हमारा मानना है कि यह बेहद महत्वपूर्ण है कि कंटेंट AI द्वारा बनाया गया है या नहीं, इसकी जाँच करने वाले टूल स्पष्ट, ईमानदार और जिम्मेदार हों। AI द्वारा लिखी गई सामग्री की पहचान करने की जरूरत रखने वाले हर व्यक्ति को आसानी से पता चलना चाहिए कि उसकी जरूरतों के लिए कौन-सा टूल सबसे अच्छा काम करता है।
AI डिटेक्शन टूल महत्वपूर्ण हैं, लेकिन वे हमेशा सही नहीं होते। लोगों को यह जानना जरूरी है कि ये टूल क्या कर सकते हैं और क्या नहीं। इन टूल को बनाने वालों को यह स्पष्ट बताना चाहिए कि उनके टूल कितनी अच्छी तरह काम करते हैं।
Bypass Engine टूल की गुणवत्ता के बारे में जानकारी उपलब्ध है, जिसमें अलग-अलग अध्ययनों की रिपोर्ट भी शामिल हैं।
आप यहाँ क्लिक करके Bypass Engine टूल को मुफ़्त में आज़मा सकते हैं।
हमारा AI डिटेक्टर आज़माएँ
यह गाइड आपको सबसे अच्छा AI कंटेंट डिटेक्टर चुनने का तरीका बताती है। इसमें बताया गया है कि ये कैसे काम करते हैं और उनकी सटीकता जाँचने के लिए टूल दिए गए हैं। इसमें शामिल हैं:
- एक ऐसा डेटासेट, जिसका इस्तेमाल हम दोनों AI डिटेक्टरों की गुणवत्ता जाँचने के लिए कर सकते हैं।
- एक सरल टूल, जो अलग-अलग संग्रहों से चीज़ों को पहचानने में AI की क्षमता की जाँच करता है।
- पहचान के लिए बेहतरीन परीक्षण चुनने हेतु निर्देश और कैलकुलेटर।
- स्पष्ट रिपोर्ट, जो सभी के देखने योग्य डेटा के आधार पर सच्चाई दिखाती हैं।
यह गाइड आपको AI डिटेक्टरों की पहचान करना, उनकी कार्यक्षमता जाँचना, अपने प्रयोग करना और अलग-अलग डिटेक्टरों की तुलना करना सिखाती है।
कोई सवाल है? हमसे संपर्क करें!
संक्षेप में:
- Lite अब आसान AI सहायता के लिए सभी का पसंदीदा बन गया है (जैसी सहायता Grammarly देता है) और इसने Standard संस्करण की जगह ले ली है।
- Turbo 3.0.1 एक बेहद स्मार्ट टूल है, जो AI के छोटे-से-छोटे संकेतों का भी पता लगा लेता है।
- AI से पूरी तरह मुक्त काम के लिए Turbo 3.0.1 चुनें।
- आसान AI सहायता और कम गलतियों के लिए Lite चुनें।
- Bypass Engine अब काम की जाँच करने में और भी बेहतर हो गया है, जिससे यह सबसे सटीक AI डिटेक्टर बन गया है।
AI डिटेक्शन हमेशा सही नहीं होता। कुछ लोगों का मानना है कि यह हर चीज़ पकड़ लेता है, जबकि दूसरों को लगता है कि यह बहुत कुछ छोड़ देता है। वास्तविक स्थिति इन दोनों के बीच है। हम सभी यह देखने का इंतज़ार कर रहे हैं कि OpenAI या कोई और हमें इससे अलग कुछ दिखा पाता है या नहीं।
– AI को विकसित करने और इस्तेमाल करने में स्पष्टता और जिम्मेदारी महत्वपूर्ण है।
– AI डिटेक्टर समाज पर जनरेटिव AI के कुछ नकारात्मक प्रभावों को रोकने में मदद कर सकते हैं।
AI डिटेक्शन को स्पष्ट और जिम्मेदार बनाना छात्रों और कर्मचारियों के लिए निष्पक्षता और सुरक्षा बनाए रखने में मदद करता है। Bypass Engine AI के सही इस्तेमाल का समर्थन करता है। यह पारदर्शिता को बढ़ावा देता है और सुनिश्चित करता है कि लोग जो देखते या पढ़ते हैं, उस पर भरोसा कर सकें।
FTC का कहना है कि AI द्वारा बनाई गई सामग्री का पता लगाने में AI कितना सक्षम है, इस बारे में किए गए दावों को लेकर सावधान रहें।
तथ्यों की जाँच करने वाले AI टूल्स को यह साबित करना चाहिए कि वे वाकई अच्छा काम करते हैं। बिना प्रमाण के खुद को बेहतर बताना सभी के लिए बड़ी समस्याएँ पैदा कर सकता है।
FTC का कहना है कि हमें उन टूल्स पर भरोसा नहीं करना चाहिए जो यह साबित नहीं कर सकते कि वे सही तरीके से काम करते हैं। इन टूल्स के निर्माता भी FTC की बात से सहमत हैं और कोई भी उनके काम की जाँच कर सकता है।
ऐसी गलतियों के कारण समस्याएँ सामने आई हैं—मसलन, एक शिक्षक ने गलती से पूरी कक्षा को फेल कर दिया।
लोग AI से बनाए गए कंटेंट को पहचान न पाएं, तो इसके गंभीर परिणाम हो सकते हैं।
हमें ऐसे टूल्स की ज़रूरत है जो AI से बनाए गए इस कंटेंट को पहचान सकें। अभी हमारे पास मौजूद टूल्स और अध्ययन इस कंटेंट से पैदा होने वाली बड़ी समस्याओं से निपटने के लिए पर्याप्त मजबूत नहीं हैं।
