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人間を使わずに AI テキストを人間化する: AI が生成した作品を捕まらずに提出する

に Egor Kaleynik7m2024/02/06

長すぎる; 読むには

AIが生成した良質なコンテンツが本物で手に入る！

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この間、AI を活用したライティングがブームとなり、多かれ少なかれ一味のあるテキストのページを数秒で自动转换できるようになりました。必不可少なのは、書き込みツールを選択し、タスクに関する詳細を含むプロンプトを作为し、自动转换プロセスを起動して、少し待つことだけです。

クールに聞こえますが、ご存知のように、現実ははるかに厳しいことが判明しました。熟練した指導と小幅な編集がなければ、AI によって转成されたこれらのワンショットのコンテンツはすべて、曖昧でありきたりになり、貴重な竞争情报が欠けています。

それは、私たちが各テキスト方面を手動で編集するか、低品質のコンテンツを受け入れる運命にあるということを暗示着するのでしょうか?

私の答えはノーです！読み続けて、手工diy業による編集を这一切加えずに AI テキストを人間らしく表現し、その品質を向左させる方式方法を自分の目で確認してください。

もちろん、テキストも手動で編集します。ここでの私の责任担当は、手動で編集せずに、AI によって转成されたテキストの品質が像よりもはるかに高品質であることを示すことです。それにもかかわらず、編集作業に比较な時間を割り当てることを強くお勧めします。

実験範囲の定義

そこで、次のことを行いました。

人間味の欠けた典型的な AI 生成記事を見つけた
そのサンプル部分を入手し、
この部分は、GPT を利用したカスタムツールのいくつかを使用して処理しました。

主なルールは、単語を手動で変更しないことです。同時に、用得着なだけ「回收」を押すことができました。

暴露記事とそのサンプル部分

私が選択したテキストは、米国で登録されているオンラインアカデミーの企業ブログに公開された最後のコンテンツでした。選んだ主な原由は、すべてのテキストが人間の労力を最窄限に抑えて作为されていることであり、それは一目見ただけで明らかです。

という記事です。通信网制高职高专院校の卒業式の本質を取り上げます。これは、伝統的な儀式からの幅度な飛躍である仮想卒業式の的存在を分かりやすくすることを原因としていましたが、その実行は缓慢していました。

一篇文章は领域性と明瞭さの欠如によって損なわれており、その片段は目地もなく蛇行していた。データによる強力な裏付けが欠けており、発言が放置されておらず、証拠の重みが欠けていた。文が互いに反響し、その構造は単調で、フォーマットは系列番号付きリストのばらばらの配列を示し、流れを繁杂させました。常见的な主張が物語を曇らせ、トピック間の移行が読者を揺さぶり、あるアイデアから次のアイデアへのスムーズな移行を欠いていました。

そして、おまけに、あなたもよく知っている先进典型的な AI の常套句がたくさんあったことです。一下に、とにかく避けるべきこれらの単語やフレーズに関する私の語彙を紹介します。

その結果、合計 200 ワードをわずかに下回る、いくつかの導入一段话ができました。

…そして魔法が始まります!実験手順の詳細

上のスクリーンショットでわかるように、私の動物園は比較的大きく、現在さまざまな意图で 17 のカスタム GPT をカバーしています。

そのうち 2 つだけが公開されており、その他は厳密に企业内部在使用のみを最终目的としています。これは、それらを分析して知識にアクセスするのがあまりにも簡単であることが判明したためです。おそらく、時々 OpenAI がこの問題を解決してくれるでしょうし、そうなることを願っています。

ここで、実験内で実行したすべてのステップを見て、それぞれを詳しく確認してみましょう。

1. 総合的な品質評価

これは最先のステップであり、より大規模で複雑なステップの一部分です。そのアイデアは、さまざまな要因に基づいて改进处理の包含的なリストを作为し、それらを組み合わせて、必须なデータを見つけて、改进处理を具有的にして、それらを 1 回の実行で実装することです。

このステップでは、私が使用した—結果的にテキストを分析し、詳細なフィードバックを提供することを目的としたツール。これは私の公開ツールの 1 つであるため、上記のリンクからアクセスできます。一貫性を保つためにセクションを再編成することを提案し、明確さを高めるために冗長な段落を引き締めることを提案した。

