בינה מלאכותית נמצאת בכל מקום. צ'אטבוטים כמו ChatGPT הקלו יותר מתמיד על כתיבת מיילים, ארגון תוכניות ועוד הרבה דברים. הוא אפילו פלש לבתי הספר ואניברסיטאות, כשסטודנטים ותלמידים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לכתוב את המטלות שלהם ומדלגים על האספקט המעצבן של למידה בתהליך. בינה מלאכותית יכולה לספק חיבור תוך שניות ספורות, אבל אפקט הלמידה הולך לאיבוד.
רבים אוהבים להשתמש בכלי בינה מלאכותית, כולל Gemini, ChatGPT, Grammarly, EssayGenius ועוד. בדרך כלל קל לדעת מתי מישהו השתמש באחד מהכלים הללו כדי לנסח את כל העבודה שלו. סימן מובהק אחד הוא שפה מעורפלת או רחבה מדי, משום שבינה מלאכותית גם נוטה לייצר טקסט שמהדהד את הנחיית המטלה המקורית.
טקסטים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית נוטים להיות צפויים יותר מטקסט שנכתב על ידי אדם, בשימושם במילים, ביטויים ואמוג'י מסוימים. כיום כלי בינה מלאכותית משמשים במיילים, מכתבים, הצעות שיווקיות, חיבורים אקדמיים, קידוד, ואפילו כמה סיפורי חדשות (כן, כן, אנחנו יודעים מי שכח להסיר הנחיה ב-GPT…).
הפלט של ChatGPT הוא לעתים קרובות כל כך משכנע ואנושי, שזיהוי של מה שנכתב על ידי אדם ומה נכתב על ידי תוכנת מחשב עשוי להיות משימה שעדיף להשאיר למחשבים עצמם. רוב כלי זיהוי הבינה המלאכותית הם בחינם, אם כי עם מגבלות תווים (דבר שלעיתים ניתן לעקוף על ידי הדבקת גושי טקסט בכל פעם). גלאי בינה מלאכותית יכול לשרת מטרות רבות, החל מווידוא שהטקסט שאתם כותבים לא נראה כללי ומאולץ מדי, ועד חשיפת הונאה מצד מועמדים לעבודה.
אנשי חינוך נמצאים בראש הרשימה של אלה שיכולים להשתמש בדרך אמינה לדעת אם משהו נכתב על ידי בינה מלאכותית. ואכן, הם היו בין המאמצים המוקדמים של תוכנות זיהוי בינה מלאכותית. אבל בדיוק כפי ש-ChatGPT ודומיו יכולים להיות לא אמינים, כך גם גלאי הבינה המלאכותית שנועדו לזהות אותם.
אז, לפני שנצלול לכלים הטכנולוגיים, כדאי להכיר את ההיגיון שעובד מאחורי מודלי השפה ובייחוד ChatGPT. זה יעזור לנו להבין כיצד לזהות כתיבת מכונה.
איך נדע אם משהו נכתב על ידי בינה מלאכותית?
כמה מהדרכים הנפוצות ביותר לדעת אם משהו נכתב באמצעות בינה מלאכותית הן: מונחי מפתח מהנחיית המטלה שלכם חוזרים על עצמם שוב ושוב, עובדות לא מדויקות, משפטים שלא נשמעים טבעיים, הסברים כלליים שחוזרים על עצמם במקום באמת להוביל לאנשהו וכמובן, טון שלא נשמע כמו סגנון הכתיבה הרגיל. לדוגמה, משתמש עשוי להשתמש ב-ChatGPT, בכדי לכתוב תגובה קצרה לחיבור להנחיה, על ידי העתקה והדבקה פשוטה של שאלת החיבור לכלי.
קחו את ההנחיה הזו: ״ב-300 מילים או פחות, הסבירו כיצד בדיקת SWOT ובדיקת מותג זו ישפיעו על הפיץ' (הצעה/מצגת) הסופי שלכם.״
זו התוצאה של ChatGPT:
כך שאחד מסימני האזהרה המוכרים ביותר הוא מספר המופעים שבהם נעשה שימוש במונחי מפתח מההנחיה בתוצר הסופי. סטודנטים, למשל, בדרך כלל לא חוזרים על מונחי מפתח מההנחיה בעבודה שלהם בצורה כזו, והתוצאות נקראות קרוב יותר לתוכן ישן שמונע על ידי קידום אתרים (SEO) במטרה להגדיר את המונחים הללו, במקום חיבור ייחודי שנועד להדגים הבנה אמיתית של נושא הלימוד.
