Например, для текстового контента можно использовать алгоритмы анализа стилей или синтаксические признаки, чтобы определить, был ли текст сгенерирован при помощи ИИ.

"Для изображений можно использовать алгоритмы распознавания образов или анализа метаданных. Но эти инструменты не могут гарантировать точный результат, например по недавнему исследованию из нескольких текстов, написанных как человеком, так и ИИ, программа определила человеческие тексты как написанные ИИ, и наоборот. Многое зависит от брифа, по которому ставят задачу для ИИ, в брифе могут указать четкие референсы по стилю, в результате текст будет неотличим от человеческого", - говорит Иван Минаев , руководитель направления Digital коммуникационного агентства КРОС.

Иван отмечает, "рынок "распознавателей" ИИ и рынок генеративных моделей взаимосвязаны. По мере развития генеративных моделей появляются новые инструменты для распознавания ИИ-контента. Однако, это может быть непрерывный процесс соревнования, поскольку генеративные модели постоянно совершенствуются и могут пытаться обмануть распознаватели ИИ".

"Инструменты, распознающие ИИ-контент, постоянно совершенствуются, но достичь 100% точности в распознавании может быть сложно, - подчеркивает Иван Минаев, руководитель направления Digital коммуникационного агентства КРОС. - Отличить ИИ-контент от контента, созданного человеком, может быть проще на примере текстовой записи, чем на фото или видео. Сложности создания инструмента, распознающего признаки наличия ИИ в контенте, связаны с тем, что генеративные модели могут имитировать стиль и характеристики, характерные для контента, созданного человеком".

"Шансы ИИ закрепиться в научной области велики, и уже сегодня мы видим его активное применение в различных научных исследованиях. ИИ может значительно ускорить процесс обработки и анализа больших объемов данных, а также помочь в поиске паттернов и тенденций, которые могут быть незаметными для человека"- заключает эксперт.