ਅੱਜ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ChatGPT ਅਤੇ ਹੋਰ AI ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਨੋਟਸ, ਆਰਟੀਕਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੰਟੈਂਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਆਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਆਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। OpenAI ਵੱਲੋਂ AI-ਜਨਰੇਟਿਡ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ‘textGrain’ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਅਦਿੱਖ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਤਕਨੀਕ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਆਮ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰ ਨਹੀਂ ਆਵੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਖਾਸ ਤੌਰ ’ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਟੂਲ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਣਗੇ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੁਤਾਬਕ OpenAI ਵੱਲੋਂ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਫਿਲਹਾਲ ਯੂਰਪੀ ਸੰਘ (EU) ਵਿੱਚ ChatGPT ਅਤੇ Codex ਦੇ ਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ’ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
textGrain ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅਜੀਬ ਨਿਸ਼ਾਨ, ਵਾਧੂ ਸਪੇਸ ਜਾਂ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਕੈਰੇਕਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ AI ਵੱਲੋਂ ਅਗਲਾ ਸ਼ਬਦ ਚੁਣਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਬਦਲਾਅ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। AI ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵਾਕ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਹਰ ਪੜਾਅ ’ਤੇ ਅਗਲੇ ਸ਼ਬਦ ਲਈ ਕਈ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। textGrain ਇਨ੍ਹਾਂ ਚੋਣਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਸਿਗਨਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ ’ਤੇ ਮਨੁੱਖ ਲਈ ਇਹ ਫਰਕ ਪਛਾਣਨਾ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਰ ਖਾਸ ਡਿਟੈਕਟਰ ਇਸ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਕੈਰੇਕਟਰ ਜਾਂ ਟੋਕਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ ’ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਕਾਪੀ-ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਹ ਸਿਗਨਲ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਦਾ ਇਹ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਕਿ ਹਰ AI ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ 100 ਫੀਸਦੀ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕੇਗਾ। ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਲੰਬਾਈ, ਭਾਸ਼ਾ, ਵਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਐਡਿਟਿੰਗ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
OpenAI ਦੇ ਮੁਤਾਬਕ textGrain ਦਾ ਮਕਸਦ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ OpenAI ਦਾ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਰਾਹੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਕਿਸ ਯੂਜ਼ਰ ਨੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ, ਕਿਹੜਾ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜਾਂ ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਕਿਸ ChatGPT ਗੱਲਬਾਤ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਇਹ ਵੀ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੀ ਕਿ ਕਿਸੇ ਅੰਤਿਮ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ AI ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਕਿੰਨਾ-ਕਿੰਨਾ ਯੋਗਦਾਨ ਹੈ। ਐਡਿਟਿੰਗ ਜਾਂ ਅਨੁਵਾਦ ਨਾਲ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਮਜ਼ੋਰ OpenAI ਦੇ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣੇ ਆਇਆ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ’ਤੇ ਬਦਲਾਅ ਕਰਨ ਨਾਲ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਦੀ ਪਛਾਣ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨ ਅਰਥ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ’ਤੇ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਦਰ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟ ਸਕਦੀ ਹੈ।
