क्या मेरी लेखन-शैली AI जैसी लगती है? एक स्व-परीक्षण
उन लेखकों के लिए एक स्व-निदान, जिन्होंने काम स्वयं किया है और अब अपनी ही गद्य-शैली नहीं सुन पा रहे हैं। क्यों सक्षम, शिक्षित, बहुत संशोधित अकादमिक लेखन वही संकेत देता है जो मशीन-निर्मित पाठ देता है, कौन-सी 5 बातें जाँचने योग्य हैं, और किन पर क्षमा माँगना बंद करना चाहिए।
आपने इसे लिखा। हर वाक्य, चार शामों में, जब स्रोत आपके बगल में मेज पर खुले थे। फिर एक checker एक संख्या लौटाता है, या कोई supervisor कहता है कि वाक्य-रचना generated लगती है, और आप अपना ही अनुच्छेद तीन बार पढ़ते हैं और अब कुछ भी तय नहीं कर पाते।
"Does my writing sound like AI?" एक उचित प्रश्न है, जिसका एक विशिष्ट उत्तर है, और इसे पूछने वाले अधिकांश लोगों के लिए उत्तर यह है कि लेखन व्यवस्थित लगता है। सक्षम, पढ़ाया गया, संपादित academic prose सतही रूप से machine output से बहुत मिलता-जुलता होता है, क्योंकि एक language model को सक्षम, पढ़ाए गए, संपादित prose पर प्रशिक्षित किया गया था। आगे एक self-check दिया गया है, अपने लिखे हुए draft में क्या देखना है, जब वह मिल जाए तो उसका क्या अर्थ है, और उसका कितना भाग ठीक उसी स्थान पर छोड़ देना है।
मानव लेखन वही संकेत क्यों उत्पन्न करता है
हमारे पास एक language model है, जिसे उस लेखन पर सीखा गया है जिसे लोग अच्छा कहते हैं, प्रकाशित papers, संपादित journalism, textbooks, documentation। यह उसका औसत निकालकर प्रस्तुत करता है, और यही लगभग वही है जो आप एक writing course में करना सीखते हैं। पहला topic sentence। प्रति paragraph एक विचार। चिह्नित transitions। पूरे पाठ में consistent register। इनमें से प्रत्येक एक marking criterion है, और इनमें से प्रत्येक उस statistical variation को कम करता है जिसे detector माप रहा है।
इससे दो समूह सबसे अधिक प्रभावित होते हैं। English को दूसरी या तीसरी भाषा के रूप में उपयोग करने वाले writers को formal register को सुरक्षित register के रूप में सिखाया जाता है, और formal वही register है जिस पर एक model default करता है। सावधान revisers विपरीत कारण से प्रभावित होते हैं, revision variation को हटाता है, इसलिए किसी chapter का आठवां draft उस roughness को कम रखता है जो human जैसी पढ़ाई देती है, जबकि दूसरा draft ऐसा नहीं करता। इन सबके पीछे की mechanics AI writing patterns के पूर्ण guide में दी गई हैं, जिसे एक भी वाक्य बदलने से पहले पढ़ना उचित है।
क्या मेरा लेखन AI जैसा लगता है? ये 5 checks करें
क्रम से 5 checks, अपने लिखे हुए draft पर। प्रत्येक में कुछ मिनट लगते हैं, और इनमें से किसी के लिए भी tool या account की आवश्यकता नहीं है।
- वाक्य लंबाई का फैलाव। लगातार आने वाले दस वाक्यों में शब्दों की गिनती करें। यदि उनमें से आठ पंद्रह और पच्चीस शब्दों के बीच आते हैं, तो आपकी सीमा संकीर्ण है। अधिकांश मानव मसौदों में किसी न किसी पृष्ठ पर कम से कम एक वाक्य आठ शब्दों से कम का होता है।
- अनुच्छेद आरंभ का रूप। क्रम से, प्रत्येक अनुच्छेद के केवल पहले वाक्य को पढ़ें। यदि हर एक अनुच्छेद को प्रस्तुत करने से पहले ही उसका संकेत दे देता है, तो रूप एकसमान है, भले ही सामग्री पूरी तरह आपकी ही क्यों न हो।
- क्रिया की विशिष्टता। अपने परिणाम या निष्कर्ष अनुभाग में, प्रत्येक मुख्य क्रिया को रेखांकित करें। गिनें कि उनमें से कितनी उन क्रियाओं का नाम लेती हैं जिन्हें आपने वास्तव में किया, और कितनी ऐसी प्रदर्शनात्मक क्रियाएँ हैं जो किसी भी विषय पर किसी भी लेख में आ सकती हैं।
