Les générateurs de texte IA comme ChatGPT s’améliorent rapidement. Des modèles comme GPT-4, Google Bard et Claude peuvent désormais rédiger des textes semblables à ceux des humains sur de nombreux sujets. Mais il existe encore de petites différences entre l’écriture humaine et l’écriture artificielle. Nous avons déjà évoqué le fonctionnement des détecteurs d’IA, mais qu’en est-il des humains ? Peuvent-ils repérer un texte d’IA sans l’aide d’outils de détection d’IA tels que Winston AI ? Grâce à l’analyse linguistique, il peut être possible de déterminer si un texte a été écrit par une IA ou par un être humain.
Caractéristiques uniques de l’écriture d’IA
Les textes de l’IA manquent souvent de la fluidité globale qui fait la cohésion des écrits humains. Il peut comporter des répétitions bizarres, des sauts entre les idées et s’éloigner de l’essentiel. Les modèles d’IA se concentrent fortement sur les mots-clés, sans unité plus large. Ils sont également peu exposés à la gamme de sujets et de genres utilisés par les humains. Les textes d’IA manquent d’expériences personnelles, de références culturelles et du contexte qui vient naturellement à l’homme.
Analyse du style d’écriture
La stylométrie est une technique qui permet de distinguer l’écriture humaine de l’écriture artificielle. Cette technique utilise des statistiques pour analyser des caractéristiques d’écriture telles que la longueur des phrases, la variété des mots et la fréquence des mots de fonction. En comparant des échantillons d’IA connus à des textes inconnus, des modèles peuvent émerger. Par exemple, les textes de l’IA peuvent utiliser davantage un vocabulaire simple et des phrases de longueur similaire. L’objectif est de trouver des anomalies qui suggèrent l’existence d’une écriture d’IA.
Autres techniques d’analyse
L’analyse sémantique examine la logique et les faits du texte, à la recherche d’incohérences qu’une IA pourrait commettre. L’analyse pragmatique évalue la prise en compte du public et du contexte, qui fait souvent défaut dans les textes rédigés par l’IA. L’analyse du discours évalue le flux narratif et la structure d’un texte, domaine dans lequel les textes de l’IA sont souvent insuffisants.
Les défis actuels
L’analyse des textes est prometteuse pour la détection de l’écriture artificielle, mais des difficultés subsistent. L’évaluation d’une IA nouvelle et inédite est difficile. Au fur et à mesure que les modèles s’entraînent sur davantage de données, leurs compétences se développent. Il faut davantage d’échantillons d’écriture humaine et d’IA pour améliorer la détection, mais l’écriture humaine devient de plus en plus rare car le contenu des chatbots d’IA a déjà envahi le web.
Conclusion
Des différences subtiles distinguent l’écriture humaine de l’écriture artificielle. L’analyse du style, de la sémantique et du discours permet d’identifier les textes d’IA. Mais il est essentiel de poursuivre les recherches, car les systèmes d’IA progressent rapidement. La détection fiable du contenu de l’IA sera importante pour repérer les utilisations abusives des générateurs de texte.
FAQ
Les textes de l’IA n’ont souvent pas la fluidité et la cohérence de l’écriture humaine. Il peut contenir des répétitions bizarres, passer d’une idée à l’autre de manière aléatoire et s’éloigner de l’essentiel. Les modèles d’IA se concentrent fortement sur des mots-clés sans unité plus large. Ils sont également peu exposés à l’éventail de sujets et de genres dans lequel les humains puisent. Les textes d’IA manquent d’expériences personnelles, de références culturelles et de contexte, ce qui est naturel pour les rédacteurs humains.
L’analyse stylistique utilise des statistiques pour analyser les caractéristiques de l’écriture telles que la longueur des phrases, la variété du vocabulaire et la fréquence des mots de fonction. En comparant des échantillons d’IA connus à des textes inconnus, des modèles peuvent émerger pour identifier l’écriture d’IA. Par exemple, les textes de l’IA peuvent s’appuyer davantage sur un vocabulaire simple et des longueurs de phrases similaires.
L’analyse sémantique examine la logique et les faits du texte, à la recherche d’incohérences qu’une IA pourrait commettre. L’analyse pragmatique évalue la prise en compte du public et du contexte, qui fait souvent défaut dans les textes rédigés par une IA. L’analyse du discours évalue le flux narratif et la structure d’un texte.
L’évaluation de nouveaux modèles d’IA inédits est difficile. Au fur et à mesure que les modèles s’entraînent sur davantage de données, leurs compétences s’améliorent. Il faut davantage d’échantillons d’écriture humaine et d’IA pour améliorer la détection. La détection fiable de textes d’IA reste un défi, car les systèmes évoluent pour écrire de plus en plus comme des humains.ore like humans.
L’identification des textes d’IA est importante pour détecter les abus des générateurs de textes d’IA et garantir la transparence quant à la source du contenu. Au fur et à mesure que les capacités de l’IA se développent, il sera essentiel d’étiqueter clairement le contenu généré par les machines.
