CopyLeaks AI द्वारा लिखे गए कंटेंट का पता लगाने वाला एक लोकप्रिय टूल है। लेकिन यह कोड को कैसे संभालता है? आइए जानते हैं।
शिक्षा के क्षेत्र में बड़े भाषा मॉडल व्यापक रूप से इस्तेमाल हो रहे हैं, इसलिए शिक्षकों को AI डिटेक्शन टूल का उपयोग करके खुद को इनके अनुरूप ढालने की ज़रूरत है। लेकिन अधिकांश AI डिटेक्टर टेक्स्ट पर ध्यान केंद्रित करते हैं। हम जानते हैं कि असाइनमेंट अलग-अलग रूपों में होते हैं।
उदाहरण के लिए, कोडिंग को ही लें।
चिंता की कोई बात नहीं—CopyLeaks शिक्षकों के लिए CodeLeaks के रूप में एक समाधान पेश करता है। लेकिन यह कितना सटीक है? इस लेख में हम इसकी सटीकता का विश्लेषण करेंगे, CodeLeaks का उपयोग करने का तरीका बताएंगे और इसके बारे में अपने विचार साझा करेंगे। पढ़ते रहें!
CopyLeaks क्या है?
CopyLeaks को AI के दुरुपयोग और साहित्यिक चोरी पर अंकुश लगाने के लिए बनाया गया है। यह ऐसे टूल का एक सेट है जो टेक्स्ट, दस्तावेज़ों और यहां तक कि कोड का विश्लेषण करने के लिए अत्याधुनिक एल्गोरिदम का इस्तेमाल करता है।
“Empowering Originality and Inspiring Authenticity” के अपने आदर्श वाक्य पर कायम रहते हुए, CopyLeaks अपने प्लेज़रिज़्म चेकर और AI कंटेंट डिटेक्टर के साथ अलग पहचान बनाता है। जब हमने अपने डेटा से उनके AI कंटेंट डिटेक्टर का परीक्षण किया, तो वास्तविक सकारात्मक परिणामों में इसकी सटीकता 75% रही, जो Content at Scale और Originality जैसे टूल से बेहतर थी। गलत सकारात्मक परिणामों में इसका स्कोर 80% रहा, जो आठ डिटेक्टरों में दूसरा सबसे अधिक था।
CodeLeaks क्या है?
CodeLeaks, CopyLeaks का एक टूल है जो कॉपी किए गए कोड का पता लगाता है, चाहे वह मौजूदा लाइब्रेरी से लिया गया हो या किसी भाषा मॉडल से। हर कोड एंट्री एक विस्तृत रिपोर्ट तैयार करती है, जिसमें डुप्लिकेट किए गए सेक्शन, उनके स्रोत और साहित्यिक चोरी का प्रतिशत दिखाया जाता है। हम जल्द ही इस बारे में और विस्तार से जानेंगे।
CodeLeaks का उपयोग करके AI कोड का पता कैसे लगाएं?