אז, איך לזהות טקסט שנכתב על ידי ChatGPT
חלפו שלוש שנים מאז ש-ChatGPT שוחרר לעולם, והוא שיבש כל תעשייה שבה כתיבה (וקריאה) היא עניין רלוונטי. כמעט מיד לאחר שחרורו, החלו מאמצים לזהות את "טביעות האצבע" שלו בטקסטים. אפשר לפצל שיטות זיהוי לשיטות מקומיות, שמנסות לקבוע אם קטע כתיבה נוצר על ידי בינה מלאכותית, או שיטות גלובליות, שאינן פועלות ברמת המאמר הבודד, אלא מחפשות מגמות לשוניות בטקסטים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית.
אחת הבעיות בניסיון להבין את השפעת ChatGPT על כתיבה היא שאנו רודפים אחר מטרה נעה.
שיטות זיהוי מקומיות. כמה דרכים ברורות לדעת שמאמר נוצר על ידי בינה מלאכותית הן אזכורים מומצאים (רפסרנס) או הכללה מקרית של ביטויים כמו "כמודל שפה בינה מלאכותית". ברוב המקרים, עם זאת, יש צורך בשיטות מתוחכמות יותר. חלק משיטות אלו מבוססות על מדד סטטיסטי הנקרא בלבול (Perplexity), שבעצם מודד עד כמה רצף מילים מפתיע. טקסט שנוצר על ידי בינה מלאכותית נוטה להיות בעל בלבול נמוך יותר, או להיות צפוי יותר מטקסט שנכתב על ידי אדם.
שיטות אחרות מבוססות על הרעיון של סימון מים (Watermarking), שהוא תהליך שמסתיר אות בטקסט שנוצר. אחרות משתמשות באלגוריתמים של למידת מכונה כדי ללמוד תבניות שיכולות להבדיל בין טקסט שנוצר על ידי בינה מלאכותית לבין טקסט שנכתב על ידי אדם. אף שהן משתפרות כל הזמן, אף אחת מהשיטות אינה אמינה מספיק לשימוש מעשי. הבעיה העיקרית היא הפוטנציאל שלהן וסטודנט עלול להיות מואשם לשווא בשימוש בבינה מלאכותית לצורך השלמת מטלה.
שיטות זיהוי גלובליות. הגישה הגלובלית לזיהוי נוכחות בינה מלאכותית בטקסט היא לנסות למצוא מילים, ביטויים או תבניות תחביריות שמקושרות לכתיבה שנוצרה על ידי כלי בינה מלאכותית. שתי דרכים עיקריות לעשות זאת הן א) השוואת טקסט שנכתב לפני ואחרי 2022, בחיפוש אחר קפיצות מוזרות בשימוש במילים או ביטויים מסוימים. וב) השוואת טקסט שאנו יודעים שנכתב על ידי אדם לטקסטים שאנו יודעים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית.
לפעמים ניתן להסביר עליות דרמטיות בפופולריות של מילה בעקבות אירועים עולמיים, למשל מילים שקשורות למגפה כמו אומיקרון. לפעמים, לעומת זאת, אין הסבר ברור שיכול לרמז ש-ChatGPT או מודלי שפה אחרים עשויים להיות מעורבים בכתיבת טקסט. הביטוי "אני קם לדבר" (I rise to speak), שמשמש פוליטיקאים אמריקאים, הראה עלייה ניכרת בפופולריות שלו בקרב פוליטיקאים בריטים, לפי ניתוח של נאומים שנערכו בפרלמנט הבריטי. אולי התגלית הידועה ביותר מקו מחקר זה היא החיבה הברורה של ChatGPT למילה האנגלית "להעמיק" (delve) בכתיבה מדעית.
לרדוף אחרי מטרה נעה
אחת הבעיות בניסיון להבין את השפעת ChatGPT על כתיבה היא שאנו רודפים אחר מטרה נעה. המודלים שעומדים בבסיס ChatGPT משתנים מדי כמה חודשים, והחברות שמפתחות מודלים כאלה מנסות תמיד להפוך אותם לכמה שיותר דומים לחשיבה אנושית. לכן, אם 'להעמיק' הוא סימן לטקסט שנוצר על ידי בינה מלאכותית, אפשר לשנות את מודלי הבינה המלאכותית כך שתגובות שמכילות את המילה 'להעמיק' כבר לא יהיו מועדפות; או שמשתמשי ChatGPT יכולים לכלול הנחיות בפרומפטים שלהם כדי להימנע מהמילה.
