Comment les entreprises utilisent-elles l'IA pour détecter l'IA ?

Avec l'avènement de grands modèles linguistiques facilement accessibles tels que Chat GTP, les utilisateurs peuvent utiliser la puissance de l'IA pour poser des questions ou demander au logiciel d'effectuer des tâches complètes.

En matière de création de contenu, cela peut être un problème pour les entreprises qui recherchent une rédaction de haute qualité. Le contenu de l'IA peut être factuellement inexact, peu original ou même plagié. Les moteurs de recherche de Google ne pénalisent pas spécifiquement le contenu basé sur l'IA, mais ils pénaliseront les erreurs et la mauvaise qualité résultant d'une mauvaise utilisation de l'IA. La création de contenu n'est pas le seul domaine dans lequel l'IA peut être utilisée par les masses pour progresser. Dans le domaine du recrutement et de l'enseignement, les étudiants et les demandeurs d'emploi utilisent la technologie pour rédiger des CV et même des dissertations académiques, ce qui pose de nombreux problèmes en termes de notation et de sélection. Les jeux en ligne, en particulier lorsqu'ils concernent de l'argent réel, constituent également un sujet de préoccupation. Les programmes d'IA, appelés robots, peuvent être créés par ceux qui possèdent les connaissances techniques nécessaires, puis utilisés pour tenter de tricher. Dans tous ces cas, les entreprises ont la possibilité de travailler avec l'IA pour lutter contre ces effets négatifs. En utilisant des programmes qui détectent le texte de l'IA ou le gameplay des robots, les entreprises tentent de prendre une longueur d'avance.

Détection de l'IA dans les jeux en ligne

La première catégorie que nous allons explorer concerne les jeux en ligne, en particulier les jeux de casino en ligne et le poker. Il s'agit d'une industrie valant des centaines de milliards de dollars à l'échelle mondiale. Avec autant d'argent en jeu, il est impératif que les entreprises détectent les fraudes et les escroqueries et ferment rapidement les comptes IA. Ce n'est pas un problème pour les jeux de casino basés uniquement sur le hasard, car un robot IA ne peut pas surmonter l'avantage interne intégré aux jeux. En d'autres termes, il est pratiquement impossible de tricher à la roulette en ligne ou aux machines à sous à l'aide d'un robot IA. L'utilisation de robots IA est beaucoup plus préoccupante dans les jeux à moitié hasard et à moitié habileté, comme le poker. Dans ce cas, il est possible de créer un programme d'IA capable de jouer sans participation humaine et ayant au moins une chance de participer de manière rentable au pool. Heureusement, il est très difficile de créer un bot IA avec un gros avantage au poker. La plupart du temps, les escrocs doivent se contenter de gains très marginaux. Pour résoudre le problème, les principaux sites de poker en ligne disposent d'équipes de sécurité dédiées à la recherche de ces robots et à l'interdiction des comptes. Par exemple, Ignition Poker utilise des méthodes de cryptage de premier ordre, qui protègent les données et les transactions des joueurs au plus haut niveau et intègrent également des algorithmes de brassage de cartes qui créent des combinaisons de cartes totalement imprévisibles. Dans l'ensemble, la plateforme offre un environnement relativement sûr aux joueurs, car les tentatives de triche sont généralement rapidement révélées. Les sites de jeux en ligne peuvent utiliser des systèmes de détection d'IA dans le cadre de leur sécurité. Ces systèmes analyseront le site beaucoup plus efficacement que les humains pour détecter une activité inhabituelle sur le compte, des comportements anormaux et des modèles de paris étranges et trop cohérents. Une fois signalés, ceux-ci peuvent ensuite être surveillés par des humains qui prendront la décision finale quant à l'opportunité de prendre des mesures supplémentaires.

