Identifikacija teksta generiranog umjetnom inteligencijom

završni rad

• Naslov (engleski): Identification of text generated by Artificial Intelligence
• Autor: Marina Biloš
• Mentor: Nives Mikelić Preradović (mentor)
• Član povjerenstva: Sanja Kišiček (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Tomislava Lauc (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Nives Mikelić Preradović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Filozofski fakultet; (Odsjek za informacijske i komunikacijske znanosti); Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-07-10, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti

Sažetak

Svrha rada je bila istražiti identifikaciju teksta generiranog umjetnom inteligencijom (UI) te analizirati ručne i softverske metode za otkrivanje takvog sadržaja. Kroz rad je opisano što identifikacija teksta generiranog umjetnom inteligencijom podrazumijeva, istaknute su ručne metode identifikacije koje su temeljene na ljudskoj procjeni i iskustvu te softverske metode koje se oslanjaju na algoritme i tehnologije strojnog učenja. Analizirale su se prednosti i mane različitih UI-generatora sadržaja poput Jasper A.I. ja, Writesonica, Clickupa i dr. istaknuvši njihovu učinkovitost i potencijalne probleme kao što su nepouzdanost ili nedostatak autentičnosti. Također, rad je istražio najpoznatije alate koji se koriste za otkrivanje UI-generiranog sadržaja kao što su ZeroGPT, Writer’s AI content detector, Hive Moderation AI content detector i dr., analizirajući njihovu točnost i pouzdanost u identifikaciji takvog sadržaja. Na kraju, u radu su se istražile mogućnosti označavanja sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom te se razmotrilo pitanje o tome kako pravilno označiti takav sadržaj kako bi se korisnicima pružila transparentnost i pouzdanost. Cilj je bio pružiti pregled postupaka i alata koji se koriste za identifikaciju UI-generiranog teksta, istaknuti rizike takvog sadržaja te analizirati najpoznatije UI-generatore sadržaja i alate za otkrivanje UI generiranog sadržaja kako bi korisnicima pružili bolje razumijevanje i svijest o mogućnostima i izazovima povezanim s korištenjem UI-tehnologija u stvaranju i prepoznavanju sadržaja.

Sažetak (engleski)

The purpose of the paper was to investigate the identification of text generated by Artificial Intelligence (AI) and to analyze manual and software methods for detecting such content. The paper describes what the identification of text generated by artificial intelligence entails, highlights manual methods of identification that are based on human judgment and experience, and software methods that rely on algorithms and machine learning technologies. The advantages and disadvantages of various AI content generators such as Jasper A.I., Writesonic, Clickup, etc. were analyzed, highlighting their effectiveness and potential problems such as unreliability or lack of authenticity. Also, the paper investigated the most famous tools used to detect AI-generated content such as ZeroGPT, Writer's AI content detector, Hive Moderation AI content detector, etc., analyzing their accuracy and reliability in identifying such content. To conclude, this paper explores the possibilities of tagging content generated by Artificial Intelligence and considers the question of how to properly label such content in order to provide transparency and reliability to users. The goal was to provide an overview of the procedures and tools used to identify AI-generated text, highlight the risks of such content and analyze the most popular AI content generators and AI generated content detection tools to provide users with a better understanding and awareness of the opportunities and challenges associated with using AI-technologies in creating and recognizing content.

• Ključne riječi: umjetna inteligencija; UI-generator; UI-detektor; identifikacija; generirani sadržaj
• Ključne riječi (engleski): Artificial Intelligence; AI-generator; AI-detector; identification; generated content
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:131:210812
• Studijski program: Naziv: Informacijske znanosti; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informacijskih znanosti (univ. bacc. inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-07-11 15:45:41