यह कैसे निर्धारित करें कि पाठ एक तंत्रिका नेटवर्क द्वारा लिखा गया था

द्वारा डेटा ब्लूमबर्ग के अनुसार, लगभग 30% विशेषज्ञ पाठ उत्पन्न करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं। रूस में, 67% उत्तरदाता आवेदन करना चाहते हैं कम काम करने और आय न खोने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कार्य में। यह सिर्फ ऐसे आँकड़े हैं जो सभी ग्राहकों को खुश नहीं करते हैं। कुछ लोग तंत्रिका नेटवर्क पर भरोसा नहीं करते हैं, इसलिए वे पसंद करते हैं कि पाठ रोबोट द्वारा नहीं, बल्कि लोगों द्वारा लिखे जाएं।

हम समझते हैं कि ग्राहक प्रौद्योगिकियों से सावधान क्यों हैं और आज न्यूरोटेक्स्ट को उजागर करने के कौन से साधन मौजूद हैं।

तंत्रिका नेटवर्क के टेक्स्ट को सावधानी से क्यों व्यवहार किया जाना चाहिए?

यहां मुख्य कारण दिए गए हैं कि ग्राहक ऐसे लेखों से सावधान क्यों रहते हैं।

कॉपीराइट उल्लंघन का जोखिम

कौन के सवाल पर आज कोई आधिकारिक स्थिति नहीं है संबंधित एआई की मदद से बनाए गए टेक्स्ट के लिए कॉपीराइट। कानून के अनुसार, लेखक वह व्यक्ति होता है जो रचनात्मक या बौद्धिक कार्य द्वारा किसी कृति का निर्माण करता है। हालाँकि, के मामले में तंत्रिका नेटवर्क लोग केवल निर्देश देते हैं, स्वयं लिखते नहीं।

चूंकि अब कानून न्यूरोटेक्स्ट को कॉपीराइट की वस्तुओं के रूप में मान्यता नहीं देता है, प्रौद्योगिकियों द्वारा उत्पन्न सामग्री का उपयोग करने के नियम तंत्रिका नेटवर्क के उपयोगकर्ता समझौते में निर्धारित किए जाते हैं।

और यदि OpenAI संचारित मुफ़्त संस्करण में भी पाठ के अधिकार, फिर गेरविन सीमा इसका उपयोग राजनीतिक, भेदभावपूर्ण उद्देश्यों या प्रतिकूल विज्ञापन में किया जाता है। और में मध्ययात्रा व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए सामग्री का उपयोग करें कर सकना केवल तभी जब उत्पाद भुगतान दर पर तैयार किया गया हो।

गैर-अद्वितीय या गलत जानकारी प्राप्त करने का जोखिम

तंत्रिका नेटवर्क एक अनुरोध प्राप्त करता है, इसे एल्गोरिदम के माध्यम से पारित करता है, विषय पर उपलब्ध जानकारी का विश्लेषण करता है, और एक उत्तर जारी करता है। इस बात से इनकार किए बिना कि किसी अन्य उपयोगकर्ता का वही अनुरोध समान या समान पाठ उत्पन्न कर सकता है।

और यहां एक नया खतरा आता है. कॉर्नेल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ता सामने आए निष्कर्ष: यदि एक ही प्रश्न के लिए तंत्रिका नेटवर्क के उत्तर बहुत भिन्न होते हैं, तो उच्च संभावना के साथ यह तथ्य सामने आता है।

यह जोखिम कि न्यूरोटेक्स्ट खोज परिणामों में कंपनी के संसाधन को कम कर देगा

पिछले साल के अंत में, Google गुणवत्ता विशेषज्ञ ड्यू गुयेन घोषितकंपनी के पास बनाई गई सामग्री का पता लगाने और उसे डाउनग्रेड करने के लिए एल्गोरिदम मौजूद हैं कृत्रिम होशियारी. इसलिए, कई लोगों को डर है कि खोज इंजन ऐसी सामग्री की तलाश करेंगे और उसे निराश करेंगे। यानी खोज परिणामों में स्थिति कम करना।

मिसालें पहले से मौजूद हैं. उदाहरण के लिए, विपणक नील पटेल ने खर्च किया प्रयोग50 परीक्षण वेबसाइटें बनाकर, जिन्हें उन्होंने दो समूहों में विभाजित किया। विशेषज्ञ ने पहले भाग की साइटों को विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा निर्मित लेखों से भर दिया। दूसरे होस्ट किए गए एआई लेखों की साइटें लोगों द्वारा संशोधित की गईं, साथ ही तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग के बिना कॉपीराइटर द्वारा लिखी गई सामग्री भी।

प्रयोग के परिणामों से पता चला कि पहले समूह के संसाधनों ने खोज परिणामों में कई स्थान खो दिए। और इसका नेतृत्व किया घटाना 70% तक ट्रैफिक.

