ai і ml
Slop Mop, створений Jev, демонструє ще один хороший приклад використання імовірнісної моделі ШІ
ШІ-модель Джева для прийняття рішень знайшла іншу роботу: допомогла розширенню Chrome визначати та відображати малоцінні публікації в LinkedIn.
Ентузіаст ШІ, автор і бізнес-консультант Том Фрейзер випустив Slop Mop як розширення Chrome у вівторок, а також опублікував свій код на GitHub для тих, хто хоче повозитися з ним самостійно. Фрейзер сказав, що це абсолютно безкоштовно, не вимагає реєстрації та не лише фільтрує повільність штучного інтелекту, але й збирає сміття, написане людьми.
Розширення використовує дев’ять символів, наданих SEO-компанією Graphite Growth для шаблонів, які часто з’являються в дописах, створених штучним інтелектом, що є особливо важливою проблемою для LinkedIn. Спостерігач Pangram за AI класифікував 41 відсоток публікацій LinkedIn, які довші за 250 слів у своїй вибірці, як повністю створені штучним інтелектом, за винятком публікацій, які автори-люди використовують для покращення штучного інтелекту. Проблема настільки загострилася, що LinkedIn нещодавно додав на платформу кнопку, яка дозволяє користувачам повідомляти про дописи як «Схоже на AI Slop».
Slop Mop досліджує ширші дослідження Graphite дев’ятьма способами: публікації, що включають один рядок тексту та пробіли, які вимагають від глядачів збільшення, використовують багато слів, містять порожні обіцянки, написані рожевою мовою, містять сумнівний урок, є помітними термінами, містять помітні терміни, визначають терміни та покладаються на них. важко
Ці дев’ять запитань використовує Slop Mop для виявлення потенційно неякісних публікацій, а інші два запитання ставляться Jevian, щоб уникнути блокування якісного вмісту. прибирати: Чи схоже написане на конкретну людину і чи є в ньому щось корисне для читачів. Обидва ці запитання знижують оцінку, пояснює Фрейзер на веб-сайті Slop Mop. У 12-му запитанні запитується, наскільки ймовірно, що модель опублікувала цю публікацію, але ця відповідь може лише знизити низький бал за написання, яке інакше було б сприйнято як написане людиною, і не може бути позначене самостійно.
Жоден із цих факторів сам по собі не може відрізнити штучний інтелект від людського письма, як це робить Фрейзер. Він описує Slop Mop не стільки як детектор ШІ, скільки як фільтр для видалення інтернет-сміття, незалежно від того, хто або що його пише.
«Slop Mop стосується поганого людського контенту так само, як і поганого штучного інтелекту», — сказав Фрейзер зареєструватися. «Я вважаю, що це правильне рішення, тому що AI-контент також може бути хорошим, а людський контент також може бути поганим».
Ключове питання Slop Mop, пише Фрейзер у розділі поширених запитань на веб-сайті розширення, полягає в тому, чи вартий цей пост вашої уваги.
Slop Mop позначає або приховує дописи, які відповідають порогу нечистоти, незалежно від того, написані штучним інтелектом чи людиною, тобто вони фактично не видаляються з каналу LinkedIn і повідомляються за допомогою кнопки «Здається, що це нечистоти».
Клянусь Джевом, можливо, він щось придумав!
Замість того, щоб бути розчарованим у LinkedIn і шукати спосіб перестати його бачити, Фрейзер сказав нам, що його головною мотивацією для створення Slop Mop було експериментувати з Jev, новою моделлю прийняття рішень із застосуванням ШІ від TypeSafe, яка була випущена минулого тижня.
Jev не є чат-ботом і з ним не можна взаємодіяти. Замість цього він призначений для прийняття імовірнісних рішень для інших програмних систем і доступ до нього здійснюється через API. Він швидко став хітом в Інтернеті, і розробники знаходять нові застосування для дешевої та швидкої моделі.
Іншими словами, Slop Mop — це ще одна спроба іншого розробника керувати Jev, і вона відкрита, щоб інші могли робити те саме, якщо захочуть, і вони можуть: усе працює в обліковому записі Jev Frazier, тому він робить запити через свій ключ API, тому, якщо він потрапляє, він може переглядати рахунки певного розміру.
Фрейзер наклав на користувачів щоденні обмеження на публікації, щоб запобігти завищенню їхнього рахунку. Одна установка може аналізувати до 250 повідомлень на день, що, за його словами, більше, ніж LinkedIn, який використовується найбільше.
«З моєї початкової бази встановлення я бачу ~0,005 доларів США на користувача на день», — сказав нам Фрейзер. «Якщо цей проект стане вірусним, я можу переоцінити його безкоштовну частину, але поки що я радий з’їсти ці витрати, щоб зрозуміти параметри налаштування та створити набір даних».
Якщо достатня кількість людей вважатиме це корисним і це не зруйнує банк, Фрейзер також сказав, що він може розширити його можливості за межі LinkedIn на інших платформах, але наразі він розглядає це як досвід Jev. Виступаючи, він був задоволений початковими результатами та сказав, що проект демонструє можливості Джева як «нового класу інфраструктури штучного інтелекту, яка тут залишиться».
«Контекстуальне прийняття рішень із оцінкою впевненості зробить більше для корпоративних робочих процесів, ніж це робили LLM на сьогоднішній день», — каже Фрейзер.
Ви можете отримати власну копію Slop Mop на GitHub або встановити її з веб-магазину Chrome. ®