כדי להמחיש נקודה זו, מחקר של הוושינגטון פוסט, שניתח למעלה מ-300,000 הודעות ChatGPT מיוני 2024 עד יולי 2025, מצא שהשימוש במילה 'להעמיק' על ידי ChatGPT הולך ופוחת.
במקביל, בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) משנה את הכתיבה האנושית: רבים חושדים בבינה מלאכותית ועשויים להימנע ממילים שהם יודעים שמקושרות אליה בעת כתיבה. בעוד אחרים עשויים למצוא את עצמם משתמשים במילים אלה לעיתים קרובות יותר מכיוון שהם מושפעים בעדינות מהמאמרים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית שהם קוראים. ולא קל להפריד בין הגורמים השונים הללו.
ועכשו לבינה מלאכותית…
ב-subreddit של ChatGPT, סטודנטים מחפשים באופן שגרתי עצות לגבי טענות על שימוש בבינה מלאכותית בעבודה שלהם. כך היה במקרה של תלמיד תיכון שהואשם לשווא על ידי המורה שלו להיסטוריה בשימוש ב-ChatGPT. המורה סירב לחשוף באיזה כלי נעשה שימוש כדי לזהות את ההונאה ולדברי התלמיד, המורה הרגיש שצדק בטענה שהכלי שהוא השתמש עזר לו לתפוס טקסט אחר שנכתב על ידי בינה מלאכותית מסטודנטים אחרים שהודו בשימוש ב-ChatGPT. שוב, מדובר בכלי בינה מלאכותית ששימש מורה לתפיסת תלמיד מעתיק…
סטודנט אחר בקולג' אמריקאי קיבל פיצוי קטן ביותר כאשר קיבל ציון 0% במבחן מקוון לאחר שפרופסור העביר את חלק החיבור של המבחן דרך בודק הפלגיאט TurnItIn, שקבע כי קיימת סבירות של 55% שהוא נכתב על ידי בינה מלאכותית.
אלה הם סיפורי אזהרה בלבד, מכיוון ש-ChatGPT וכדומה מאומנים לחקות את הדרך שבה בני אדם מדברים והפרדה בין מה שבינה מלאכותית העתיקה משימוש נפוץ לבין מה שהוא בעצם טקסט אמיתי שנכתב על ידי אנשים אינה משימה קלה, אפילו לא עבור בינה מלאכותית.
בקהילת הבינה המלאכותית התנהלה שיחה על כך שמחוללי בינה מלאכותית יכללו סימן מים, או אותות בתוך טקסט שנכתב על ידי בינה מלאכותית שניתן יהיה לזהות על ידי תוכנה מבלי להשפיע על קריאות הטקסט. ולמרות שחברות שמפתחות בינה מלאכותית, כולל OpenAI וגוגל, מסרו לבית הלבן שהן יכניסו סימני מים, בכל זאת OpenAI סגרה כלי זיהוי טקסט בינה מלאכותית שהפעילה באמצע 2023, בטענה ל"שיעור דיוק נמוך". כך שעבודה רבה עוד לפנינו בתחום.
בבדיקה עם כמה כלי בינה מלאכותית לזיהוי טקסט שנכתב על ידי AI הראו כי בינה מלאכותית די טובה בזיהוי בינה מלאכותית אחרת, אך יכולה לטעות לעתים קרובות ולחשוב שטקסט שנכתב על ידי אדם (במקרה זה אני) הוא בינה מלאכותית. זה מדאיג עבור בעלי המשרות באקדמיה שעלולים לשפוט סטודנטים לשווא, אולי אפילו מבלי להיות מודעים לכך.
אז אילו כלי זיהוי קיימים?
Writer AI Content Detector
Writer מייצר כלי כתיבה של בינה מלאכותית. הכלי לא עוצמתי, אבל הוא ישיר. אתם מדביקים כתובת אתר (URL) או עד 5,000 מילים לתוך התיבה באתר שלו ומקבלים ציון אחוז זיהוי גדול ממש לידו. המוצר חינמי ואלה שיש להם תוכנית ארגונית של Writer יכולים ליצור קשר עם החברה כדי לדון בזיהוי בקנה מידה גדול.