साथ ही, Google प्रतिनिधियों ने कहा कि उनका तंत्रिका नेटवर्क के विकास के प्रति सकारात्मक दृष्टिकोण है और उन्होंने पहले ही अपना नेटवर्क बना लिया है चैटबॉट बार्ड. लेकिन कंपनी के लिए गुणवत्तापूर्ण टेक्स्ट प्राथमिकता है। सिस्टम, जो परिणामों को रैंक करता है, सबसे पहले उपयोगकर्ताओं को मिलने वाली सामग्री प्रदान करता है मानकों E‑E‑A‑T (अनुभव, योग्यता, विश्वसनीयता, विश्वसनीयता)।

उनके अनुरूप पाठ आत्मविश्वास को प्रेरित करते हैं और उपयोगी माने जाते हैं क्योंकि उनमें उदाहरण, अनुभव, एक विश्लेषणात्मक भाग, शोध शामिल होते हैं। और किसी व्यक्ति द्वारा अतिरिक्त गहन शोधन के बिना, तंत्रिका नेटवर्क जो सामग्री बनाते हैं, वह अक्सर ऐसी नहीं होती है।

इस बीच, राज्य ड्यूमा में सुझाव दिया एआई की मदद से बनाई गई सामग्रियों के लिए लेबलिंग शुरू करें। जब तक ऐसा न हो, तब तक निर्धारित करें कि पाठ एक तंत्रिका नेटवर्क द्वारा उत्पन्न, इसे स्वयं करना होगा। या विशेष सेवाओं की सहायता से.

स्वतंत्र रूप से कैसे निर्धारित करें कि पाठ एक तंत्रिका नेटवर्क द्वारा लिखा गया था

MIREA टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी ने हाल ही में आयोजित किया प्रयोग, जिसमें 20 शिक्षकों और 200 से अधिक छात्रों ने भाग लिया। उनमें से आधे ने स्वयं वैज्ञानिक पत्र लिखे। और अन्य 50% ने तंत्रिका नेटवर्क की मदद ली। दूसरी ओर, शिक्षकों को ऐसी एआई सामग्री की गणना करनी थी।

ऐसा करने के लिए, शिक्षकों ने पाठ की शैलीगत और वर्तनी संबंधी विशेषताओं पर ध्यान दिया। उदाहरण के लिए, बड़ी संख्या में दोहराए जाने वाले शब्दों और अर्थों के लिए, वास्तविक और तार्किक गलतियां, मौलिक निर्णयों का अभाव। इस तरह, शिक्षक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके लिखे गए 96% कार्यों की पहचान करने में सक्षम थे। जिन 4% छात्रों का पता नहीं चला, उन्होंने स्वीकार किया कि उन्होंने एआई टेक्स्ट को संपादित करने में कई घंटे बिताए।

ऐसा कोई सार्वभौमिक निर्देश नहीं है जो तंत्रिका नेटवर्क द्वारा उत्पन्न पाठ की गणना करने में मदद करेगा। हालाँकि, प्रयोग से पता चलता है कि ऐसी सामग्रियों में समान पैटर्न अंतर्निहित हैं। आइए उन पर अधिक विस्तार से विचार करें।

अर्थ और शब्दों की पुनरावृत्ति

किसी साइट के खोज परिणामों में नीचे आने का एक कारण कीवर्ड पुनः अनुकूलन है। अनुरोध के जवाब में तंत्रिका नेटवर्क अक्सर "एक सर्कल में प्रतिक्रिया करता है"। कभी-कभी वह अलग-अलग घटनाओं का उपयोग करती है, लेकिन अर्थ अभी भी दोहराया जाता है।

तो, नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को बालों को रंगने के एक नए, सौम्य तरीके के बारे में एक विक्रय पोस्ट लिखने का काम सौंपा गया था। और एक छोटे से पाठ में, तंत्रिका नेटवर्क ने एक ही थीसिस को बार-बार दोहराया।

