GLTR ist ein innovatives Tool, das von der genialen Zusammenarbeit des MIT-IBM Watson AI Lab und HarvardNLP konzipiert und entwickelt wurde. Das Hauptziel besteht darin, mithilfe forensischer Analysen künstlich generierte Texte automatisch zu identifizieren und zu bewerten. Der besondere Schwerpunkt und die Spezialität des Tools sind die Auswertung der Ausgabe des von OpenAI entwickelten Sprachmodells GPT-2 117M. Durch diese Analyse kann GLTR den Nutzern substanzielle Einblicke in die Wahrscheinlichkeit geben, dass ein Textstück künstlich erstellt wurde – eine clevere Mischung aus Technologie und Erkenntnis.
Hauptmerkmale
Das Potenzial der forensischen Textanalyse: Mit GLTR kann automatisch generierter Text mithilfe hochentwickelter forensischer Prüftechniken erkannt werden.
Der Markierer des Subjektiven: Das Tool kann Wörter oder Phrasen identifizieren und sie basierend auf ihrer Wahrscheinlichkeit, vom Sprachmodell generiert zu werden, hervorheben.
Der analytische Ansatz: GLTR kann Histogramme durchsuchen und untersuchen und so beim Sammeln von Beweisen für die Textgenerierung und beim Verständnis von Wahrscheinlichkeitsverteilungen helfen.
Der Aufspürer von Betrügern: GLTR ist in der Lage, computergenerierte Texte zu identifizieren, unabhängig davon, ob sie als gefälschte Rezensionen, Kommentare, Nachrichtenartikel usw. getarnt sind.
Anwendungsfälle
Der Wächter vor gefälschten Bewertungen: GLTR ist in der Lage, als Bewertungen getarnte computergenerierte Texte zu isolieren. Es stellt die Authentizität der Inhalte sicher und wahrt die Glaubwürdigkeit.
Der Filter für Kommentare: Das Tool kann Kommentare akribisch analysieren und die Wahrscheinlichkeit abschätzen, dass sie von einem Sprachmodell generiert werden.
Der Verifizierer von Nachrichtenartikeln: GLTR kann sie durch das schlammige Wasser der Informationsüberflutung waten, um künstlich generierte Nachrichtenartikel zu identifizieren und zu isolieren. Dies trägt dazu bei, die Verbreitung von Fehlinformationen zu verhindern.
GLTR soll seinen Benutzern die Möglichkeit geben, Texte zu prüfen, computergenerierte Inhalte zu erkennen und Informationen durch forensische Prüftechniken zu authentifizieren. Mit seiner optisch ansprechenden Benutzeroberfläche wird das Tool zu einem unverzichtbaren Hilfsmittel beim Erkennen und Isolieren gefälschter Texte, die größtenteils von Sprachmodellen generiert werden.