- बड़े पैमाने पर फैलाई गई भ्रामक जानकारी।
- झूठी कहानियाँ।
- हानिकारक और अनचाहे संदेश।
- स्कूल में अनुचित नकल / AI का इस्तेमाल करके किसी का काम कॉपी करना।
- झूठी धारणाएँ।
- धोखाधड़ी करने वाले लेखक।
- धोखाधड़ी करने वाली कंपनियाँ।
- उत्पादों के बारे में गढ़ी गई प्रशंसा।
- गढ़े गए नौकरी के आवेदन फ़ॉर्म।
- गढ़े गए कॉलेज प्रवेश निबंध।
- छात्रवृत्ति के लिए गढ़े गए आवेदन।
Originality.ai का संस्करण इतिहास:
नवंबर 2022 : उन्होंने एक परीक्षण संस्करण लॉन्च किया। यह ChatGPT से पहले उपलब्ध था। यह GPT-2, GPT-NEO, GPT-J और GPT-3 को पहचान सकता था। लेकिन कुछ छोटे बदलाव करके इसे चकमा दिया जा सकता था।
अप्रैल 2023 : ChatGPT द्वारा बनाई गई सामग्री को पहचानने में सुधार हुआ, भले ही किसी ने शब्दों में बदलाव कर दिया हो। अब गलतियाँ भी कम हो गईं।
अगस्त 2023 : उन्होंने सटीकता बढ़ाई और AI द्वारा बदली गई सामग्री पहचानने में सुधार किया। उन्होंने डेटा का एक मुफ़्त सेट भी साझा किया और AI डिटेक्टरों की जाँच के लिए एक नया टूल शुरू किया।
फरवरी 2024 : Grok, Mixtral, GPT-4 Turbo, Gemini और Claude 2 जैसे नए AI टूल का इस्तेमाल करके उन्होंने Turbo 3.0 को बेहतर बनाया। यह 98.8% मामलों में सही साबित हुआ और इसमें गलतियाँ भी कम हुईं।
जुलाई 2024 : Lite 1.0.0 लॉन्च किया गया। यह 98% सटीक है और इसमें 1% से भी कम गलतियाँ होती हैं। यह यह पता लगाने में भी मदद करता है कि लेखन में Grammarly जैसे AI की मदद ली गई है या नहीं।
सितंबर 2024 : उन्होंने Lite को सबसे अच्छा मॉडल चुना और पुराने मॉडल का इस्तेमाल बंद कर दिया।
अक्टूबर 2024 : उन्होंने Turbo 3.0.1 बनाया। यह लगभग कभी गलत नहीं होता और इसमें 3% से भी कम गलतियाँ होती हैं। इसे AI को चकमा देने से रोकने के लिए बनाया गया है और यह ऐसे प्रयासों के प्रति बेहद मजबूत है।
हमारा AI डिटेक्टर कैसे काम करता है: एक आसान गाइड
हमारे पास एक ऐसा सिस्टम है जो बता सकता है कि कोई चीज़ कंप्यूटर ने लिखी है या किसी व्यक्ति ने।
AI और इंसानों द्वारा लिखे गए ढेरों उदाहरणों का अध्ययन करके यह सिस्टम बेहतर होता जाता है। एक शक्तिशाली मॉडल की मदद से यह उन विशेषताओं को पहचानना सीखता है, जो दोनों को अलग बनाती हैं।
क्या आप कंप्यूटर द्वारा लिखे गए कंटेंट को पहचानने के बारे में जानना चाहते हैं?
मशीनें AI द्वारा लिखे गए टेक्स्ट को कैसे पहचानती हैं
यहाँ उन तीन मुख्य तरीकों की आसान व्याख्या दी गई है, जिनसे कोई टूल—जिसे कंप्यूटर लर्निंग की दुनिया में अक्सर “क्लासिफ़ायर” कहा जाता है—यह पता लगा सकता है कि कोई टेक्स्ट AI ने लिखा है या किसी इंसान ने।
1. समस्याएँ हल करने के लिए विशेषताओं का इस्तेमाल
- ऐसे पैटर्न पहचानता है जो केवल AI द्वारा बनाए गए टेक्स्ट में होते हैं।
- शब्द-आवृत्ति दिखाती है कि हम शब्दों को एक साथ कितनी बार दोहराते हैं। लोग कुछ वाक्यांशों का बार-बार इस्तेमाल करते हैं, जबकि AI अपने शब्दों में अधिक बदलाव करता है।
- भ्रमशीलता यह मापती है कि हम अगले शब्द का अनुमान कितनी आसानी से लगा सकते हैं। AI द्वारा बनाया गया टेक्स्ट आमतौर पर आसानी से अनुमान लगाया जा सकता है (कम भ्रमित करने वाला), जबकि लोगों द्वारा लिखा गया टेक्स्ट समझना अधिक कठिन होता है (अधिक भ्रमित करने वाला)।
- आवृत्ति संबंधी विशेषताएँ – यह देखता है कि शब्द या वाक्यांश कितनी बार दिखाई देते हैं। असामान्य पैटर्न इस बात का संकेत हो सकते हैं कि इसमें AI की भूमिका रही है।
- अध्ययनों से पता चला है कि AI द्वारा बनाया गया टेक्स्ट, खासकर पुराने प्रकार का, आमतौर पर समझने में आसान होता है।
- AI विराम-चिह्नों का सही इस्तेमाल करता है, लेकिन उसका लेखन इंसानों के लिखने जितना स्वाभाविक महसूस नहीं हो सकता।
- फायदे: तेज़, पैसे बचाता है और पुराने AI सिस्टम के लिए अच्छा है।
- कमियाँ: GPT-4 और Bard जैसे जटिल मॉडल को पहचानने में कठिनाई होती है।