התוצאות: בהינתן כ-4,000 תווים מהקטע שנכתב על ידי ChatGPT, ה-Writer AI Content Detector דירג אותו כ-"81% תוכן שנוצר על ידי אדם" והמליץ: "עליך לערוך את הטקסט שלך עד שיהיה פחות תוכן בינה מלאכותית שניתן לזיהוי". עבור כ-5,000 תווים מהקטע שלי, קיבלתי ציון "100% שנוצר על ידי אדם" ומחמאה שניתנה על ידי רובוט: "פנטסטי!"
ZeroGPT
ZeroGPT הוא כלי ישיר וחינמי עבור "סטודנטים, מורים, אנשי חינוך, כותבים, עובדים, פרילנסרים, קופירייטרים וכל אחד על פני כדור הארץ", הטוען לשיעור דיוק של עד 98%. יש גם גרסאות בתשלום. הוא פועל על טכנולוגיה קניינית ובלתי ידועה שהחברה מכנה DeepAnalyse, שלדבריה אומנה על אוספי טקסטים מהאינטרנט, מערכי נתונים אקדמיים ומערכי נתונים סינתטיים קנייניים של בינה מלאכותית שנוצרו באמצעות מודלי שפה שונים.
משתמשים יכולים להדביק עד 15,000 תווים לתוך תיבה באתר ומקבלים אחת מהתוצאות הבאות: הטקסט נכתב על ידי אדם, נוצר על ידי AI/GPT, בעיקר נוצר על ידי AI/GPT, סביר להניח שנוצר על ידי AI/GPT, ייתכן שנוצר על ידי AI/GPT, מכיל אותות מעורבים עם חלקים שנוצרו על ידי AI/GPT, סביר להניח שנכתב על ידי אדם אך עשוי לכלול חלקים שנוצרו על ידי AI/GPT, סביר מאוד שנכתב על ידי אדם אך עשוי לכלול חלקים שנוצרו על ידי AI/GPT, וסביר מאוד שנכתב על ידי אדם.
התוצאות: ZeroGPT ידע מה אני עושה כשהגשתי את הקטע שנכתב על ידי בינה מלאכותית. "הטקסט שלך נוצר על ידי AI/GPT," הוא אמר, לפני שנתן לו ציון של 98.4% AI GPT. עבור הכתיבה שלי, חשתי הקלה כשראיתי את המסקנה הבאה: "הטקסט שלך נכתב על ידי אדם," למרות שהוא נתן לי ציון של 1.76% שנכתב על ידי בינה מלאכותית עבור שלושה משפטים שבהחלט כתבתי בעצמי.
Originality.ai
Originality.ai טוען לשיעור דיוק של 99% ומציג את עצמו כ"בודק הבינה המלאכותית המדויק ביותר". הוא אכן ניחש נכונה שהטקסט שנכתב על ידי בינה מלאכותית שהזנתי הוא בינה מלאכותית, אך הוא נתן לכתיבה שלי רק סיכוי גבולי להיכתב על ידי אדם. אתם יכולים לבדוק עד 750 מילים באתר שלו בחינם. Originality.ai זיהה בהצלחה את טקסט הבינה המלאכותית ונתן לעבודה שלי סיכוי של 50% להיווצר על ידי אדם.
בני אדם הם עדיין גלאי הבינה המלאכותית הטובים ביותר
בעוד שגלאי הבינה המלאכותית השונים אכן הצליחו להבחין בין טקסט שנכתב על ידי בינה מלאכותית לבין טקסט שנכתב על ידי אדם, עדיין חלים אמצעי הזהירות נגד הסתמכות מוחלטת על התוצאות שהם מספקים. אני כותב מקצועי אבל אלה שאינם כאלה אולי לא יקבלו את אותן תוצאות בעבודות שלהם. זו לא התרברבות, זו רק תקווה שעליי להיאחז בה בזמנים אלה שבהם בינה מלאכותית עשויה לקחת את עבודותיהם של כותבים ועיתונאים אנושיים.