चरण #1: अकाउंट बनाएं
CodeLeaks से कोड का पता लगाना शुरू करने के लिए सबसे पहले एक अकाउंट बनाएं। उनके डैशबोर्ड पर जाएं और स्क्रीन के ऊपरी-बाएं कोने में दिए गए “Login” या “Create Account” बटन पर क्लिक करें।
चरण #2: अपना कोड अपलोड करें
अब आपको उनका पूरा डैशबोर्ड दिखाई देना चाहिए। जाँचने के लिए अपनी स्क्रीन के बीच में छह विकल्प देखें। इसके बाद “Code” विकल्प चुनें।
लॉग इन करने के बाद, बस किसी कोड फ़ाइल को डैशबोर्ड पर ड्रैग करें। अब केवल अंतिम चरण पूरा करना बाकी है।
चरण #3: विस्तृत रिपोर्ट पाएं
आगे बढ़ने से पहले, मैं ChatGPT की मदद से एक Python स्क्रिप्ट बनाकर उसे .py फ़ाइल के रूप में सेव करने वाला हूं। मैंने ChatGPT से Fizzbuzz के लिए कोड लिखने को कहा, जो एक प्रसिद्ध Leetcode चैलेंज है।
यह रहा टास्क: आपको 1 से 100 तक की संख्याएं प्रिंट करनी हैं। अगर कोई संख्या 3 का गुणज है, तो “FIZZ” प्रिंट करें; अगर वह 5 का गुणज है, तो “BUZZ” प्रिंट करें। जो संख्याएं 3 और 5 दोनों की गुणज हैं, उनके लिए “FIZZBUZZ” प्रिंट करें।
ChatGPT ने मुझे यह समाधान दिया:
इसे .py फ़ाइल के रूप में सेव करके CodeLeaks पर अपलोड करते हैं। यह रहा इसका परिणाम:
AI कोड विश्लेषण, कोड साहित्यिक चोरी की जांच से अलग होता है। यह मुख्य रूप से इनपुट के बारे में एक बात बताता है: इसकी कितनी संभावना है कि इसे AI ने बनाया है, जिसे प्रतिशत के रूप में दिखाया जाता है।
CodeLeaks कितना सटीक है?
अब जब आप CodeLeaks को समझ चुके हैं, तो आइए AI कोड का पता लगाने में इसकी सटीकता जांचते हैं। इस टेस्ट के दो हिस्से हैं: ट्रू पॉज़िटिव और फ़ॉल्स पॉज़िटिव। पहला हिस्सा AI कोड के लिए है, जबकि दूसरे में जांचा जाता है कि CodeLeaks मानवीय कोड का पता लगा सकता है या नहीं। तो, चलिए शुरू करते हैं…
ट्रू पॉज़िटिव टेस्ट
फ़ॉल्स पॉज़िटिव टेस्ट
CodeLeaks की सटीकता पर कुल स्कोर और विचार
CodeLeaks की सटीकता देखकर मैं हैरान था। इसने सैंपल डेटा को 8 में से 7 बार सही तरीके से AI या मानवीय कोड के रूप में पहचाना, जो प्रभावशाली है। एक गलती के बावजूद इसका प्रदर्शन अच्छा रहा। इस टूल को अपने परिणामों पर पूरा भरोसा था और इसने AI की संभावना के लिए 0% या 100% के स्कोर दिए—और अधिकांश मामलों में यह सही था।
एक और खास बात यह है कि CopyLeaks सामान्य टेक्स्ट की तुलना में कोड में AI का पता बेहतर तरीके से लगाता हुआ दिखाई देता है। मुझे लगता है कि इसमें कमेंट्स की बड़ी भूमिका है। AI द्वारा बनाए गए दोनों कोड और गलत पहचाने गए टेस्ट में काफी कमेंट्स और नोट्स थे।
निष्कर्ष
आज की दुनिया में AI डिटेक्शन को काफी जांच-परख का सामना करना पड़ रहा है, लेकिन CopyLeaks इसमें पीछे नहीं रहता। हम जानते हैं कि यह AI द्वारा जनरेट किए गए टेक्स्ट का पता लगाने में कुशल है, लेकिन किसने सोचा था कि यह AI कोड का पता लगाने में भी इतना अच्छा होगा?
यह देखना उत्साहजनक है कि टेक्स्ट हो या कोड, AI डिटेक्शन बेहतर होता जा रहा है। OpenAI की इस दावे के लिए आलोचना की गई थी कि डिटेक्शन विश्वसनीय नहीं है, हालांकि उनका कहना सही था। फिर भी, बड़े भाषा मॉडलों के साथ AI डिटेक्शन टूल भी आगे बढ़ रहे हैं और CopyLeaks शायद इस बदलाव का नेतृत्व कर रहा है।
CopyLeaks के बारे में उत्सुक हैं? इस जैसे हमारे अन्य लेखों में इसके बारे में और जानें। शुभकामनाएं!