- उदाहरण: GPTZero, Winston AI
2. ज़ीरो-शॉट तरीका
- AI टेक्स्ट का मिलान उसके लिखने के तरीके से करता है।
- फायदे: इस्तेमाल में आसान, अतिरिक्त सीखने की ज़रूरत नहीं।
- कमियाँ: शब्दों को बदलकर आसानी से बचा जा सकता है
- उदाहरण: GPTZero, ZeroGPT
3. AI को और स्मार्ट बनाने के हमारे तरीके में सुधार
- BERT और RoBERTa जैसे स्मार्ट प्रोग्राम्स का इस्तेमाल करके उन विशेषताओं को पहचानता है, जो AI के लेखन को इंसानों के लेखन से अलग बनाती हैं।
- फायदे: यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि टेक्स्ट किसने बनाया है।
- कमियाँ: नवीनतम AI मॉडल के साथ तालमेल बनाए रखना महँगा और धीमा है।
- उदाहरण: Originality.ai AI Detector, OpenAI Text Classifier (ऑफ़लाइन कर दिया गया)
जिस परीक्षण की हम बात कर रहे हैं, उसमें पहले बताई गई सभी रणनीतियों का इस्तेमाल करके अलग-अलग डिटेक्टरों के प्रदर्शन की जाँच की जाती है।
परीक्षण की योजना:
हमने नए Bypass Engine AI कंटेंट चेकर की जाँच कुछ इस तरह की:
1. हमने ढेरों उदाहरणों के साथ तीन अलग-अलग प्रकारों को देखा।
2. हमने एक कठिन और छोटे डेटा सेट पर इसके प्रदर्शन की जाँच की।
3. हमने इसे अपने टूल्स के साथ आज़माया और जहाँ ऑटोमेटिक तरीकों का इस्तेमाल नहीं कर सके, वहाँ जानकारी खुद दर्ज की।
4. Originality.ai वास्तव में कितना अच्छा है, यह जानने के लिए हमने प्रसिद्ध डेटा स्रोतों का इस्तेमाल किया।
हम किसी भी व्यक्ति के इस्तेमाल किए जा सकने वाले टूल और विशेष डेटा सेट की मदद से दूसरे परीक्षण को दोबारा भी कर सकते हैं।
हमारा नया Adversarial AI Detection Dataset देखें:
हम AI डिटेक्टरों के प्रदर्शन की जाँच करने और उनकी सीमाएँ दिखाने के लिए एक विशेष डेटा सेट साझा कर रहे हैं। इसमें शामिल हैं:
- कठिन, रोबोट द्वारा लिखी गई कहानियाँ (जैसे ChatGPT-4 की रचनाएँ या बदले हुए रोबोटिक शब्द)। अंतर समझने के लिए लोगों द्वारा लिखा गया कंटेंट।
यह डेटा एक बड़े समूह से लिया गया है, लेकिन मुख्य परीक्षणों के लिए चुना नहीं गया। इससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि परीक्षण निष्पक्ष और पक्षपात रहित हों।
नीचे दी गई तालिका देखें। इसमें डेटासेट की सूची और हर एक का संक्षिप्त विवरण दिया गया है।
आप यहाँ क्लिक करके डेटासेट डाउनलोड कर सकते हैं।
जाँचने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? अपना डेटा इस्तेमाल करके देखें!
अपने डेटा के साथ AI टूल का इस्तेमाल करने से उनकी सटीकता बढ़ती है। लेकिन नकली पोस्ट पकड़ने के लिए आपको उनमें कुछ बदलाव करने पड़ सकते हैं। अपने डेटा के साथ डिटेक्टर कितना अच्छा काम करता है, यह जाँचने के लिए हमारा मुफ़्त टूल आज़माएँ।
तरीका समझना और सभी के लिए मुफ़्त टूल खोजना:
लोगों ने AI द्वारा लिखे गए कंटेंट को बेहतर ढंग से पहचानने में मदद करने वाले टूल बनाए हैं। ये जानकारी, आँकड़े और स्पष्ट विवरण देते हैं। उनका सबसे अच्छा टूल AI डिटेक्टर के साथ विशेष कोड के ज़रिए काम करता है, जिससे जाँच आसान और सटीक हो जाती है।
- एक ही दिन में लगभग एक ही समय पर सभी परीक्षण करना।
- यह सुनिश्चित करना कि हर टूल को बिना किसी बदलाव के बिल्कुल वही टेक्स्ट मिले।
- नए डेटासेट उपलब्ध होते ही उनका तेज़ी से परीक्षण करना।
- संभावित ग्राहकों या शोधकर्ताओं को अपने डेटा के साथ टूल आज़माने देना, ताकि वे अपनी ज़रूरतों के लिए सबसे अच्छा AI डिटेक्टर चुन सकें।
नए LLM बहुत तेज़ी से सामने आ रहे हैं और AI डिटेक्शन भी बेहतर हो रहा है। इसका मतलब है कि अगर किसी अध्ययन को प्रकाशित होने में 4 महीने लगते हैं, तो वह तब तक पहले ही पुराना हो चुका होता है।
इस टूल की विशेषताएँ:
- मुफ़्त और बिना भुगतान के उपलब्ध
- अलग-अलग AI चेकर से ढेर सारे टेक्स्ट की जाँच कर सकता है
- आपको तुरंत जानकारी देता है
- यह अपने-आप पता लगाता है कि चेकर कितनी अच्छी तरह काम करते हैं (जैसे उनकी सटीकता, वे कितनी गलतियाँ करते हैं और भी बहुत कुछ)।
