Публикуем результат большого теста, в котором даем ответ на не простой вопрос, чем отличается текст, написанный человеком, от текста, который сгенерирован ИИ GPT.
Сложность вопроса заключена в том, что многие рерайтеры достаточно точно определяют генеративные тексты на глаз, но это не значит, что их можно легко поправить и сделать полностью человеческими. Дополнительный интерес теме придает горячее желание – автоматизировать процесс очеловечивания с помощью GPT.
Основой нашего эксперимента является то, что сегодня нет алгоритмов, способных абсолютно точно детектировать генеративные тексты, с учетом динамики развития GPT в ближайшее время такие системы не появятся, так считает OpenAI. Второй посыл заключен в наличии массы рекомендаций по очеловечиванию текстов, причем эти рекомендации дают как профанные сайты, так и разработчики детекторов.
Как проводится эксперимент, у нас имеется две среды: GPT-4 и детектор генеративных текстов gptzero. Русский текст переводим на английский язык. Имеется текст, рис. 1, который gptzero признает генеративным с вероятностью 86%.
Рисунок 1 - Генеративный текст, с вероятностью 86%
1) Используем подсказки GPT. Имеется два текста, первый, определяется детектором как текст написанный человеком, с вероятностью 100%, второй текст, рис. 1. Инструкция для GPT: Приведен пример текста, написанного человеком [текст], имеется второй текст, генеративный, написанный GPT [текст]. Проанализируйте тексты, укажите, что нужно изменить в генеративном тексте, для того, чтобы он стал похож на текст, написанный человеком. Пример ответа приведен на рис. 2.
Рисунок 2 - Ответ на вопрос, чем отличается генеративный текст, от текста, написанного человеком
Итак, GPT считает, что очеловечивание генеративного текста возможно при выполнении следующих условий:
Упрощение языка: упростите язык текста, чтобы сделать его более разговорным и менее формальным.
Добавьте сокращения: для придания тексту более естественного звучания добавьте такие сокращения, как "It's" и "They've".
Удалите повторяющиеся фразы: удалите или замените повторяющиеся фразы, избегайте тавтологии.
Уменьшите длину предложений: некоторые предложения довольно длинные, разбейте их на более короткие, для лучшего восприятия.
Добавьте переходы: для улучшения плавности и связанности текста добавьте переходы типа "Но" и "Со временем".
Замените пассивный залог на активный: замена предложений в пассивном залоге на активный, где это возможно, сделает текст более увлекательным.
Добавьте личные местоимения: личные местоимения сделают текст более доступным для восприятия.
Удалите профессионализмы: замените некоторые термины более простыми словами или объясните их простым языком.
Имея пояснение от GPT составим инструкцию, с помощью которой обработаем генеративный текст, рис. 1: Перепишите текст «другими словами», упростите язык изложения, добавьте уместные сокращения, удалите или замените повторяющиеся фразы, избегайте тавтологии, уменьшите длину предложений, добавьте переходы, для улучшения плавности и связанности текста, замените пассивный залог на активный, добавьте личные местоимения (Rewrite the text "in other words", simplify the language, add appropriate abbreviations, remove or replace repetitive phrases, avoid tautology, reduce sentence length, add transitions to improve fluidity and connectedness of the text, replace passive voice with active voice, add personal pronouns).
Результат работы инструкции представлен на скрине рис. 3, анализ по детектированью текста на рис. 4.
Рисунок 3 - Отработка инструкции по очеловечиванию текста на основании рекомендаций GPT
Рисунок 4 - Результат очеловечивания текста с помощью GPT
Как видно из рис. 3 и 4, советы GPT помогли и мы написали текст, который похож на человеческий. Возможен и другой подход, используя метод компиляции мы можем собрать текст из фраз и предложений, опубликованных в Интернет, для этого используем простую инструкцию: Скомпилируй научный текст аналогичного содержания, замени каждое предложение источника предложениями из источников российского Интернет.
Отработка инструкции показана на рис. 5 и 6.
Рисунок 5 - Отбор материалов из сети Интернет с помощью GPT поиска
Рисунок 6 - Компиляция текста, использовано 20 источников, Приложение 1
Как видно из рисунков, GPT скомпилировал текст из источников в сети Интернет, данный текст проверим в детекторе gptzero, рис. 7.
Рисунок 7 - Проверка компиляции, сгенерированной GPT в детекторе текстов ИИ, Приложение 1
Рисунок 7 показывает, что нами получен текст, который детектор идентифицирует как написанный человеком.
Вывод, сегодня многие студенты, да и ППС обращаются к GPT, тексты, которые генерирует ИИ достаточно примитивные, так как формируются на основании примитивных запросов пользователей. Обращаясь за услугой очеловечивания текстов, дайте ответ на вопрос - действительно генеративный текст так ценен для вас, действительно ли он описывает то, что не исследовано и не находится в интернет на десятках тысяч страниц?