דברים שכדאי לשים לב אליהם
קודם כל, אל תסתמכו באופן בלעדי על תוכנות לזיהוי טקסט בינה מלאכותית כדי לתפוס שימוש בכלי בינה מלאכותית. כלים אלו ידועים לשמצה בחוסר האמינות שלהם, ומספקים מספרים גדולים של תוצאות חיוביות כוזבות ושליליות כוזבות. המקסימום המוחלט שבו גלאים כאלה הצליחו הוא לזהות נכונה טקסט שנוצר על ידי בינה מלאכותית ב-80% מהמקרים. זה אומר שהם טועים בעבודה אחת מכל חמש שהם בודקים!
כלי זיהוי בינה מלאכותית זיהו באופן מביך מסמכים שנכתבו על ידי אדם, כמו חוקת ארצות הברית וחלקים מהתנ"ך, ככאלה שנוצרו על ידי בינה מלאכותית. הם גם מפלים לרעה סטודנטים שאינם דוברי אנגלית כשפת אם ומספקים תוצאות חיוביות כוזבות עבור סטודנטים אלה עד 70% מהזמן (!). חשוב לזכור זאת.
במקום להסתמך על כלי זיהוי פגומים כדי לדעת אם תוכן נוצר על ידי בינה מלאכותית, הסתמכו יותר על גורמים שונים בהיבטים הטכניים של הכתיבה.
אז הנה דברים שכדאי לחפש:
- שימוש יתר בתבליטים: חלק (לא כל!) מכלי יצירת טקסט בינה מלאכותית נוטים להשתמש בהרבה מאוד תבליטים כדי לתמצת רעיון.
- השיטות הישנות נותרו הטובות ביותר, והן יהיו עמידות ביותר בפני יכולות בינה מלאכותית חדשות ככל שהן מתפתחות. לכן, אם אינכם מעוניינים לעדכן את שיטות הזיהוי שלכם בזמן שאתם עוקבים אחר התפתחויות בתחום, כדאי להשתמש בשיטות כמו השוואה בין טקסטים כותבים שסטודנטים כותבים למטלות שהם מגישים. לסטודנטים יש לעתים קרובות סגנון כתיבה וקול ייחודי שהם שומרים לאורך כל המטלות שלהם. בעת בדיקת עבודה של סטודנט, חפשו סטיות משמעותיות מהסגנון הזה. האם אוצר המילים, מבנה המשפט או מורכבות הרעיונות מרגישים שונים באופן משמעותי? האם הטון תואם את הגישה הרגילה של הסטודנט? אם הסטודנט בדרך כלל מתקשה בדקדוק ובכתיב אך לפתע מגיש עבודה מושלמת, זה עשוי להיות סימן לתוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית. כמו כן, טקסט שנוצר על ידי בינה מלאכותית עשוי להיות חסר את הטעויות הספציפיות או המוזרויות שהסטודנט עושה בדרך כלל.
- אם אתם חושדים שעבודה נוצרה על ידי בינה מלאכותית, דרך יעילה אחת לאשר את החשד שלכם היא על ידי בחינת הסטודנט על תוכן העבודה שלו. בקשו מהם להסביר נקודות מורכבות, את ההיגיון מאחורי הטיעונים שלהם, או את המשמעות של מילים או ביטויים ספציפיים שבהם השתמשו. אם הם אינם מסוגלים לספק תשובות מספקות או נראים מבולבלים מהעבודה שלהם, זו יכולה להיות אינדיקציה לכך שהם לא כתבו אותה בעצמם. היו מודעים לכך שסטודנטים עלולים להתקשות גם בכך אם הם לחוצים או אם סיימו את המטלה לפני זמן מה ואינם זוכרים עוד את הפרטים הספציפיים.
- השתמשו בתכונת היסטוריית הגרסאות של Google Docs כדי לזהות התנהגות כתיבה. ל-Google Docs יש תכונה ששומרת לאחר כל שינוי קטן שנעשה במסמך. לבקש מהסטודנטים שלכם לחבר עבודה באופן בלעדי ב-Google Docs ולשתף עותק ניתן לעריכה של הטיוטות שלהם היא דרך טובה לעקוב אם הם מדביקים תוכן במלואו ממקור אחר, או אם הם עובדים לאט לאט בצורה אנושית יותר.
- בינה מלאכותית עשויה לעיתים ליצור משפטים שהם נכונים דקדוקית אך חריגים או מורכבים מדי, במיוחד כשהיא מנסה לייצר טקסט המבוסס על שילוב של סגנונות או ז'אנרים. אם זיהיתם מבנה משפט חריג או מורכב מדי, זה יכול להעיד על שימוש בכלי של בינה מלאכותית.
