ChatGPT의 적수, 사용하기 쉬운 무료 AIGC 탐지 도구 5개 소개
소개
ChatGPT 출시 이후 판도라의 상자가 열린 것 같았습니다. 우리는 이제 다양한 업무 방식에서 기술적 변화를 목격하고 있습니다. 사람들은 ChatGPT를 사용하여 웹사이트와 앱을 만들고 심지어 소설을 쓰기도 합니다.
AI 생성 도구의 광범위한 홍보 및 적용으로 인해 범죄자도 증가했습니다. 최신 뉴스를 따라가신다면 ChatGPT가 Wharton MBA 시험에 합격했다는 소식을 들으셨을 것입니다. 지금까지 ChatGPT는 의학 및 법학 학위를 포함한 여러 분야의 시험을 통과했습니다.
시험 외에도 학생들은 이를 사용하여 과제를 제출하고, 작가는 생성 콘텐츠를 제출하고, 연구원은 프롬프트를 입력하기만 하면 고품질 논문을 생성할 수 있습니다.
생성 콘텐츠의 남용을 방지하기 위해 이 글에서는 5가지 무료 인공지능 콘텐츠 탐지 도구를 소개합니다. 이를 사용하여 콘텐츠의 유효성을 확인하고 SEO 순위를 높일 수 있습니다.
1. GPT-ZERO
웹사이트: https://gptzero.me/
Edward Tian은 ChatGPT에서 생성된 텍스트를 감지하도록 GPTZero를 설계했습니다. 학생들이 과제 부정행위를 위해 AIGC 기술을 사용하고 있었기 때문에 Edward Tian은 과제의 무결성을 보장하기 위해 이 방법을 고안했습니다.
GPTZero를 통한 이미지
웹 기반 애플리케이션은 매우 간단합니다. 텍스트를 붙여넣거나 pdf, docx 및 txt 파일을 로드할 수 있습니다. "결과 얻기" 버튼을 한 번만 클릭하면 요약, 평균 혼란 및 폭발성 점수를 찾을 수 있습니다. 또한 AI가 작성했을 수 있는 텍스트를 강조 표시합니다.
GPTZero의 이미지
참고: 콘텐츠 전체가 AI에 의해 작성된 경우 강조 표시된 텍스트가 표시되지 않습니다.
앱의 Streamlit 데모를 사용해 볼 수도 있습니다(https://www.php.cn/link/fd348179ec677c5560d4cd9c3ffb6cd9).
2. OpenAI GPT2 출력 감지기
웹사이트: https://openai-openai-Detector--lvcsj.hf.space/
OpenAI GPT2 출력 감지기는 OpenAI에서 개발되었으며 HuggingFace에서 호스팅됩니다. 사용자가 콘텐츠의 유효성을 자유롭게 확인할 수 있도록 합니다. ChatGPT, GPT3 및 GPT2에서 생성된 텍스트를 감지할 수 있습니다. GPT-2 출력 감지기 모델은 Transformers를 기반으로 하며 이 애플리케이션에 사용됩니다.
OpenAI GPT2 출력 감지기의 이미지
콘텐츠의 유효성을 확인하려면 텍스트를 복사하여 붙여넣기만 하면 자동으로 참과 거짓 비율이 표시됩니다.
이 기사는 다양한 AI 텍스트 생성을 감지하는 데 비교적 정확하다고 믿습니다.
3. Hello-SimpleAI ChatGPT 감지기
웹사이트: https://hello-simpleai-chatgpt-Detector-ling.hf.space/
Hello-SimpleAI ChatGPT 감지기에는 For가 포함된 세 가지 버전이 포함되어 있습니다. ChatGPT를 사용하여 생성된 텍스트를 감지합니다.
- Q&A 버전: ChatGPT로 생성되었는지 확인하기 위해 질문과 답변이 필요합니다. 백엔드에서는 PLM 기반 분류자를 사용합니다.
- URL: https://huggingface.co/spaces/Hello-SimpleAI/chatgpt-Detector-qa
- 독립형 텍스트 버전: ChatGPT 텍스트에서 생성된 것을 감지하기 위해 PLM 기반 분류기를 사용하여 긴 텍스트가 필요합니다. .
- 웹사이트: https://huggingface.co/spaces/Hello-SimpleAI/chatgpt-Detector-single
- 언어 버전: 언어 기능을 기반으로 ChatGPT를 감지합니다.
- 웹사이트: https://huggingface.co/spaces/Hello-SimpleAI/chatgpt-Detector-ling
사진은 Hello-SimpleAI
에서 가져온 사진입니다. 가장 정확한 것은 언어 버전입니다. 사용자는 결과를 보려면 텍스트를 제공하고 예측 버튼을 클릭해야 합니다. 응용 프로그램은 GLTR과 PPL이라는 두 가지 모델의 결과를 표시합니다. 이에 대한 자세한 내용은 chatgpt-comparison-Detection 프로젝트(https://github.com/Hello-SimpleAI/chatgpt-comparison-Detection)에서 읽어보실 수 있습니다.
4. Contentatscale AI Content Detector
웹사이트: https://contentatscale.ai/ai-content-Detector/
Contentatscale AI Content Detector는 콘텐츠 품질을 평가하는 데 일반적으로 사용되는 도구입니다. 빠르고 쉽고 정확합니다. AI 콘텐츠 탐지기를 사용하면 사용자는 텍스트를 붙여넣어 휴먼 콘텐츠 점수를 얻을 수 있습니다.
Contentatscale의 이미지
참고: 정확한 결과를 얻으려면 작은 텍스트(150~200단어)를 붙여넣어 보세요.
5. Writers AI Content Detector
웹사이트: https://writer.com/ai-content-Detector/
Writers AI Content Detector는 Contentatscale과 유사합니다. "사람이 생성한 콘텐츠"에 대한 점수를 계산하려면 페이지의 URL이나 텍스트가 필요합니다. 빠르고 상당히 정확합니다.
Writers AI Content Detector의 이미지
참고: 문자 제한은 1500자이므로 작은 텍스트 블록을 붙여넣어 점수를 생성해 보세요.
요약
AI 생성 도구의 등장과 함께 AI 탐지 도구의 등장도 목격했습니다. 현 단계에서는 코드 조각과 혼합 텍스트(인간+AI)를 정확하게 감지하지 못하지만, 앞으로는 품질 향상과 생산성 향상을 위해 감지 도구를 채택하는 기업이 많아질 것입니다.
이 글에서는 AI가 생성한 텍스트를 감지하는 5가지 도구를 소개합니다. 이러한 도구는 빠르고 안정적이며 사용이 매우 간편하여 텍스트를 복사하여 붙여넣기만 하면 결과를 얻을 수 있습니다.
위 내용은 ChatGPT의 적수, 사용하기 쉬운 무료 AIGC 탐지 도구 5개 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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설치 단계: 1. ChatGTP 공식 웹사이트 또는 모바일 스토어에서 ChatGTP 소프트웨어를 다운로드합니다. 2. 이를 연 후 설정 인터페이스에서 언어를 중국어로 선택합니다. 3. 게임 인터페이스에서 인간-기계 게임을 선택하고 설정합니다. 4. 시작한 후 채팅 창에 명령을 입력하여 소프트웨어와 상호 작용합니다.