इस शानदार टूल का लिंक देखें: https://github.com/OriginalityAI/AI-detector-research-
टूल।
हमने आपके डेटासेट के साथ अपने टूल का इस्तेमाल करने के लिए तीन आसान तरीके भी जोड़े हैं।
- Microsoft Excel में AI द्वारा बनाए गए कंटेंट को खोजें
- Google Sheets में AI द्वारा बनाए गए कंटेंट को खोजें।
- AirTable में AI कंटेंट खोजें।
स्कूलों में AI डिटेक्टर के इस्तेमाल पर हमारी राय और गलतियों की समस्या
किसी ने कुछ गलत किया है या नहीं, यह तय करने के लिए केवल AI स्कोर पर निर्भर करना गलत हो सकता है।
गलतियों को रोकने के लिए, निर्माताओं ने लेखकों और छात्रों के लिए एक गाइड के साथ-साथ Chrome के लिए एक मुफ़्त टूल भी दिया है, जिससे यह जाँचा जा सकता है कि काम मौलिक है या नहीं।
नया संस्करण, 1.0.0 Lite, स्कूलों के लिए बनाया गया है ताकि Grammarly जैसे टूल की मदद से छोटे-मोटे सुधार आसानी से किए जा सकें।
AI डिटेक्टर सही हैं या नहीं, इसकी जाँच कैसे करें
AI द्वारा बनाए गए कंटेंट को पहचानने वाले AI डिटेक्टर कितने अच्छे हैं, यह पता लगाने का हमारा तरीका यहाँ दिया गया है। इसमें थोड़ी तकनीकी जानकारी हो सकती है, लेकिन अगर आप गहराई से समझना चाहते हैं, तो हमारे पास आपके लिए और भी विवरण हैं।
डिटेक्टर कितना अच्छा है, यह बताने वाली एक अकेली संख्या हमारे लिए बिल्कुल मददगार नहीं होती!
इसके बारे में अधिक जानकारी जाने बिना केवल एक “सटीकता” स्कोर पर भरोसा नहीं करना चाहिए।
आइए, इन डिटेक्टरों के काम करने की क्षमता को परखने के अलग-अलग तरीकों पर नज़र डालते हैं…
कन्फ्यूज़न मैट्रिक्स
कन्फ्यूज़न मैट्रिक्स और F1 स्कोर से पता चलता है कि कोई AI मॉडल वास्तविक और AI द्वारा बनाए गए कंटेंट में कितना अच्छा अंतर कर सकता है। यह जानकारी आपको एक ही चित्र में तुरंत दिखाई देती है।
- True Positive (TP) का मतलब है कि AI द्वारा बनाए गए टेक्स्ट की सही पहचान की गई।
- Missed (FN) – AI चेकर ने गलती की और AI द्वारा बनाए गए कंटेंट को इंसान द्वारा लिखा हुआ चिह्नित कर दिया।
- Mistake (FP) – AI चेकर ने गलती से इंसान द्वारा बनाए गए कंटेंट को AI द्वारा लिखा हुआ बता दिया।
- True Negative – यह इंसानों द्वारा लिखे गए कंटेंट की सही पहचान करता है।
GPT-4 और मानव डेटा के साथ कन्फ्यूज़न मैट्रिक्स को समझना, आसान संस्करण 1.4
सही सकारात्मक दर — AI टेक्स्ट पकड़ना
यह x% मामलों में AI द्वारा लिखा गया टेक्स्ट सही ढंग से पहचान लेता है। सही सकारात्मक दर, या TPR, को संवेदनशीलता, हिट रेट या रिकॉल भी कहा जाता है।
- सही सकारात्मक दर TPR = TP / (TP & FN)
सही नकारात्मक दर — मानव लेखन ढूँढना:
यह x% मामलों में सही ढंग से जाँचता है कि कंटेंट किसी व्यक्ति ने बनाया है। सही नकारात्मक दर TNR (जिसे विशिष्टता या चयनात्मकता भी कहा जाता है)।
- सही नकारात्मक दर TNR = TN / (TN & FP) = 1- FPR
सटीकता:
सिर्फ सही होना ही सब कुछ नहीं है—AI लेखन ढूँढने वाले कुछ टूल खुद को बहुत अच्छा बताते हैं, लेकिन यह नहीं दिखाते कि वे कैसे काम करते हैं।
- सटीकता = सही / (सही + गलत) = (TP + TN) / (TP + TN + FB +FN)
F1:
एक ऐसा स्कोर, जो सटीकता और सभी महत्वपूर्ण चीज़ों को पहचानने की क्षमता को मिलाकर AI डिटेक्टरों का निष्पक्ष मूल्यांकन करता है।
- F1 = 2 x (PPV x TPR) / (PPV + TPR), जहाँ प्रिसीजन (PPV) = TP / (TP + FP)
वे मेट्रिक्स जिन पर हमने विचार किया, लेकिन इस्तेमाल नहीं किया:
- हमने ROC और AUROC को शामिल नहीं किया, क्योंकि हम यह नहीं बदल सकते कि दूसरे टूल कितने संवेदनशील हैं और कुछ टूल प्रतिशत स्कोर का इस्तेमाल नहीं करते।
- प्रिसीजन, जिसका अर्थ PPV =TP /(TP+FP) है, का भी इस्तेमाल नहीं किया जाता।
तो, AI कंटेंट के रूप में वास्तव में किसे गिना जाता है?
AI कंटेंट किसे माना जाता है और किसे नहीं? लोगों और AI सहायकों, दोनों की मदद से अधिक लेखन होने के कारण यह बताना मुश्किल हो जाता है कि कौन-सा कंटेंट पूरी तरह AI से बना है!
