Como usar o Gotcha GPT para identificar textos feitos por IA
Por Bruno De Blasi | •
O Gotcha GPT é uma solução para certificar o uso ético do ChatGPT e demais assistentes de inteligência artificial generativa. Com foco no meio acadêmico, a ferramenta de IA foi desenvolvida pelo professor do CTC/PUC-Rio André Pimentel e busca garantir a integridade na escrita ao identificar textos “escritos” por chatbots
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A solução parte de uma demanda de editores da revista American Chemical Society, que enfrentam dificuldades para fazer a revisão por pares quando recebem artigos de “origem duvidosa”, segundo o professor.
“Os editores não podem usar plataformas on-line de detecção de textos gerados por IA, pois é regra não carregar os documentos para não quebrar o código de ética das revistas científicas, não violando a confidencialidade, os direitos de propriedade dos autores e os direitos de privacidade dos dados dos autores”, explica Pimentel.
O Gotcha GPT, por outro lado, vai na contramão e não viola a confidencialidade e os direitos dos autores ao fazer a análise.
Como funciona o Gotcha GPT
O Gotcha GPT é uma ferramenta de IA aberta e gratuita, disponibilizada com licença MIT em um repositório do GitHub, e foi desenvolvida em Python.
A solução foi codificada no Google Colab usando Python 3.10, com uma estrutura versátil e bibliotecas de aprendizado de máquina Scikit-learn.
Já os bancos de dados partiram de textos científicos publicados nas revistas American Chemical Society e Sociedade Brasileira de Química. Com a combinação, o Gotcha GPT roda um algoritmo para fazer a análise.
A ferramenta pode ser treinada pelos usuários com outros conteúdos, mas já possui uma base estruturada com base em artigos das revistas de química citadas.
Como usar o Gotcha GPT
Para usar o Gotcha GPT, é preciso ter conhecimento em Python. Veja o procedimento para utilizá-lo após o treinamento ou com o uso da base de dados já estruturada:
- Baixe os arquivos no GitHub (github.com);
- Abra o arquivo IPYNB em um notebook, como o Google Colab;
- Importe as bibliotecas necessárias especificadas no código;
- Rode as funções de cálculo Perplexity e Burstiness;
- Envie os arquivos de texto no formato DOCX (Word);
- Execute os cálculos para os arquivos do Word;
- Faça upload dos arquivos de treinamento disponíveis no GitHub;
- Veja se o texto é gerado por IA ou não.
Cabe ressaltar que a solução funciona com conteúdos em português e em inglês.
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