- औपचारिक शब्दावली का घनत्व। अपने तीन सबसे घने अनुच्छेद लें और प्रति सौ अमूर्त औपचारिक शब्दों की गिनती करें: underscores, showcases, multifaceted, comprehensive. वास्तविक काम करने वाले दो शब्द सामान्य अकादमिक गद्य हैं। कोई काम न करने वाले पाँच शब्द पैटर्न हैं।
- विशिष्टता की परीक्षा। ऐसा हर वाक्य खोजें जो तब भी सत्य रहेगा यदि आप अपने विषय को किसी दूसरे विषय से बदल दें। ऐसे वाक्य, उन्हें जो भी टाइप करे, जनित जैसे पढ़े जाते हैं, और यही कारण है कि पाठक कहते हैं कि कोई अनुच्छेद मशीन-लिखित लगता है।
पाँचवाँ बिंदु सबसे महत्वपूर्ण है, और कोई भी डिटेक्टर इसे नहीं करता। जो वाक्य अपना विषय बदलने पर भी बना रहता है, वह शुरू से ही आपके विषय के बारे में कोई सूचना नहीं दे रहा था। यही वह गुण है जिस पर पाठक प्रतिक्रिया देता है, और इसे ठीक किया जा सकता है, उस तरह नहीं जैसे वाक्य लंबाई को कभी ठीक किया जा सकेगा।
अपने पेपर को मानवीय बनाइए
अपने AI-सहायता प्राप्त पाठ को रूपांतरित करें और उसे मानवीय ध्वनि दें, महत्वपूर्ण शब्दों या उद्धरणों को छेड़े बिना।
क्या बदलना है, और क्या बिल्कुल वैसा ही छोड़ देना है
लोगों को अपने ही गद्य के बारे में सबसे अधिक जो बातें परेशान करती हैं, उन्हें प्रायः वैसे ही छोड़ देना चाहिए। संगठन कोई दोष नहीं है, और साफ सतह किसी भी चीज़ का प्रमाण नहीं है। तालिका सामान्य संकेतों को उन संकेतों में विभाजित करती है जिन पर कार्य करना चाहिए, और उन संकेतों में जिनके लिए माफी माँगना बंद करना चाहिए।
| आपने क्या देखा | आपकी अपनी लेखन-शैली ऐसा क्यों करती है | इसे बदलें या वैसे ही छोड़ दें |
|---|---|---|
| अनुच्छेद सभी लगभग समान लंबाई के हैं | आपने एक संरचना के अनुसार मसौदा तैयार किया, फिर उसे शब्द-सीमा के अनुसार संपादित किया | इसे वैसे ही छोड़ दें। लंबाई को तर्क का अनुसरण करना चाहिए, और कभी-कभी तर्क संतुलित होता है |
| वाक्य एक संकीर्ण लंबाई-सीमा में हैं | जर्नल की शैली और शब्द-गणना, दोनों आपको प्रति वाक्य एक उपवाक्य की ओर धकेलते हैं | तीन या चार को बदलें। जिन युग्मों को तर्क पहले से जोड़ता है, उन्हें जोड़ दें, और एक को घटाकर छह शब्दों तक कर दें |
| पूरे पाठ में औपचारिक लैटिन मूल के क्रिया-रूप | थीसिस टेम्पलेट और भाषा-संबंधी पाठ्यक्रम औपचारिक रजिस्टर को सुरक्षित विकल्प के रूप में सिखाते हैं | उन रूपों को बदलें जो कोई काम नहीं कर रहे हैं। अपने क्षेत्र द्वारा परिभाषित शब्दों को बनाए रखें |
| भारी संकेत-प्रदर्शन, पहले, दूसरे, अंत में | मानक संकेत-प्रदर्शन मांगते हैं, इसलिए आप इसे जानबूझकर जोड़ते हैं | अधिकांश को वैसे ही छोड़ दें। उन संकेतकों को हटा दें जो ऐसे अनुच्छेद की घोषणा करते हैं जिसे पाठक पहले से देख सकता है |
| कहीं भी संक्षिप्त रूप नहीं | अकादमिक रजिस्टर अधिकांश जर्नलों और अधिकांश विभागों में इन्हें बाहर रखता है | इसे वैसे ही छोड़ दें। संक्षिप्त रूप विधा के लिए गलत हैं, चाहे कोई डिटेक्टर कुछ भी पसंद करे |
| कई स्थानों पर तीन-भाग वाली सूचियाँ | तीन वस्तुएँ एक वाक्य में फिट हो जाती हैं, और मूल्यांकन-मानक इस संरचना को पुरस्कृत करते हैं | एक या दो को बदलें। हर सूची में सममिति किसी एक शब्द से अधिक कहती है |
| कोई टाइपो नहीं, कोई चूक नहीं, कुछ भी खुरदुरा नहीं | आपने इसे एक से अधिक बार प्रूफरीड किया | इसे वैसे ही छोड़ दें। एक साफ सतह लेखकत्व के बारे में कोई संकेत नहीं है |