लगभग हर वाक्य उत्पन्न पाठ वाक्यांश "रंग लगाने का एक नया तरीका" दोहराया गया है। और विधि की सुरक्षा और एक व्यक्तिगत दृष्टिकोण के बारे में अर्थों का बार-बार दोहराव भी होता है, जो प्रत्येक ग्राहक की विशिष्टता पर जोर देगा।

इसे दर्शाने वाले पाठ के कुछ उद्धरण यहां दिए गए हैं: "अपनी छवि बदलें और अपना व्यक्तित्व व्यक्त करें", "अपने व्यक्तित्व को ध्यान में रखें", "आपके लिए उपयुक्त", "अपने लिए बनाएं" अद्वितीय और स्टाइलिश लुक", "अपने हेयर स्टाइल को अद्वितीय बनाएं", "अपने बालों के स्वास्थ्य और चमक को बनाए रखें", "आपके बालों के लिए सुरक्षित", "अपने बालों की देखभाल करें, उन्हें संरक्षित करें स्वास्थ्य"।

इस बीच, एक बार यह उल्लेख करना पर्याप्त था कि सैलून में एक नई प्रक्रिया प्रस्तुत की गई थी - बख्शते हुए धुंधला करने की विधिजो बालों को जिंदा रखेगा. और यह भी बताएं कि यह विधि कैसे काम करती है, इसकी नवीनता क्या है और यह सुरक्षित क्यों है। और जोड़ें कि रंग पैलेट विविध है, और जिन मास्टर्स को प्रशिक्षित किया गया है वे न केवल उच्च गुणवत्ता के साथ रंग भरेंगे, बल्कि रंग की पसंद में भी मदद करेंगे।

पाठ में बड़ी संख्या में टिकटों और क्लिच की उपस्थिति, संवेदी अनुभव की कमी

रंग भरने के उदाहरण से यह भी पता चलता है कि तंत्रिका नेटवर्क वास्तविक जीवन में किसी व्यक्ति के बोलने के तरीके की नकल नहीं कर सकता है। लोग सील करते हैं, उपयोग करते हैं बोलचाल की भाषा और संक्षिप्ताक्षर, जानबूझकर शब्दों को विकृत करते हैं। ऐसी प्रस्तुति ध्यान आकर्षित करने, भावनाओं को जगाने, लेखक की स्थिति, उसके संवेदी अनुभव को व्यक्त करने में मदद करती है।

अनुसंधान दिखाएँ: तंत्रिका नेटवर्क भावनाओं को साझा नहीं करता है, किसी की स्थिति को स्वीकार नहीं करता है। इसलिए, वह तटस्थता, घिसी-पिटी बातें और घिसी-पिटी बातें पसंद करते हैं। उपरोक्त उदाहरण में, ये "पेशेवर कौशल", "उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री", "अद्वितीय अवसर" हैं।

साथ ही, तंत्रिका नेटवर्क विभिन्न शैलियों में पाठ उत्पन्न करता है। उदाहरण के लिए, आप उसे "क्या लागत को प्रभावित करता है" विषय पर सामग्री तैयार करने का कार्य दे सकते हैं तेल». परंतु यह स्पष्ट करना आवश्यक है कि पाठ सूखी भाषा में नहीं लिखा जाना चाहिए, बल्कि रूपकों और तुलनाओं को जोड़कर लिखा जाना चाहिए। हालाँकि, परिणाम अभी भी कृत्रिम है. आख़िरकार, AI का कोई पैमाना नहीं है, यह पाठ को उस तरह से "महसूस" नहीं करता जैसा कोई व्यक्ति करता है।

पैराग्राफ में से एक यह देखने में मदद करेगा कि प्राप्त परिणाम की तुलना किसी व्यक्ति में निहित स्वर से नहीं की जा सकती: “तेल बाजार में मांग और आपूर्ति दो प्रेमियों के नृत्य की तरह हैं। अगर तेल की मांग उफनते सागर की तरह बढ़ता है, और अगर आपूर्ति बरकरार रखने में विफल रहती है, तो कीमतें नए साल की शाम की पार्टी में शैंपेन की तरह बढ़ जाती हैं। लेकिन अगर मांग कम हो जाती है और आपूर्ति बढ़ जाती है, तो कीमतें बच्चों की पार्टी में गुब्बारे की तरह गिर सकती हैं।"

