araştırma, ince ayarlamalarla AI dedektörlerinin, humanizer belirli bir modeli atlatmak için özel olarak geliştirilmiş olsa bile, humanize edilmiş metni tespit edecek şekilde eğitilebileceğini göstermektedir. Farklı araçların bu zorluğun üstesinden nasıl geldiğine dair ayrıntılı bilgi için AI dedektör karşılaştırmamıza göz atın. Ayrıca, bir humanizer kullandığınızda, metninizin kalitesinin düşmesi ve çıktınıza anlamsız ifadeler eklenmesi riskiyle karşı karşıya kalırsınız.
Son olarak, Pangram'da geliştirdiğimiz model, yüksek kaliteli insan kaynaklı içeriğin %90'ından fazlasını tespit edebilecek kadar sağlamdır. Daha fazla bilgi edinmek isterseniz, buradaki duyurumuzu okuyabilir veya info@pangram.com adresinden bize ulaşabilirsiniz!

Elyas Masrour, Pangram’ın kurucu mühendislerinden biridir. Maryland Üniversitesi’nden mezun olur olmaz Pangram’a ikinci çalışan olarak katıldığından beri, model sunma API’si, rol tabanlı erişim kontrolleri ve destekleyici kanıt iş akışları gibi kritik altyapıları geliştirmiştir. Elyas ayrıca, saldırılara karşı dayanıklılık, model yorumlanabilirliği ve heterojen karışık içerik tespiti gibi projelerde araştırma ekibiyle yakın işbirliği içindedir. İş dışında Elyas, film yapımı, okuma ve şehri keşfetme gibi insan yaratıcılığı ve ifadesinin geniş bir yelpazesinin tadını çıkarmaktadır.