कुछ शोधों में यह तय करने के अजीब तरीके अपनाए गए हैं कि किस लेखन को वास्तविक मानव-लिखित या AI-निर्मित माना जाए।
उदाहरण के लिए, एक अध्ययन ने विभिन्न भाषाओं में इंसानों द्वारा लिखे गए टेक्स्ट को देखा, फिर उसे AI की मदद से अंग्रेज़ी में अनुवाद किया और फिर भी उसे वास्तविक मानव-लेखन माना।
डेटासेट का विवरण:
AI-निर्मित डेटासेट को ऐसा बताना जैसे उसे किसी इंसान ने लिखा हो???
AI डिटेक्टरों को यह पहचानना होता है कि AI द्वारा बनाए गए टेक्स्ट में बहुत बदलाव किया गया है। छोटे-से छोटे संपादन से भी यह छिप सकता है कि टेक्स्ट AI ने बनाया था। इसलिए हम AI से प्रभावित कंटेंट को अलग-अलग तरीकों से वर्गीकृत करते हैं।
- AI द्वारा लिखा गया लेखन = AI द्वारा बनाया गया
- लोगों द्वारा सुधारा गया AI लेखन = AI द्वारा बनाया गया
- AI द्वारा बनाया गया, जिसमें इंसानों ने बड़े बदलाव किए = AI द्वारा बनाया गया
- योजना AI की, लेकिन लोगों द्वारा बड़े पैमाने पर बनाया और बदला गया = AI द्वारा बनाया गया
- लोगों द्वारा लिखा गया, AI की थोड़ी मदद के साथ = यह निर्भर करता है
- अध्ययन AI द्वारा, लेकिन लेखन लोगों द्वारा = पूरी तरह लोगों द्वारा बनाया गया
- लेखन और जाँच, दोनों लोगों द्वारा = पूरी तरह लोगों द्वारा बनाया गया
लेखन में हम जितना अधिक AI का इस्तेमाल करते हैं, यह पहचानना उतना ही आसान हो जाता है कि वह AI द्वारा लिखा गया है। पत्रकार Kristi Hines और अन्य लोगों ने इस विषय की जाँच की। उन्होंने अपने निष्कर्ष Search Engine Journal में साझा किए।
हम जुलाई 2024 के अपडेट के लिए Bypass Engine के नए Lite वर्ज़न की विशिष्टता की जाँच कर रहे हैं।
आखिरकार! अब कुछ परीक्षण करने का समय है
नए और बेहतर LLM लगातार आते रहते हैं, इसलिए हमें अपने मॉडल और उन्हें जाँचने के तरीकों को अपडेट करते रहना पड़ता है।
Version Lite 1.0.0 से मिलिए।
हमारा जुलाई 2024 रिलीज़ Version Lite 1.0.0 लेकर आ रहा है। देखें कि इस नए Lite मॉडल ने हमारे परीक्षणों में कैसा प्रदर्शन किया।
- Lite वर्ज़न लोगों द्वारा लिखे गए कंटेंट को पहचानने में बहुत अच्छा है और बहुत कम गलतियाँ करता है, यहाँ तक कि AI द्वारा किए गए छोटे बदलावों का पता लगाते समय भी।
- अलग-अलग डेटासेट का प्रदर्शन
- Lite Version 1.0.0 यह बता सकता है कि कंटेंट में कुछ AI संपादन हुए हैं या वह पूरी तरह AI से बनाया गया है।
- जब यह किसी चीज़ को AI से बना हुआ बताता है, तो इसके गलत होने की संभावना बेहद कम, केवल 1% होती है (यह पुराने Version 2.0.0 से बेहतर है)। AI से बनी चीज़ों को पहचानने में भी यह अच्छा है और केवल 2% मामलों में उन्हें पहचान नहीं पाता।
- जिन 10 AI परीक्षणों में इसे आज़माया गया, उनमें से 4 में यह सबसे सटीक रहा।
- मुख्य बातें: गलती की दर बेहद कम और मामूली AI बदलावों वाले कंटेंट को पहचानने में शानदार।
Version Lite 1.0.0 Grammarly जैसे AI टूल्स द्वारा किए गए बदलावों को पहचानने में बेहद अच्छा है और यह बहुत कम गलतियाँ करता है। यही वजह है कि यह स्कूलों और शिक्षण संस्थानों के लिए बेहतरीन है।
AI की चालाकी से की गई मदद पहचानने वाले 6 टूल्स की समीक्षा
अब हम अलग-अलग AI डिटेक्टरों का परीक्षण करके देखेंगे कि वे कितनी अच्छी तरह काम करते हैं।
इन परीक्षणों को बार-बार दोहराने के लिए हमने इस्तेमाल किया…
- हमारा बिल्कुल नया टूल देखें: Open Source AI Detector Accuracy Checker।
- इन मुफ़्त डेटासेट को देखें और जानें कि अलग-अलग टूल्स एक-दूसरे के मुकाबले कैसा प्रदर्शन करते हैं:
- ओपन सोर्स Adversarial AI Detection Benchmark
- ChatGPT Detector के लिए Bias Dataset
Test #2 थोड़ा मुश्किल है। इसमें GPT-3, GPT-4, ChatGPT और Paraphraser के डेटा के लिए चुनौतीपूर्ण सेटिंग्स का इस्तेमाल किया गया है। यह सामान्य AI कंटेंट वाले ज़्यादातर AI पहचान टूल्स जैसा नहीं है।
Test #2 देखें — हमें क्या पता चला