पाठ कृत्रिम लगता है, और इसमें अधिकांश मोड़ जगह से बाहर हैं। और यद्यपि पोस्ट वास्तव में "सूखी नहीं" निकली, लेकिन यह कल्पना करना कठिन है कि किसी विशेषज्ञ ने इस तरह लिखा होगा। इसके अलावा, वस्तुतः हर वाक्य एक रूपक और तुलना है। हालाँकि, ऐसी तकनीकें पाठ में सटीक और करीने से अंतर्निहित होनी चाहिए। अन्यथा, छवियों की अधिकता के पीछे अर्थ खो जाएगा।

अर्थहीन वाक्यांशों की उपस्थिति और तर्क की कमी

भाषाविद् नोम चॉम्स्की ने अपनी पुस्तक सिंटेक्टिक स्ट्रक्चर्स में लिखा है कि एक वाक्य में वाक्यांशों का व्याकरणिक रूप से सही निर्माण इसकी उपस्थिति की गारंटी नहीं देता है। तर्क और अर्थ. उदाहरण के तौर पर, विशेषज्ञ ने वाक्यांश बेरंग हरे विचारों को उग्रता से सोते हुए उद्धृत किया - "रंगहीन हरे विचार उग्र रूप से सोते हैं।"

एल्गोरिदम तंत्रिका नेटवर्क को व्याकरण के संदर्भ में सही वाक्य बनाने में मदद करते हैं। हालाँकि, AI के लिए "अर्थ" की कोई अवधारणा नहीं है। और प्रत्येक अनुच्छेद के लिए इसका अपना तर्क हो सकता है, क्योंकि सामग्री विभिन्न स्रोतों से प्राप्त की जाती है।

उदाहरण के लिए, एक तंत्रिका नेटवर्क को शॉवर जेल और ट्रैकसूट के लिए समीक्षाएँ उत्पन्न करने के लिए कहा गया था। कपड़ों के बारे में पाठ इस प्रकार निकला: “एक सूट की मदद से, आप आराम कर सकते हैं, खेल की दुनिया में डूब सकते हैं और टहलने भी जा सकते हैं। इसमें तापमान नियंत्रण होता है, जिसकी बदौलत आप किसी भी स्थिति में सहज महसूस करते हैं।

और यहाँ शॉवर जेल पर एक समीक्षा है: “अद्भुत जेल, लीक नहीं होता, त्वचा पर बोझ नहीं डालता। एक ढक्कन के साथ, एक बैग में, एक डिब्बे में पैक किया गया। इसके लिए किसी अतिरिक्त चीज़ का इंतज़ार करने की ज़रूरत नहीं है ताकि यह थोड़ा टूट जाए। रात्रि स्नान जेल के रूप में उपयोग किया जा सकता है।

उनमें कुछ वाक्यांश अच्छी तरह से निर्मित, लेकिन साथ ही बेतुके लगते हैं और चॉम्स्की के चित्रण से मिलते जुलते हैं।

बनावट और सतही उदाहरणों का अभाव

कृत्रिम बुद्धिमत्ता पाठों, सामान्य तथ्यों में स्पष्ट जानकारी देती है, सुव्यवस्थित वाक्यांशों और उदाहरणों का उपयोग करती है जो प्रश्न को अधिक उजागर नहीं करते हैं। ऐसे में विषय की जटिलता कोई मायने नहीं रखती. सवाल गहरा हो सकता है, जैसे विकास की संभावनाएं समावेशन रूस में। या अधिक सरल और व्यक्तिगत, तकनीक की पसंद के संबंध में।

समावेशन के बारे में पाठ में, तंत्रिका नेटवर्क ने बताया कि यह विषय कितना महत्वपूर्ण और प्रासंगिक है। उन्होंने यह भी कहा कि समावेशन एक लंबी प्रक्रिया है, जिसमें कठिनाइयां भी आती हैं, लेकिन विशेष जरूरतों वाले लोगों के लिए स्थितियां बनाने के लिए काम चल रहा है। और सारांश: यदि आप नहीं रुकेंगे, तो विकास अवश्य होगा।

हालाँकि, जो लिखा गया है वह प्रश्न का उत्तर नहीं देता है। यह महत्वपूर्ण है कि पाठ विशिष्ट हो. उदाहरण के लिए, आप विश्लेषण कर सकते हैं कि अपनाए गए कानूनों में से कौन सा काम करता है और कौन सा नहीं, और क्यों। विदेशी अनुभव को प्रकट करना। और समझाएं कि समावेशन को विकसित करने के लिए राज्य, व्यवसाय और प्रत्येक व्यक्ति अभी भी कौन से ठोस कदम उठा सकता है।