- זה פחות רלוונטי ככל שהמודלים משתפרים, אבל למודלים רבים של בינה מלאכותית אין גישה בזמן אמת לאינטרנט ואינם יכולים לספק מידע עדכני או להגיב על אירועים אקטואליים. אם טקסט שנוצר על ידי בינה מלאכותית מתייחס לאירועים שאחרי מועד העדכון שלו, סביר להניח שהוא עושה הנחה מדפוסים שלמד וייתכן שאינו מדויק. עם זאת, זכרו שלכלים רבים יש כעת גישה לכלי חיפוש באינטרנט ויכולים להבין מסמכים שהועלו כדי להיות "מעודכנים" אפילו לגבי אירועים שהתרחשו לאחר האימון הראשוני שלהם.
- דרך נוספת לדעת אם חיבור נכתב על ידי בינה מלאכותית היא אם חסר בו ניתוח מורכב או מקורי. זאת מכיוון שמכונות טובות באיסוף נתונים, אבל הן לא כל כך טובות בהפיכתו למשהו משמעותי ועמוק. כדוגמה, נסו לגרום ל-ChatGPT לתת משוב על חיבור של סטודנט; הוא נורא בזה! אומנם אנחנו מתקרבים לנקודה שבה בינה מלאכותית מסוגלת להתחיל לנתח כתיבה, אבל כרגע התגובות שלה עדיין מאוד "רובוטיות". שימו לב שכתיבה שנוצרת על ידי בינה מלאכותית הרבה יותר טובה לכתיבה סטטית (כמו על היסטוריה, עובדות ועוד) בהשוואה לכתיבה יצירתית או אנליטית. עם זאת, כלי בינה מלאכותית משתפרים יותר ויותר, כך ששיטת זיהוי זו הופכת פחות שימושית. ברגע ש-'Deep Research' מבית OpenAI יהיה זמין יותר, צפו ששיטת הזיהוי הזאת כבר לא תהיה רלוונטית.
- אם מכונת חיזוי (וזה מה שמאפיין מחוללי טקסט בינה מלאכותית) לא יודעת משהו אבל נועדה לספק פלט, היא תנבא מספרים המבוססים על דפוסים (שאינם מדויקים). לכן, אם אתם קוראים שיעורי בית של סטודנט ומבחינים בכמה אי-התאמות בין העובדות והמספרים, ייתכן שהם נוצרו באמצעות בינה מלאכותית.
- מחוללי טקסט רבים של בינה מלאכותית יודעים לייצר מקורות יש מאין שנראים משכנעים. בדקו כל מקור שהסטודנטים שלכם מצטטים אם אתם מודאגים מכך שהם השתמשו בכלי ליצירת טקסט מבינה מלאכותית. עם זאת, שימו לב: הבינה המלאכותית משתפרת יותר ויותר גם בזה.
- רבים משתמשים בכלים כמו Quillbot כדי לקחת חיבורים אקדמיים קיימים שחבריהם לכיתה כתבו, ול"נסח אותם מחדש" כדי שלא ייתפסו על ידי Turnitin או בודקי פלגיאט אחרים. זה יכול לגרום לביטויים להיות "מתורגמים" באופן מילולי ובצורה לא הגיונית, בין שאר השינויים המוזרים האחרים שעשויים לעלות מהטקסט.
ולבסוף, זכרו את המילים והתבניות החדשות המוכרות
70% מכלל ההודעות של ChatGPT שנותחו הכילו אמוג'י, כאשר כשליש הכילו ✅
אז מה הן המילים החדשות האהובות על ChatGPT? על פי מחקר שערך הוושינגטון פוסט, המילים החדשות המועדפות על ChatGPT הן "ליבה" (core) ו"מודרני" (modern). אמוג'ים פופולריים גם כן, במיוחד, האמוג'י של המוח 🧠 והווי ✅.
70% מכלל ההודעות שנותחו הכילו אמוג'י, כאשר כשליש הכילו ✅.
- הביטוי "לא רק X, אלא Y" נמצא בעלייה מתמדת.
- גם צורות קיצור לא רשמיות כמו "it's" ו-"you're" (שאינן רלוונטיות לתרגום לעברית, אך מצביעות על מגמת שינוי).
- הקו המפריד (—) ממשיך לצבור פופולריות והוא אולי ההיבט הבולט בכתיבה של כלי בינה מלאכותית. לפעמים פשוט יש אינפלציה מזה!
