AҚШнинг Канзас университети ходимлари деярли юз фоизлик эҳтимол билан олимлар томонидан ёзилган илмий мақолалар ва бошқа нашрларни нейротармоқ томонидан яратилган материаллардан фарқлаш имконини берувчи алгоритмни ишлаб чиқди. Синовнинг биринчи натижалари Cell Reports Physical Science журналида эълон қилинди - муаллифлар AI томонидан ёзилган матнларни қандай аниқ "ҳисоблаш"га муваффақ бўлганликларини айтиб беришди.

"Роботни синаб кўриш" учун материалнинг келиб чиқишини 20 та характерли хусусиятга кўра аниқлайдиган нисбатан оддий алгоритм яратилган. Биринчидан, университет ходимлари AI моделини Science журналидаги мақолалар тўпламига ўргатишди. Кейин улар ботга илмий матн тузиш вазифасини беришди ва олинган материалнинг тузилишини қўлда ўрганишди, бир нечта қизиқарли ҳолатларни кашф қилишди.

Маълум бўлишича, одамлар кўпроқ мураккаб параграф ва қўшимча тузилмалардан фойдаланишади, аммо AI буни қила олмайди. Нейрон тармоқ, ўз навбатида, одатда олимларнинг ўзлари томонидан амалга оширилмайдиган "тадқиқотчилар" ва "бошқалар" сўзларини фаол ишлатади. Ушбу маълумотлар асосида яратилган алгоритм тўлиқ матнларни таҳлил қилишда 99% дан ортиқ ва ўзбошимчалик билан параграфларни текширишда 92% га яқин самарадорликни кўрсатди.

Олимларнинг фикрига кўра, худди шундай тарзда, бошқа турдаги матнларда ChatGPT ва бошқа "нейроботлар" изларини аниқлаш учун алгоритм яратишингиз мумкин.