Кажется, я изобрёл алгоритм, при помощи которого можно достаточно надёжно отличить авторский текст от AI‑текста.
Помимо надёжности, алгоритм очень нетребователен к вычислительным ресурсам и способен эффективно работать даже на 8‑битных микроконтроллерах в связке с W5100.

Суть его в следующем. Ваше вычислительное устройство открывает web‑страницу и ищет на ней четырёхзначные числа. Если таких чисел нет или если на странице попадается хотя бы одно число, большее чем 2022, такая web‑страница с вероятностью 50% AI‑сгенерирована.
Если же все найденные четырёхзначные числа меньше, либо равны 2022, то вероятность AI‑генерации данной страницы равна 1%.

Ниже я расскажу, как мне пришла в голову идея столь простого, но в тоже время эффективного алгоритма.

По сети уже заметное время ходит вот такая картинка:

Её с умным видом репостят многие эксперты по интернет‑медиа.

Когда я её увидел в первый раз, меня смутило несколько моментов:
- почему график «AI» не падает до 0%, когда график «Human» достигает 100%?
- откуда эти колебания на 3...5% перед появлением ChatGPT?
- почему рост AI‑контента резко замедлился в 2024 году?
- как же всё‑таки авторы графика различают AI‑контент и авторский контент?

Я обратился к оригинальному исследованию More Articles Are Now Created by AI Than Humans:

Нам необходима репрезентативная выборка англоязычных статей в интернете. Для этого мы случайным образом выбираем 65 000 URL-адресов из CommonCrawl и подтверждаем, что каждый из них написан на английском языке [на текущий момент лишь около 41% всех статей в Common Crawl являются англоязычными], имеет разметку схемы статьи, содержит не менее 100 слов, опубликован в период с января 2020 года по май 2025 года и является статьей или списком, согласно классификации типов страниц Graphite.
<...>
Для вычисления процента контента, сгенерированного ИИ в статье, мы используем тот же алгоритм, который был описан в нашем техническом документе 2024 года, но классифицируем каждый фрагмент с помощью детектора ИИ Surfer с размером фрагмента в 500 слов. Мы классифицируем статью как сгенерированную ИИ, если алгоритм предсказывает, что более 50% контента создано ИИ, и как написанную человеком в противном случае.

Что же, давайте посмотрим, как описан алгоритм в той статье 2024 года AI Content & Search:

В качестве инструмента обнаружения контента, созданного с помощью ИИ, мы используем Originality.ai. Он возвращает оценку от 0 до 1, указывающую на вероятность того, что текст страницы создан с помощью генеративных инструментов ИИ, таких как ChatGPT, GPT-4, Gemini Advanced или Llama 3, или человеком-автором. Многочисленные исследования показали, что Originality.ai является одним из самых точных доступных детекторов контента, созданного с помощью ИИ, с точностью более 90% на различных наборах данных. Кроме того, ряд ведущих создателей цифрового контента, новостных СМИ, издательств и агентств по написанию текстов используют Originality.ai в качестве основного инструмента обнаружения контента, созданного с помощью ИИ.
<...>
Поскольку наш анализ в значительной степени зависит от точности детектора контента, созданного ИИ, мы предпочитаем консервативный подход, то есть сохраняем URL-адреса, для которых детектор контента, созданный ИИ, выдает высокий показатель неопределенности для большинства абзацев, исключая URL-адреса с неопределенными/неоднозначными результатами от детектора ИИ. Сначала мы классифицируем каждый абзац в одну из следующих трех групп:
- Абзац, созданный ИИ, если вероятность ≥ 0,85
- Абзац, созданный человеком, если вероятность < 0,15
- Абзац с неопределенными результатами в противном случае
<...>
Наконец, мы удаляем страницы, содержащие значительную долю неоднозначного контента. Это гарантирует, что наш окончательный набор URL-адресов будет содержать только те URL-адреса, где детектор контента на основе ИИ показывает высокую степень достоверности в нескольких абзацах. Наш анализ показал, что установка максимального порогового значения для процента неопределенного контента на уровне 30% приводит к созданию более надежной базы данных для дальнейшего исследования. На этом последнем этапе фильтрации удаляется около 40% URL-адресов, обработанных детектором на основе ИИ, в результате чего остается 11994 URL-адреса.

Вопросов стало больше.

Есть известный САПР Altium Designer. Доступ к его официальному форуму осуществляется только после регистрации и подтверждения, что вы купили лицензию.
Соответственно, содержимое форума не попадает вообще никуда, в том числе и в Common Crawl.

Можно сказать, что форум Альтиума — исключение. Но, например, моей самой рейтинговой статьи Анбоксинг бухты кабеля ВВГнг в Common Crawl также пока нет. Хотя Wayback Machine содержит четыре снапшота этой статьи.

Так что же в данной работе исследуется: некое всеобщее содержимое интернета или алгоритм индексации конкретного архива в отношении лишь статей и лишь на английском языке?
А если Common Crawl и Originality.ai создадут коллаборацию с целью недопущения архивирования публикаций, подозреваемых в AI‑генерации? Тогда повторное исследование Graphite выявит «уменьшение AI‑контента в интернете»?

Далее. На чём тренировался Originality.ai?
Да, в качестве источника AI‑сгенерированных текстов можно взять сам ChatGPT.
Но где взять массив «чистых» авторских текстов? Как их гарантированно отличить от сгенерированных текстов, кроме как по дате публикации: они должны быть написаны до появления ChatGPT?
Если маркером выступает именно дата публикации, не создаст ли это, в той или иной мере, ложные корреляции?
Что будет, когда/если OpenAI начнёт тренировать свою LLM проходить проверку Originality.ai? Повторное исследование Graphite также выявит «уменьшение AI‑контента в интернете»?

Два динамично развивающихся чёрных ящика соединённые друг с другом.
На входе в первый — желание окинуть исследовательским интересом весь интернет, при том, в 5-летней ретроспективе;
на выходе из второго — скандальные заголовки публицистов, разносящие исследование цитатами по всей сети.

Тут меня осенило! «Чёрт, а ведь и я могу примерно также», сказал я и придумал свой алгоритм!

Возможно, к концу марта - началу апреля я подготовлю реализацию алгоритма на ассемблере для микроконтроллеров PADAUK.