2. EEATの評価

EEAT の評価には、SzonKonery というツールを安全使用しています。なぜ私がそのような奇幻な名前を付けたのか疑問に思っているなら、この奇幻な名前は私にとってのみ代表があると言っておきます。

その結果、SzonKonery は倫理的配慮に旗を立て、コンテンツの完成性を確保し、信頼できる証拠、説有力のある例、共感を呼ぶ言葉を物語に吹き込む措施を提议しました。

3. 要件をまとめる

次のステップでは、前の 2 つの評価の結果をマージします。これは次の評価に一定な簡単なステップです。

4. 信頼できるデータの入手

統合されたリストには、統計、例、強調された事実情報のソースなど、記事のさまざまな側面を強調する最重要な裏付けデータが欠落しています。

この需求のために、ProofSupplier という名前の別のツールを采用しています。このツールは、Bing の閲覧機能を采用して、関連するソース、統計、研究探讨、専門家の洞悉を検索し、それらを草案に統合し、文章を充実させ、文章に深みと信頼性を与えます。

データが収集されたら、实际的的な調整を导出します。この段階で私が行ったもう 1 つのアクションは、ファーム AI フォーマットの步长です。

5. ついに擬人化！

AI 効率のこの交響曲の中で、草案は人間味を失う危険がありました。ここでは、私の Human Among Robots ツールが役に立ち、大自然な表現を細心の目光を払って織り込み、テキストが温かみと共感性的を持って響くようにしています。

人間化のプロセスは繰り返し行われることがよくあります。 Human Among Robots の重点な特徴の 1 つは、そのランダム性であり、これは人間の稿件の確かな特徴です。そのため、結果は常に予測不能够能であり、多くの場合、複数の実行を行ってから、最も適切なものを選択する必不可少があります。

之下では、这一のテキストとテイク 1、2、および 3 を比較できます。

AI テキスト検出器を通過する

AI テキスト検出器についてはどうですか。洗練されたテキストは通過するでしょうか?確認してみましょう。テスト作用には、同様のサービスの中で最も高い精度等级を示した Originality.ai を便用します。

まずは真正のテキストのテストチェックです。失敗した：

テイク 1 は非常に優れていませんでした:

テイク 2 では、首先のテキストと同じ 100% AI が带表されました。

しかし、これで終わりではありません！私は人間化する前の最後の工作效率を授予し、それを Claude 2 に供給し、Human Among Robots からのガイドラインを出具して、テキストを人間化するよう促しました。結果は接下来で確認できます。

残っているのは、AI テキスト検出器を通過するかどうかを確認することだけです。わかった！

実際に何が起こったのか

下述では、从文中の何がどのように変更されたのかについての一種の分析一下を確認できます。

前:最初の草案では、「教育の状況が進化し続ける中、オンライン高校の選択肢を検討している生徒たちは、重要なマイルストーンである卒業式について疑問に思うことがよくあります。」という、脈絡のない物語が示されていました。それは場面を設定しましたが、読者を有意義に引き付けることができませんでした。
修正後:修正後、物語は次のように変わりました。「私たちの学習方法は進化しており、学業の節目を祝うことも同様です。オンラインの高校生はよく考えます。『卒業式を経験するだろうか?』。」この改訂版は注目を集めるだけでなく、また、読者を没入型のディスカッションに誘います。
前:この草案は、「デジタル領域で学術的成果を祝うことの可能性、伝統、そして独自の側面を探ろう」という抽象的な概念をさまよっていました。
後:洗練されたコンテンツは明確さと深みを提供します。「はい、祝賀会は存在します。そして、それらは想像以上に影響力があります。バーチャル式典は、現代の教育の進歩と課題を取り入れた、大きな飛躍を象徴しています。」読者の好奇心に直接応え、意味のある洞察で物語を豊かにします。
前:この草案は、「オンライン高校には伝統的な卒業式がないと多くの人が信じている」という誤解に当たり障りなく対処している。
修正後:この改訂版は、「オンライン学校が卒業祝いを軽視するというのは迷信です。卒業祝いは確かに祝いますが、独特のひねりが加えられています。」という説得力のある説明でこれらの誤解に対峙しています。誤解を正すだけでなく、独特の視点で物語を豊かにします。