स्कोर, डेटा और अन्य विवरण डाउनलोड करने के लिए यहाँ जाएँ:
- https://drive.google.com/drive/folders/14uCk9s8ypSp63Yd-M4EGYr9uDyO4U9D0?usp=drive_link
Test Number 2 – यह जाँचने के परिणाम कि AI, AI से लिखे गए कंटेंट को पहचान सकता है या नहीं:
हमने यह परीक्षण पुराने Version 2.0.0 के साथ किया था, लेकिन अब हम इसका इस्तेमाल नहीं करते।
अब देखते हैं कि हमारे नवीनतम Version Lite ने इन परीक्षणों में कैसा प्रदर्शन किया।
- तालिका में सामग्री को एक विशेष संख्या F1 के आधार पर क्रमबद्ध किया गया है। यह संख्या बताती है कि टूल AI कंटेंट को पहचानने और मानव द्वारा बनाए गए कंटेंट को सही ढंग से पहचानने में कितना सक्षम है।
- हर टूल ने चीज़ों को गलत तरीके से मिलाने से बचने में अच्छा प्रदर्शन किया। गलती की दर 0.8% से लेकर अधिकतम 7.6% तक रही।
- AI कंटेंट पहचानने की उनकी क्षमता में काफी अंतर था—यह 19.8% से लेकर 98.4% तक रही।
Test #2 — हर AI डिटेक्टर भ्रमित करने वाले कंटेंट की पहचान कैसे करता है:
डेटा को समझना with Bypass Engine — चुनौतीपूर्ण डेटासेट के साथ हमारे दूसरे प्रयोग पर एक सरल नज़र
[Turbo Model 3.0.1]
[Lite Model 1.0.0]
Winston.AI — आज़माकर देखना — चुनौतीपूर्ण डेटा के साथ दूसरा प्रयोग
Winston.ai F1 = 52.0
Tree.AI — तालिका में भ्रम — Experiment #2 चुनौतीपूर्ण डेटा जाँच
Sapling.ai F1 = 37.9
GPTZero का भ्रम से मुकाबला – राउंड 2: चुनौतीपूर्ण डेटा के साथ परीक्षण
GPTZero F1 = 34.2
Content at Scale की सामग्री को समझना – भ्रम को समझना – Experiment #2: चुनौतीपूर्ण डेटा को आज़माना
ContentatScale F1 = 33.4
CopyLeaks: चुनौतीपूर्ण डेटा सेट पर परीक्षण
CopyLeaks F1 = 32.9
टेस्ट #2 की समस्याएँ:
इनपुट को आसान बनाना: हमें ContentAtScale, TurnItIn और WinstonAI जैसे कुछ AI टूल को हाथ से जाँचना पड़ा, क्योंकि कंप्यूटर यह सब नहीं कर सकते थे। कुछ गलतियाँ हो सकती हैं, लेकिन जिन चीज़ों को लेकर हमें संदेह था, उनकी दोबारा जाँच की गई।
डेटा की गुणवत्ता: डेटासेट एक बहुत बड़े संग्रह से लिया गया था और इसे पूरी तरह साफ़ नहीं किया गया था, इसलिए कुछ उदाहरण बिल्कुल सही नहीं हो सकते हैं।
13 फ़रवरी 2024 को हमने अपने नए AI डिटेक्टर की जाँच की और 24–28 जुलाई 2023 के दौरान भी परीक्षण किए थे। ये परीक्षण बताते हैं कि उस समय यह कैसे काम करता था, लेकिन यह नहीं बताते कि बाद में इसका प्रदर्शन कैसा रहेगा।
AI का अध्ययन करने वाली हमारी टीम का कहना है कि केवल 2,000 परीक्षणों से यह पूरी तस्वीर नहीं मिलती कि यह कैसे काम करता है।
अलग-अलग जानकारी के साथ इसकी सटीकता जाँचना चाहते हैं? कई तरह के डेटा वाले हमारे मुफ़्त टूल का इस्तेमाल करें।
- ओपन-सोर्स AI डिटेक्टर तुलना टूल और डेटासेट: अब उपलब्ध
टेस्ट #3 – अन्य AI डिटेक्शन डेटासेट और 5 अतिरिक्त परीक्षण:
आपके लिए आज़माने हेतु यहाँ और डेटा है।
हमने इस डेटा के साथ सभी टूल का परीक्षण नहीं किया, लेकिन Bypass Engine को ज़रूर आज़माया। Bypass Engine का प्रदर्शन इस तरह रहा।
यह सारा डेटा ऐसे शोध-पत्रों से लिया गया है जिन्हें कोई भी पढ़ सकता है।
नीचे हम Lite और Turbo मॉडल के बीच के अंतर देख रहे हैं।
टेस्ट 3-A: ChatGPT वास्तविक मानव विशेषज्ञों से कितना मिलता-जुलता है?
- अध्ययन से पता चलता है कि इस मॉडल ने मानव निर्णायकों और यहाँ तक कि सर्वश्रेष्ठ विशेषज्ञों से भी 8.8% बेहतर प्रदर्शन किया। शोध में शामिल अन्य मॉडलों की तुलना में अलग-अलग परीक्षणों में भी इसे बेहतर अंक मिले।
- https://arxiv.org/pdf/2301.07597.pdf
- https://huggingface.co/datasets/Hello-SimpleAI/HC3
Bypass Engine टेस्ट #3-A: ChatGPT के शब्दों को मानवीय भाषा में बदलना
[Turbo Model 3.0.1]
[Lite Model 1.0.0]
टेस्ट 3-B: कंप्यूटर द्वारा लिखे गए वैज्ञानिक लेखों की पहचान करना
- https://aclanthology.org/2023.trustnlp-1.17.pdf.
