Deteksi ChatGPT – Cara Menemukan Teks yang Dihasilkan AI

ChatGPT adalah sebuah model chatbot bahasa yang sangat besar dan dikembangkan oleh OpenAI. Ini adalah alat yang yang dapat digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk membuat teks, menerjemahkan bahasa, dan menulis berbagai jenis konten kreatif [1]. Namun ChatGPT juga dapat digunakan untuk menghasilkan konten yang menipu atau menyesatkan [2]. Misalnya, dapat digunakan untuk membuat artikel berita palsu atau membuat email spam.

Dengan berbagai hal tersebut diatas, perlu untuk diketahui bersama mengapa penting untuk kita dapat mendeteksi teks yang dihasilkan oleh ChatGPT maupun sejenisnya. Ada beberapa cara berbeda untuk melakukan pendeteksian dimaksud [3] , seperti :

• Identifikasi pola perulangan kata (Identifying repetitive patterns). ChatGPT dibuat dan ditata pada kumpulan data teks yang sangat besar, yang berarti sering kali mengulang pola kata yang ditemukan dalam kumpulan data dimaksud. Sebagai contoh adalah, penggunaan kata atau frasa yang sama berulang kali, atau struktur kalimat yang sama sering digunakan secara berulang ulang.
• Pencarian Bahasa yang tidak biasa (Looking for unnatural language). ChatGPT adalah sesuatu hal yang tidak sempurna, dan terkadang menghasilkan teks yang tidak wajar atau salah secara tata bahasa. Misalnya, penggunaan kata atau frasa yang tidak masuk akal secara bersamaan, atau bahkan mungkin sering menggunakan tata bahasa yang salah.
• Pengecekan penjiplakan (Checking for plagiarism). Kita tahu bahwa ChatGPT dapat digunakan untuk menghasilkan sebuah teks yang dijiplak dari sumber lain. Untuk itu, kita perlu memeriksa penjiplakan yang dilakukan untuk membantu mengidentifikasi teks yang dihasilkan oleh ChatGPT.

Berikut adalah beberapa perangkat lunak untuk deteksi ChatGPT yang paling popular [4]

• GPTRadar seperti https://gptradar.com/
• Writefull seperti https://www.writefull.com/
• ZeroGPT seperti https://zerogpt.cc/
• ChatGPT Detector seperti https://smodin.io/ai-content-detector

Beberapa perangkat lunak diatas gratis untuk digunakan dalam pendeteksian teks yang dihasilkan ChatGPT dalam berbagai format berbeda, termasuk teks, kode, maupun gambar.

Kesimpulan

ChatGPT adalah adalah sebuah perangkat lunak yang cukup baik dan dapat digunakan untuk berbagai tujuan. Namun sangatlah penting untuk dapat mendeteksi teks yang dihasilkan oleh ChatGPT sehingga dapat mencegahnya dari penggunaan yang ditujukan untuk penipuan maupun berbagai hal negative lainnya. Ada beberapa cara yang berbeda untuk mendeteksi teks yang dibuat oleh ChatGPT dimaksud, termasuk mengidentifikasi pola berulang, mencari bahasa yang tidak wajar, dan memeriksa penjipakan yang dilakukan. Sebenarnya banyak perangkat lunak yang dapat digunakan untuk pelakukan pendeteksian berbagai teks yang dihasilkan oleh ChatGPT. Dengan menggunakan ketiga cara diatas tersebut, kita dapat membantu memastikan bahwa kita tidak akan tertipu oleh teks yang dibuat oleh AI.

Selain cara-cara yang disebutkan di atas, ada juga beberapa cara lain yang dapat dilakukan untuk mendeteksi teks yang dihasilkan oleh ChatGPT. Misalnya, melalui tanda-tanda sebagai berikut [5]:

o Teks yang terlalu bagus untuk menjadi kenyataan.

Jika teks ditulis dengan sangat baik dan tampaknya terlalu bagus untuk menjadi kenyataan, kemungkinan besar itu dihasilkan oleh AI.

o Teks yang tidak konsisten.

Jika teks tidak konsisten dalam hal gaya, tata bahasa, atau konten, kemungkinan itu dihasilkan oleh AI.

o Teks yang tidak asli.

Jika teksnya tidak asli dan dapat ditemukan di tempat lain di internet, kemungkinan besar itu dihasilkan oleh AI.

Dengan menyadari tanda-tanda diatas, maka kita dapat membantu mendeteksi teks yang dibuat oleh ChatGPT dan mencegah diri kita dari hal hal yang tidak sesuai dengan Pendidikan maupun pengajaran.

References

[1] B. D. Lund and T. Wang, “Chatting about ChatGPT: how may AI and GPT impact academia and libraries?,” Library Hi Tech News. 2023, doi: 10.1108/LHTN-01-2023-0009.

[2] M. Delahunty and J. Havemann, “The good, the bad, and the unforeseen consequences with the release of ChatGPT,” Access 2 Perspect., 2023, doi: 10.21428/51e64700.266ac3f9.

[3] R. J. M. Ventayen, “OpenAI ChatGPT Generated Results: Similarity Index of Artificial Intelligence-Based Contents,” SSRN Electron. J., 2023, doi: 10.2139/ssrn.4332664.

[4] L. Sun, Z. Zhong, Z. Qu, and N. Xiong, “PerAE: An Effective Personalized AutoEncoder for ECG-Based Biometric in Augmented Reality System,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics, vol. 26, no. 6, 2022, doi: 10.1109/JBHI.2022.3145999.

[5] M. Perkins, “Academic Integrity Considerations of AI Large Language Models in the post-pandemic Era: ChatGPT and Beyond,” J. Univ. Teach. Learn. Pract., vol. 20, no. 2, 2023, doi: 10.53761/1.20.02.07.