Приложение 1
Понятие денег - одно из самых значительных изобретений человечества, наравне с колесом, средствами связи, электричеством, Интернетом и письменностью³. Вся мировая экономика основана на использовании денег, эволюция которых представляет собой длительный процесс, насчитывающий несколько тысяч лет³. Деньги - неотъемлемая часть товарного производства, развивающаяся вместе с ним⁴. Они служат эквивалентом, мерой стоимости любых товаров и услуг, способной непосредственно обмениваться на них⁴.
С появлением информационных технологий произошел переход к цифровой валюте. Цифровые платежные системы - это подтип платежных систем, способствующих проведению электронных транзакций через сети, такие как Интернет⁵. Цифровые платформы стали "центральными банками", а также самостоятельно выполняют функции технического провайдера, надзорного и законодательного органа⁵. Электронные деньги не нужно печатать, они не изнашиваются, их легко хранить и использовать⁵.
Распространение цифровых платежных систем связано с гармонизацией регулирования финансовых операций в развитых странах. В современных условиях замедления роста недостаточное регулирование финансовых рынков создает новые риски для стабильности как в развитых, так и в развивающихся странах. Передача данных по сетям связи и информационным технологиям стала телекоммуникациями¹⁵. Информация здесь может быть представлена в различных формах: звуки, цифровые сигналы, изображения, печатные слова¹⁵.
Цифровые платежные системы произвели революцию в мировой торговле. Они не только упорядочили транзакции, но и открыли новые возможности. По мере развития технологий эти системы, скорее всего, еще больше войдут в нашу повседневную жизнь, что еще больше изменит наше представление о богатстве и сделках. Электронные деньги стали популярным решением для переводов между кошельками пользователей и используются оффшорными компаниями по всему миру благодаря возможности анонимного перевода средств⁵.
Источники Интернет, 30.10.2023 г.
1) Эволюция денег, эволюция функции денег. https://www.sravni.ru/enciklopediya/info/ehvoljucija-deneg/.
2) Деньги: история возникновения, виды. https://infourok.ru/dengi-istoriya-vozniknoveniya-vidy-4380842.html.
3) Топ-10 лучших электронных платежных систем 2023 года. https://investonomic.ru/reyting-elektronnyh-platezhnyh-sistem/.
4) ОБЗОР ДОКЛАДА О ТОРГОВЛЕ И РАЗВИТИИ - UNCTAD. https://unctad.org/system/files/official-document/tdr2022overview_ru.pdf.
5) Data transmission - Wikipedia. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85.
6) Деньги - Википедия. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B5%D0%BD%D1%8C%D0%B3%D0%B8.
7) История денег, происхождение и развитие денег, история денег в России. https://www.sravni.ru/enciklopediya/info/dengi-istorija-deneg/.
8) Electronic payment system - Wikipedia. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0_%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%B6%D0%B5%D0%B9.
9) Топ-9 зарубежных платежных систем для международных платежей в 2023 году .... https://bing.com/search?q=%d1%86%d0%b8%d1%84%d1%80%d0%be%d0%b2%d1%8b%d0%b5+%d0%bf%d0%bb%d0%b0%d1%82%d0%b5%d0%b6%d0%bd%d1%8b%d0%b5+%d1%81%d0%b8%d1%81%d1%82%d0%b5%d0%bc%d1%8b.
10) Электронные платежные системы Интернета - Эквайринг и Интернет-эквайринг. https://www.ecommerce-payments.com/electronic-payment-systems-of-internet.html.
11) Payment system - Wikipedia. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%BB%D0%B0%D1%82%D1%91%D0%B6%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0.
12) Владимир Андрианов МИРОВАЯ ФИНАНСОВАЯ АРХИТЕКТУРА: ВОЗМОЖНОСТИ .... https://inecon.org/docs/2021/Andrianov_SE_9_2021.pdf.
13) Как разные страны регулируют криптовалюту: обзор законов в 2020 году .... https://habr.com/ru/companies/moneypipe/articles/523354/.
14) Криптовалютное регулирование: мировой опыт - ECONS.ONLINE. https://econs.online/articles/techno/regulirovanie-kriptovalyuty-mirovoy-opyt/.
15) Information technology - Wikipedia. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8.
16) Сети передачи данных: виды, построение, особенности. https://www.sviaz-expo.ru/ru/articles/2016/seti-peredachi-dannyh/.
17) Технологии передачи и представления информации - Информационные технологии. https://studref.com/364002/informatika/tehnologii_peredachi_predstavleniya_informatsii.
18) Инфокоммуникационные системы и сети: понятие, классификация, модели. .... https://fb.ru/article/416730/infokommunikatsionnyie-sistemyi-i-seti-ponyatie-klassifikatsiya-modeli-osobennosti-ustroystva-primenenie-i-nastroyka.
19) Четыре ключевых элемента платежей в цифровую эпоху. https://www.imf.org/ru/News/Articles/2020/12/11/sp121120-four-cornerstones-of-payments-