- https://huggingface.co/datasets/tum-nlp/IDMGSP
- परीक्षण के पैमाने के अनुसार हमारा मॉडल चार अन्य मॉडलों से अधिक सटीक है। इसे शोध-पत्रों से सीखने की आवश्यकता नहीं है। लेकिन यदि बाकी तीन मॉडल लगभग सभी प्रकार के परीक्षण डेटा से सीखते हैं, तो वे हमारे मॉडल से थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
Bypass Engine: AI द्वारा लिखे गए निबंधों की पहचान पर टेस्ट #3-B
[Turbo Model 3.0.1]
[Lite Model 1.0.0]
डेटासेट और परिणाम
टेस्ट 3-C: बड़े AI सिस्टम द्वारा लिखे गए टेक्स्ट की पहचान करना
- शोध-पत्र से पता चला कि विशिष्टता ने परीक्षण किए गए सभी डिटेक्टरों को पीछे छोड़ दिया।
- शोध-पत्र: https://arxiv.org/pdf/2305.15047.pdf
- डेटासेट: https://github.com/vivek3141/ghostbuster (2,895 नमूने)
Ghostbuster परीक्षण — कन्फ्यूज़न चार्ट — Bypass Engine, टेस्ट 3-C
[Turbo Model 3.0.1]
[Lite Model 1.0.0]
डेटासेट और परिणाम
टेस्ट 3-D — यह समझना कि AI अपने द्वारा बनाए गए निबंधों की पहचान कैसे कर सकता है
- दोनों वर्गों में हमें पूरे 100% अंक मिले।
- अंग्रेज़ी सीख रहे स्वीडिश छात्रों द्वारा लिखे गए लेख बताते हैं कि हमारा मॉडल अंग्रेज़ी सीखने वालों के साथ कितनी अच्छी तरह काम करता है।
- हमने यहाँ बताए गए हर मॉडल से बेहतर प्रदर्शन किया।
- https://www.mdpi.com/2076-3417/13/13/7901
- https://github.com/rcorizzo/one-class-essay-detection
Bypass Engine — कन्फ्यूज़न टेबल को समझना — टेस्ट #3-D — AI द्वारा लिखे गए निबंधों की पहचान
[Turbo Model 3.0.1]
डेटासेट और परिणाम
टेस्ट 3-E — AI की पहचान करें: CheckGPT की मदद से ChatGPT के स्कूली निबंध ढूँढना
- हमारा सिस्टम AI द्वारा बनाए गए टेक्स्ट को पहचानने में वाकई बहुत अच्छा था। इसने 96.7% मामलों में सही पहचान की। इसमें भौतिकी, कंप्यूटर विज्ञान और सामाजिक अध्ययन जैसे कठिन विषय भी शामिल थे, जिन पर हमने सिस्टम बनाते समय खास ध्यान नहीं दिया था। GPTZero का स्कोर 61.2% रहा।
- हमने 9,000 उदाहरणों की जाँच की और 94.5% मामलों में सही परिणाम मिला—यह हमारे जैसे सबसे अच्छे अध्ययनों के लगभग बराबर है। अलग-अलग तरीकों से परीक्षण करने के बावजूद हमारा प्रदर्शन शानदार रहा और यह पहचानने में GPTZero से कहीं बेहतर रहा कि कंटेंट AI द्वारा बनाया गया है या नहीं।
- https://arxiv.org/pdf/2306.05524.pdf
- https://huggingface.co/datasets/julianzy/GPABenchmark
TryMe Originality – Confusion Puzzle – Test #3-E – क्या आप मुझे पहचान सकते हैं?
[Turbo Model 3.0.1]
डेटासेट और परिणाम
अन्य अध्ययन
जिन अध्ययनों और डेटा पर हमने चर्चा नहीं की, उनमें भी वही समस्याएँ हैं…
- छोटे परीक्षण (100 नमूनों का इस्तेमाल करना पर्याप्त नहीं है!)
- लंबा इंतज़ार — अगर किसी अध्ययन को प्रकाशित होने में बहुत समय लगता है, तो यह समस्या है, क्योंकि चीज़ें तेज़ी से बदलती हैं।
- डेटा साझा न करना — जब अध्ययन अपना डेटा साझा नहीं करते, तो यह हमेशा निराशाजनक होता है।
- टूल की तुलना — जब भी टूल या सटीकता की तुलना की जाए, तो इस्तेमाल किया गया डेटा साझा किया जाना चाहिए।
- सरल AI परीक्षण — कठिन AI बनाम इंसान परीक्षण बनाना मुश्किल और महँगा है, लेकिन आसान AI परीक्षण बहुत साधारण होते हैं। GPT-2 द्वारा बनाए गए डेटा से किया गया परीक्षण हमें बहुत कम जानकारी देता है।
- देखने लायक अन्य परीक्षण:
- HuggingChat AI Detector
- Paraphrase Plagiarism Checker
तीसरे पक्ष के समूहों ने छह और अध्ययन किए। उन्होंने पाया कि Originality.ai सबसे सटीक टूल है।
- AI द्वारा लिखे गए टेक्स्ट को पहचानने की हमारी क्षमता का अध्ययन
- AI द्वारा बनाए गए टेक्स्ट को पकड़ने के तरीकों का अध्ययन
- AI द्वारा लिखे गए लेखों को पहचानने में प्रोग्राम कितने अच्छे हैं?