אז איך נוכל לדעת בוודאות שמשהו נכתב על ידי אדם? כל מה שאנו יכולים לעשות הוא להמשיך להעמיק בליבת המחקר של חידה מודרנית זו… ✅🧠
חומר מעשיר לקריאה
ג'סטין גלוסקה. "איך לבדוק אם משהו נכתב באמצעות AI." אתר Gold Penguin
פלורי נידל. "זיהוי AI: איך לאתר טקסט ותמונות שנוצרו על ידי AI", אתר HubSpot Blog
הנחיה של ChatGPT 4.0: "מהן כמה מהתכונות הייחודיות של טקסט שנוצר על ידי AI שפרופסור עשוי להשתמש בהן כדי להבדיל מכתיבה של סטודנטים"
חומר מעשיר לצפייה
נושא הבינה המלאכותית והרובוטים שמפתחים רגשות ותודעה אנושית הוא אחד הנושאים המרכזיים בז'אנר המדע הבדיוני. "אני, רובוט" (I, Robot) הוא סרט מדע בדיוני ופעולה אמריקאי משנת 2004, בבימויו של אלכס פרויאס ובכיכובו של ויל סמית'. העלילה מתרחשת בשיקגו של שנת 2035, בעולם שבו רובוטים דמויי אנוש מתוחכמים משרתים את בני האדם בכל תחומי החיים, בכפוף לשלושת חוקי הרובוטיקה שניסח אייזק אסימוב (שכתב את קובץ הסיפורים הקצרים שהיווה השראה לסרט). החוקים נועדו להבטיח שהרובוטים לעולם לא יפגעו בבני אדם.
בסרט הבלש דל ספונר (ויל סמית'), שאינו סומך על רובוטים, חוקר את מותו של מייסד חברת הרובוטים המפורסמת, כשהחשוד העיקרי הוא רובוט בשם "סאני", שלכאורה הפר את החוק הראשון: לא לפגוע בבני אדם. החקירה חושפת קונספירציה רחבה יותר הקשורה להתפתחות המפתיעה של הרובוטים ולפרשנות שלהם לחוקים. הסרט מושפע מאוד מהרעיונות והחוקים של אסימוב, כולל הרעיון של "חוק האפס", הקובע שעל הרובוטים למנוע פגיעה בכלל האנושות, גם אם זה בא על חשבון בני אדם בודדים.
הסרט ״אינטליגנציה מלאכותית״ (A.I. Artificial Intelligence) משנת 2001, הוא אולי אחד הראשונים בנושא, הסרט בבימויו של סטיבן ספילברג, נעשה על פי רעיון של סטנלי קובריק ומתמקד בדייוויד, אב-טיפוס של אנדרואיד דמוי ילד שתוכנת לחוש אהבה והופך לבן מאומץ במשפחה אנושית. הסרט בוחן את הגבולות שבין מכונה לאדם ואת מהות הרגש.
״אקס מכינה״ (Ex Machina) משנת 2014 הוא סרט מומלץ נוסף. זהו מותחן פסיכולוגי שבו מתכנת צעיר מוזמן לאחוזה מבודדת כדי לבחון אנדרואידית יפהפייה ומתוחכמת בשם אווה. הסרט מתמקד במבחן טיורינג מורכב ובשאלה האם אווה באמת פיתחה מודעות, רגשות, ואולי אפילו יכולת לתמרן.
״היא״ (Her) מ-2013 הוא סרט דרמה רומנטי-מדע בדיוני על גבר בודד שמתאהב בסמנתה, מערכת הפעלה בעלת קול נשי ואישיות מתפתחת (שמדובבת על ידי סקרלט ג'והנסון). אף על פי שאין לה גוף פיזי, סמנתה מציגה בינה מלאכותית שמפגינה רגשות אנושיים מורכבים.
וכמובן אי אפשר בלי ״בלייד ראנר״ (Blade Runner) מ-1982 והמשכו ״בלייד ראנר 2049״ (Blade Runner 2049) מ-2017, סרטים אייקוניים על רפליקנטים (אנדרואידים מהונדסים) שנראים ומתנהגים בדיוק כמו בני אדם, אבל נוצרו כדי לשרת אותם. הסרטים בוחנים את הזיכרון, האמפתיה ואת השאלה מה הופך יצור לאנושי, אם בכלל.