के बारे में पाठ में स्मार्टफोन खरीदनातंत्रिका नेटवर्क द्वारा उत्पन्न, स्पष्ट चयन कारकों को भी दर्शाया गया है। उदाहरण के लिए: आपको ऑपरेटिंग सिस्टम (आईओएस या एंड्रॉइड), ब्रांड पर निर्णय लेना चाहिए, समीक्षाएं और तकनीकी विशिष्टताओं को पढ़ना चाहिए, और अपनी क्षमताओं को भी ध्यान में रखना चाहिए।

हालाँकि, लोग इसे समझते हैं। दूसरी बात ऑपरेटिंग सिस्टम के चिप्स के बारे में बात करना है, इस समय मौजूद सीमाओं को इंगित करना है। या नवीन समाधानों का उल्लेख करें - उदाहरण के लिए, eSIM तकनीक, जो आपको एक स्मार्टफोन में पांच नंबर तक रखने की अनुमति देती है। या अधिक कीमत वाले डिवाइस मॉडल और उनके समकक्षों को सर्वोत्तम मूल्य पर साझा करें।

तथ्यों को तोड़-मरोड़ कर पेश करना, मनगढ़ंत जानकारी जोड़ना

तंत्रिका नेटवर्क लगभग किसी भी प्रश्न का प्रशंसनीय उत्तर देता है, एक इतिहास, तिथियां, उपनाम, उत्पत्ति का इतिहास प्रदान करता है। इस मामले में, जानकारी विकृत या पूरी तरह से आविष्कार की गई है। एआई के काम में इस तरह के बग को मतिभ्रम कहा जाता है।

तो, तंत्रिका नेटवर्क को प्रसिद्ध के बारे में बताने का काम दिया गया बहरे लोगजिन्होंने समाज के विकास में महान योगदान दिया। परिणामस्वरूप, AI ने उनमें से अधिकांश का आविष्कार किया।

उदाहरण के लिए, अंतरिक्ष यात्री रेमंड लू या मुक्केबाज मारियो गैलेगोस। और संयुक्त राज्य अमेरिका के 42वें राष्ट्रपति अभी भी मैथ्यू क्लिंटन नहीं, बल्कि बिल क्लिंटन थे। और उसने अपनी सुनने की शक्ति नहीं खोई।

इसके अलावा, एआई ने "रचनात्मक के बारे में एक पोस्ट लिखें" अनुरोध का आत्मविश्वास से जवाब दिया भूलने की बीमारी». जबकि ऐसा कोई शब्द नहीं है.

जब उनसे पूछा गया कि बॉट लोगों का आविष्कार क्यों करता है और गैर-मौजूद शब्दों के बारे में बात क्यों करता है, तो वह केवल संभावित भ्रम के लिए माफी मांगता है।

जब झूठे तथ्य सच्चे डेटा के साथ जुड़ जाते हैं, तो तंत्रिका नेटवर्क मतिभ्रम का पता लगाना अधिक कठिन हो जाता है। खासकर जब धाराप्रवाह पढ़ना. लेकिन यदि आप पाठ में दिए गए उदाहरणों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तो आप उन लोगों को नोटिस कर सकते हैं जो संदिग्ध लगते हैं और उन्हें खोज बार में टाइप करके जांच सकते हैं।

वर्तमान परिवर्तनों, घटनाओं के बारे में नवीनतम जानकारी का अभाव

उपयोगकर्ताओं के साथ संचार करते समय तंत्रिका नेटवर्क स्व-सीखते हैं, किसी व्यक्ति के स्पष्टीकरण को याद करते हैं, उत्पन्न सामग्री पर उसकी प्रतिक्रिया, उदाहरण जो एक व्यक्ति बॉट के साथ साझा करता है। विशेषज्ञों विख्यातएआई की स्व-सीखने की क्षमता उनके लिए आश्चर्य की बात थी। और यह कौशल तंत्रिका नेटवर्क को बेहतर बनाने में मदद करता है।

जिसमें यंत्र अधिगमगीगाबाइट डेटा पर डेवलपर्स द्वारा संचालित - वेब से लेख, किताबें, पाठ - की स्पष्ट शुरुआत और अंत है। और मूल रूप से तंत्रिका नेटवर्क की खोज इंजन तक पहुंच नहीं है। इसलिए, डेवलपर्स द्वारा आयोजित प्रशिक्षण के बाद जो जानकारी सामने आती है वह अगले चरण तक एआई के लिए उपलब्ध नहीं होती है।

