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최고의 AI 및 ChatGPT 콘텐츠 탐지기 16개 비교

Aug 14, 2023

검색 엔진 랜드 » SEO » 최고의 AI 및 ChatGPT 콘텐츠 탐지기 16개 비교

새로운 ChatGPT 대안이 매일 등장함에 따라 AI 콘텐츠 탐지기도 인기를 얻고 있습니다.

이 기사에서는 이러한 탐지기 중 16개를 공유하고 이것이 내 원본 미발표 글의 일부 단락과 ChatGPT의 동일한 주제에 대한 몇 단락을 비교하여 점수를 매기는 방법을 보여 드리겠습니다.

또한 AI 감지기가 적합하거나 적합하지 않은 기능 유형과 마케팅 담당자, 편집자 및 SEO가 이에 대해 어떻게 생각해야 하는지 살펴보겠습니다.

다른 기사에서 자세히 설명한 것처럼 생성 AI 및 ChatGPT 콘텐츠는 몇 가지 문제를 야기합니다.

현재 AI 탐지기가하지 마라이 모든 문제를 해결하세요.

대부분 이러한 도구는하지 마라AI 콘텐츠 사실 확인, 콘텐츠 품질 개선 또는 감사, 다른 소스에서 가져온 정보에 대한 인용 제공.

즉, AI 탐지기가 도움을 줄 수 있는 영역은 다음과 같습니다.

각 도구는 서로 다르며 문제에 대한 접근 방식이 있습니다. 그러나 대부분의 경우 ChatGPT 탐지 도구는 콘텐츠 내에서 문구 선택이 얼마나 예측 가능한지에 따라 콘텐츠 등급을 매깁니다.

즉, 콘텐츠가 AI 대 인간으로 채점될 가능성은 감지 소프트웨어가 AI가 콘텐츠를 생성할 때 따를 가능성이 있는 패턴을 따르는 것으로 글을 간주하는지 여부와 많은 관련이 있습니다.

이 프로세스와 관련된 두 가지 핵심 개념은 다음과 같습니다.

예를 들어, 미국 건국에 관한 에세이에서 생성 AI가 펭귄을 처음 봤을 때 무작위로 고르지 않게 쓰여진 일화를 포함할 가능성은 거의 없습니다. 따라서 인간이 탐지 도구에 쓰는 것처럼 보일 가능성이 높습니다.

생성적 AI 글쓰기를 감지하기 위해 ChatGPT 감지기가 등장한 방식과 유사하게 감지기를 우회하기 위한 도구가 이미 개발되고 있습니다. (물론, 탐지기는 이미 우회 장치 등을 탐지하는 방법에 대해 생각하고 있을 가능성이 높습니다).

UnDetectable 또는 Quillbot과 같은 도구는 콘텐츠를 다시 작성하므로 때로는 특정 AI 탐지 도구를 탐지하기가 더 어려워집니다.

또한 몇몇 사람들은 폭발성과 당혹감을 정의하는 프롬프트를 사용하고 ChatGPT에 각각 더 많은 내용을 작성하도록 지시하여 인간 대 AI 규모에서 "더 인간적인" 점수를 매기는 콘텐츠를 출력하기 위해 ChatGPT 및 기타 AI 작성 도구를 얻는 다양한 프롬프트를 발견했습니다.

이러한 도구에 대해 자세히 알아보기 전에 대답해야 할 중요한 질문은 다음과 같습니다.

AI가 콘텐츠를 작성했는지 여부를 감지하는 데 얼마나 관심이 있나요? 그리고 왜?

제목 태그를 다시 작성하거나 이메일 사본을 생성하기 위해 ChatGPT를 사용하는 경우 해당 콘텐츠가 AI 쓰기 검사를 "통과"하는지 여부는 전혀 중요하지 않을 수 있습니다.

게다가 작가가 AI를 사용해 카피를 생성하고 카피가 훌륭하다면 아마도 점수는 전혀 중요하지 않을 수도 있습니다.

이러한 탐지 도구는 위에서 언급한 비탐지 도구 및 프롬프트를 사용하여 "탐지 군비 경쟁"에 참여할 가능성이 높습니다.

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약관을 참조하세요.

여전히 AI/ChatGPT 콘텐츠 탐지기를 찾고 계시다면, 인간이 생성한 사본, AI 사본, 이 프롬프트를 사용하여 "탐지를 능가"하려고 시도한 AI 사본을 평가할 때 각각의 항목을 살펴보고 그들이 어떻게 "점수"를 매겼는지 살펴보겠습니다. ."

메모 : 콘텐츠의 몇 단락을 탐지하는 것이 반드시 이러한 도구의 탐지 기능을 철저하게 테스트하는 것은 아닙니다. 이를 통해 다양한 콘텐츠의 점수를 매기는 방법에 대한 대략적인 이해와 이러한 종류의 도구에서 기대할 수 있는 결과의 범위를 엿볼 수 있기를 바랍니다.

(도구에 입력된 실제 샘플(제가 작성한 "인간" 샘플, ChatGPT가 GPT-4를 통해 작성한 "AI" 샘플, 동일한 주제를 기반으로 한 업데이트된 사본)을 여기에서 볼 수 있습니다.)

아래 표에서 각 도구가 내가 처음부터 작성한 사본, 즉각적인 수정 없이 ChatGPT에서 직접 가져온 사본, 그리고 "복잡함과 폭발성" 프롬프트로 조정된 동일한 사본의 점수를 매긴 방법을 확인할 수 있습니다.