1년 이상의 개발 끝에 AIGC는 점차 텍스트 대화와 그림 생성에서 비디오 생성으로 옮겨갔습니다. 4개월 전을 돌이켜보면, 소라의 탄생은 비디오 생성 트랙의 개편을 가져왔고 비디오 제작 분야에서 AIGC의 적용 범위와 깊이를 적극적으로 홍보했습니다. 모두가 대형 모델을 이야기하는 시대에 우리는 한편으로는 영상 생성이 가져오는 시각적 충격에 놀라기도 하고, 다른 한편으로는 구현의 어려움에 직면하기도 합니다. 대형 모델은 여전히 기술 연구 개발부터 적용 실무까지의 도약기에 있고 여전히 실제 비즈니스 시나리오를 기반으로 조정해야 하는 것이 사실이지만 이상과 현실 사이의 거리가 점차 좁아지고 있습니다. 인공지능 기술의 중요한 구현 시나리오로서 마케팅은 많은 기업과 실무자들이 획기적인 발전을 이루고자 하는 방향이 되었습니다. 적절한 방법을 익히면 동영상 마케팅의 창의적인 과정은 다음과 같습니다.

이 기사에서는 ChatGPT와 Java를 사용하여 지능형 챗봇을 개발하는 방법을 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. ChatGPT는 자연어를 이해하고 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 신경망 기반 인공지능 기술인 OpenAI가 개발한 Generative Pre-training Transformer의 최신 버전입니다. ChatGPT를 사용하면 적응형 채팅을 쉽게 만들 수 있습니다.

chatgpt는 중국에서는 사용할 수 있지만 등록할 수 없으며, 홍콩, 마카오에서는 등록을 원하는 경우 외국 휴대폰 번호를 사용하여 등록할 수 있습니다. 등록 과정에서 네트워크 환경을 전환해야 합니다. 외국 IP로.