वहीं, मशीन लर्निंग के बीच का अंतराल महीनों और कभी-कभी वर्षों का होता है। बेशक, प्रगति अभी भी स्थिर नहीं है: उदाहरण के लिए, इस साल मई में, जीपीटी प्लस सशुल्क सदस्यता वाले उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हो गया चैटजीपीटी इंटरनेट एक्सेस के साथ. हालाँकि, अधिकांश तंत्रिका नेटवर्क, विशेष रूप से उनके मुफ़्त संस्करणों के पास अभी तक ऐसा अवसर नहीं है।

तो, ChatGPT4 के मुफ़्त संस्करण का आधार 2021 तक सीमित है, इसलिए बॉट को नहीं पता कि 2022 में आखिरी विश्व कप किसने जीता था। और Google तंत्रिका नेटवर्क - बार्ड एआई - ने स्वीकार किया कि वह इस गर्मी में दुनिया में हुई महत्वपूर्ण घटनाओं के बारे में एक पाठ नहीं बना सका।

चूंकि उनका अंतिम प्रशिक्षण डेवलपर्स द्वारा मई 2023 में आयोजित किया गया था, बार्ड एआई के लिए अभी गर्मियां नहीं आई हैं।

ऐसे मामलों में, तंत्रिका नेटवर्क आमतौर पर तथ्य सामने नहीं लाते हैं, लेकिन स्वीकार करते हैं कि वे ऐसा नहीं कर सकते।आने वाले समय की भविष्यवाणी».

यदि पाठ में विषय पर नवीनतम जानकारी नहीं है या यह वास्तविकता से अलग दिखता है, क्योंकि हाल ही में बहुत कुछ बदल गया है, तो संभावना है कि सामग्री एक तंत्रिका नेटवर्क द्वारा लिखी गई थी।

कौन सी सेवाएँ मदद कर सकती हैं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उत्पन्न पाठ को तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके भी पहचाना जा सकता है। उदाहरण के लिए, यह हो सकता है बीओटी जीपीटी-4. एआई एल्गोरिदम का पता लगाने वाली विशेष सेवाएँ भी मदद कर सकती हैं। आइए उनमें से कुछ को नीचे देखें।

1. Text.ru. साइट को कॉपी राइटिंग और साहित्यिक चोरी विरोधी एक्सचेंज के रूप में तैनात किया गया है। लेकिन हाल ही में पोर्टल पर एक सशुल्क न्यूरो-सहायक दिखाई दिया। इसका एक कार्य AI डिटेक्टर है। जाँचे जाने वाले पाठ को विंडो में लोड किया जाना चाहिए। कुछ सेकंड के बाद सिस्टम परिणाम देगा।
2. पीआर सीवाई. आप सेवा में 1,000 अक्षरों के टेक्स्ट अपलोड कर सकते हैं। साथ ही, पोर्टल पर स्पष्टीकरण भी हैं: किसी व्यक्ति द्वारा लिखे गए निम्न गुणवत्ता वाले, स्पैम किए गए विकल्प, सिस्टम एआई कार्य के परिणाम के रूप में मानेंगे। साथ ही चमकीले शैलीगत रंग वाले पाठ - उदाहरण के लिए, कार्यों के समान मायाकोवस्की.
3. जीपीटीजीरो. यह टूल वाक्यों की जटिलता, शब्दों के संयोजन, संरचना और लंबाई को पढ़ता है। हालाँकि, यदि सेवा अंग्रेजी में ग्रंथों के साथ अच्छी तरह से मुकाबला करती है, तो रूसी भाषा की सामग्री लोड करते समय यह अक्सर एक त्रुटि देती है। लाभों में से - एक निःशुल्क संस्करण की उपस्थिति।

एक तंत्रिका नेटवर्क एक महान सहायक हो सकता है। उदाहरण के लिए, विचारों की तलाश करते समय। हालाँकि, उसकी सामग्री पर पूरी तरह भरोसा करना खतरनाक है। आपको एआई सामग्री के साथ जिम्मेदारी से व्यवहार करना चाहिए: स्पैम संपादित करें, सटीकता, तर्क और तथ्यों की प्रासंगिकता की जांच करें। और शैली को "मानवीय" भाषा में समायोजित करें, ताकि दर्शकों को डर न लगे, खोज परिणामों में कंपनी की प्रतिष्ठा और स्थिति बनी रहे।