Dans le domaine du recrutement et de la formation

Maintenant grands modèles de langage comme Chat GTP, ont changé Internet et ont fourni une solution quasi instantanée pour la création de tout document textuel. Cela inclut les CV, les demandes d'emploi et les dissertations académiques, qui sont tous très problématiques pour l'entreprise ou l'établissement d'enseignement. Les systèmes de suivi des candidats (ATS) sont utilisés par les sociétés de recrutement lors de la première étape de la sélection pour scanner des centaines de candidats potentiels. La plupart de ces systèmes, du moins pour l'instant, se concentrent sur l'analyse du contenu de la candidature et sa correspondance avec la description du poste. Ils n'incluent généralement pas d'outils de détection d'IA. Cela signifie que, techniquement parlant, une application d'IA passera probablement par cette sélection initiale, si sa qualité a été vérifiée manuellement. Après cela, la candidature sera évaluée manuellement et les candidats eux-mêmes devront encore subir d'autres entretiens et tâches en personne. Bien qu'une candidature rédigée par IA puisse réussir la sélection, la personne devra tout de même posséder les compétences et l'expérience nécessaires pour obtenir le poste. Cela pourrait changer à l'avenir si les entreprises décident d'intégrer la détection de l'IA à leur étape de dépistage des stimulants de type amphétamine. Ou ça pourrait aller dans l'autre sens. Les entreprises avant-gardistes, en particulier celles du secteur des technologies, peuvent considérer l'utilisation de modèles linguistiques comme un signe d'innovation et d'expérience en matière d'IA. Le problème est beaucoup plus problématique dans l'enseignement, car les étudiants peuvent potentiellement utiliser cet outil pour falsifier leurs notes. Les universités et les collèges luttent contre ce phénomène en utilisant Détecteurs AI. Ce logiciel compare l'essai à une base de données de texte et analyse la langue utilisée et la manière dont elle est utilisée. Dans certains cas, les universités ont enregistré un très faible score de faux positifs inférieur à 1 % et affirment que leurs détecteurs d'IA sont remarquablement précis. Cependant, Open AI lui-même a admis en 2023 que les outils de détection n'étaient pas assez précis et a même abandonné son détecteur. Encore une fois, un mélange d'outils d'IA et d'intervention humaine est nécessaire pour résoudre le problème.

Rédaction de contenu

De nombreuses entreprises externalisent la rédaction de leur contenu, à la fois pour la publicité dans le monde réel et pour tout ce qui concerne leur site Web et leurs campagnes en ligne. Les soi-disant rédacteurs peuvent utiliser Chat GTP à leur avantage, réduisant ainsi considérablement le temps nécessaire à la création d'un article ou d'un billet de blog. S'il est utilisé avec autorisation et dans un but tel que l'édition ou l'affinement du texte, L'IA peut améliorer la productivité. Le problème est que l'écriture par IA peut être générique, inexacte et potentiellement illégale en termes de droits d'auteur. Il n'est pas aussi original que le contenu écrit par des humains et dévalorise le service pour les entreprises qui l'ont payé. Parmi les signes révélateurs de l'écriture artificielle, citons l'utilisation d'un jargon trop sophistiqué, le manque de personnalisation et la répétition de mots et de structures de phrases particuliers, même si cela peut aussi être le signe d'un écrivain inexpérimenté ! Dans tous les cas, les détecteurs de contenu IA peuvent à nouveau être utilisés. Ils rechercheront des caractéristiques telles que la perplexité, c'est-à-dire la prévisibilité du texte du point de vue de l'IA, ainsi que les variations dans l'utilisation des mots, la longueur des phrases et la structure. Étant donné que ces détecteurs ne sont pas toujours précis, une fois de plus, l'intervention humaine est essentielle. Une fois que le logiciel détecte une utilisation potentielle de l'IA, le gestionnaire de contenu peut revoir le travail et surveiller le contenu au fil du temps pour décider si d'autres mesures sont nécessaires. En effet, les outils de détection de l'IA sont engagés dans une course aux armements constante contre les grands modèles linguistiques d'IA. Pour que les entreprises puissent rester au fait de l'utilisation de l'IA, les détecteurs doivent suivre la qualité cumulée du texte généré par l'IA.