- “RAID” अध्ययन पर एक विस्तृत नज़र
- जब AI चिकित्सा विषयों पर लिखता है
- विज्ञान के सारांशों में AI की भूमिका पर शोध
- यह जाँचना कि छात्र अपने गृहकार्य के लिए AI का इस्तेमाल करते हैं या नहीं
हमने अपने डेटा के साथ-साथ सभी के लिए उपलब्ध अन्य डेटा का भी इस्तेमाल किया। परीक्षण लगातार दिखाते हैं कि Originality.ai AI द्वारा बनाए गए काम को पहचानने में अच्छा है।
AI द्वारा बनाए गए टेक्स्ट को पहचानने वाले सभी टूल
यहाँ AI कंटेंट चेकर टूल खोजने की एक आसान गाइड दी गई है। अगर आप अन्य AI चेकर्स और उनके काम करने के तरीकों की तुलना करना चाहते हैं, तो यह लेख देखें: “22 AI कंटेंट डिटेक्शन टूल्स।”
टूल की सूची:
- HuggingFace
- GLTR.io AI
- Passed.AI
- Writer.com
- Willieai.com
- GPTZero
- ContentAtScale
- CopyLeaks
- POE Poem of Quotes
- DetectGPT
- On-Page.AI
- GPTRadar.com
- Percent Human
- Grover
- KazanSEO
- Sapling
- CrossPlag
- CheckForAI.com
- Draft & Goal
- GPTkit.ai
- ParaphrasingTool.ai
- OpenAI Text Classifier (हटा दिया गया)
- AI लेखन जाँच
- Winston AI
- InkForAll
- ContentDetector.ai
- WriteFull
- ZeroGPT
- TurnItIn
- Bypass Engine
परीक्षणों से साबित हुआ कि कुछ टूल दूसरों से बेहतर हैं! कई टूल जल्दबाज़ी में बनाए गए थे और केवल लोकप्रिय ओपन सोर्स GPT-2 डिटेक्टर का इस्तेमाल करते हैं (पिछले महीने इसे 195k बार डाउनलोड किया गया)।
हमारा मॉडल बेहतर काम क्यों करता है?
हमें लगता है कि Originality.ai अन्य उपलब्ध विकल्पों की तुलना में AI द्वारा लिखी गई सामग्री पहचानने में कहीं बेहतर है। इसकी वजह यह है:
- यह AI मॉडल बहुत अधिक कंप्यूटिंग शक्ति का इस्तेमाल करता है, जिससे इसे चलाना महंगा पड़ता है। इसलिए यह मुफ़्त या विज्ञापनों द्वारा समर्थित नहीं हो सकता।
- यह AI इंटरनेट पर लिखने वाले लोगों की मदद करता है। यह ऑनलाइन सामग्री पढ़कर सीखता है कि कोई चीज़ इंसान ने लिखी है या AI ने। यह पुरानी किताबों को नहीं देखता, क्योंकि उनकी लेखन शैली अलग होती है।
- यह AI कठिन सवालों और तरकीबों का अध्ययन करके बेहतर होता जाता है और नई चुनौतियों के अनुसार अधिक सटीकता से खुद को ढालता है।
अंतिम शब्द
Bypass Engine की टीम ने अपने AI कंटेंट चेकर को बेहतर बनाने और बेहतरीन प्रदर्शन का लक्ष्य हासिल करने के लिए कड़ी मेहनत की है।
नतीजे…
- Bypass Engine ने Lite 1.0.0 लॉन्च किया।
- Lite 1.0.0 बेहद सटीक है और इसकी सफलता दर 98% है। यह केवल 1% मामलों में गलती करता है। आप इसका इस्तेमाल Grammarly के सुझावों की तरह अपनी लेखन शैली बेहतर बनाने के लिए भी कर सकते हैं। यह स्कूल के काम के लिए एकदम सही है।
- Bypass Engine ने Version 3.0.1 Turbo लॉन्च किया
- Turbo 3.0.1 लगभग हर बार सही नतीजे देता है, बहुत कम गलतियाँ करता है और इसे चकमा देना मुश्किल है।
- अगर आप अपने लेखन में AI बिल्कुल नहीं चाहते, तो Turbo version 3.0.1 चुनें।
- अगर कुछ छोटी-मोटी चीज़ें ठीक करना आपके लिए ठीक है, तो Lite चुनें।
- छह अलग-अलग अध्ययनों में, सटीक नतीजे पहचानने के मामले में नवीनतम Bypass Engine संस्करण हर बार सबसे बेहतर रहा।
- हमने एक कठिन नए परीक्षण सेट पर यह जाँचने वाले छह टूल आज़माए कि लेखन AI द्वारा किया गया है या नहीं। AI द्वारा लिखी गई सामग्री पहचानने में Bypass Engine सबसे बेहतर रहा।
- डिटेक्टरों की तेज़ी से जाँच के लिए बनाया और साझा किया गया एक नया, आसान-से-इस्तेमाल टूल और विशेष डेटा सेट
हमें उम्मीद है कि यह पोस्ट आपको AI डिटेक्टरों और उनकी सटीकता के बारे में जानना आसान बनाएगी। अगर आपकी दिलचस्पी है, तो हम आपको चीज़ों की खुद जाँच करने के लिए ज़रूरी टूल देना चाहते हैं।
हमारा मानना है…
- AI बनाने और इस्तेमाल करने के दौरान हमें पारदर्शी और ज़िम्मेदार होना चाहिए।
- AI की पहचान करने वाले टूल समाज पर पड़ने वाले इसके कुछ नकारात्मक प्रभावों को कम करने में मदद कर सकते हैं।
- AI की पहचान करने वाले टूल कितने सही या गलत हैं, यह जानकारी स्पष्ट और ज़िम्मेदारी से साझा की जानी चाहिए—ठीक वैसे ही जैसे हम AI के निर्माण और इस्तेमाल में पारदर्शिता और ज़िम्मेदारी की अपेक्षा करते हैं।
हमें उम्मीद है कि यह अध्ययन आपके लिए उपयोगी होगा। Bypass Engine के बारे में कोई सवाल है?
हमसे संपर्क करें।
क्या आप अपने खुद के परीक्षण करने की सोच रहे हैं? हमें बताएं। चाहे आप छात्र हों, पत्रकार हों या बस कुछ सीखना चाहते हों, हम आपकी मदद के लिए मौजूद हैं।
अलग-अलग अध्ययनों में देखें कि Bypass Engine कितना सटीक है और हमारे AI डिटेक्टर को खुद आज़माएँ!