अंतिम पंक्ति वही है जिस पर लोग बहस करते हैं। किसी को भी मानव जैसा दिखने के लिए थीसिस में जानबूझकर टाइपो नहीं जोड़ना चाहिए, और ऐसा करने की सलाह देने वाला कोई भी सुझाव आपसे एक संख्या को संतुष्ट करने के लिए एक प्रस्तुति को नुकसान पहुँचाने को कह रहा है।
दो मिनट का जोर से पढ़कर जाँच
तीन अनुच्छेदों को बोलने की गति से ज़ोर से पढ़ें। दो बातें सामने आती हैं जिन्हें मौन पठन छिपा देता है। पहली है श्वास, जिस गद्य में छोटे वाक्य नहीं होते, उसमें रुकने की जगह नहीं मिलती, और आप उसे देखने से पहले सुन लेते हैं। दूसरी है बलाघात। किसी ऐसे व्यक्ति द्वारा लिखा गया अनुच्छेद जो तर्क की परवाह करता है, उसमें एक वाक्य बाकी वाक्यों से अधिक भार लिए होता है, और आप बिना तय किए ही उस पर ज़ोर देने लगते हैं। ऐसा वाक्य न होने वाला अनुच्छेद सपाट होता है, और यही सपाटपन वह चीज़ है जिसे लोग वास्तव में पहचान रहे होते हैं।
यदि वह सपाट पढ़ा जाता है, तो सुधार इस स्तर पर होता है कि वाक्य क्या कहता है। ऐसा कोई भी वाक्य हटा दें जो किसी दूसरे शोधपत्र का हो सकता है। संख्या वापस रख दें। जहाँ दो वाक्य एक बात कहते हैं, उसे एक बार कहें। TextPulse का AI word cleaner आपके लिए एक लंबे अध्याय में शब्दावली घनत्व गिनेगा, और सपाटपन को ठीक करना आपका काम रहेगा।
यदि किसी Detector ने पहले ही इसे चिह्नित कर दिया है
Detector का स्कोर किसी पाठ-खंड पर आधारित एक प्रायिकता अनुमान होता है। यह इस बात का तथ्यात्मक निष्कर्ष नहीं है कि उसे किसने टाइप किया। जिन लेखकों को detectors द्वारा चिह्नित किया जाता है, उनमें ऊपर वर्णित दो समूह शामिल हैं, दूसरी भाषा के लेखक और बार-बार संशोधन करने वाले लेखक। चिह्नित पाठ पर प्रतिक्रिया देने का सबसे अच्छा तरीका है कि बाद में चिह्नित अनुच्छेद को फिर से लिखा जाए। अर्थात, उस साक्ष्य को बदल दें जिस पर आप भरोसा करने की योजना बना रहे थे। चिह्नित अनुच्छेद को बाद में फिर से लिखना उपलब्ध सबसे कमज़ोर प्रतिक्रिया है, क्योंकि यह उस साक्ष्य को बदल देता है जिस पर अन्यथा आप निर्भर होते।
इसके बजाय प्रक्रिया-संबंधी साक्ष्य रखें, संस्करण इतिहास, दिनांकित नोट्स, वह पठन-सूची जिससे आपने काम किया, वे प्रारूप जो इससे पहले आए। व्यवहार में यह कैसा दिखता है, और कोई विभाग वास्तव में क्या स्वीकार करेगा, यह how to prove you did not use AI वाले लेख में बताया गया है।
TextPulse का AI humanizer पाठ से गणना किया गया एक अनुमानित Human Score रिपोर्ट करता है, जो लेखक पर निर्णय देने के बजाय गद्य का एक पठन है, और इस साइट पर कोई भी उपकरण यह दावा नहीं करता कि वह किसी दिए गए पृष्ठ के बारे में किसी दिए गए detector के कहने को जानता है।
विशिष्ट शब्दावली अलग से सूचीबद्ध है, वे शब्द जो ChatGPT को उजागर करते हैं वाले पृष्ठ पर, और वह एकल क्रिया जो सबसे अधिक नुकसान करती है, को अलग से समझाया गया है।
इस प्रश्न के स्थान पर रखने योग्य प्रश्न अधिक तीक्ष्ण है। यह पूछने के बजाय कि क्या कोई अनुच्छेद मशीन जैसा लगता है, यह पूछें कि उसमें कौन-सा वाक्य केवल आपने लिखा हो सकता था। यदि उत्तर इनमें से कोई नहीं है, तो वही अनुच्छेद है जिस पर काम करना चाहिए, और यह ऐसे वर्ष में उस पर काम करने योग्य होता, जिसमें कोई detector बिल्कुल न होते।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
आमतौर पर हाँ, और यही इस प्रश्न का सबसे सामान्य कारण है। जो लोग पूछते हैं "does my writing sound like AI" वे लगभग हमेशा संरचना पर प्रतिक्रिया दे रहे होते हैं: विषय-वाक्य, संकेतित संक्रमण और एकसमान रजिस्टर मूल्यांकन के मानदंड हैं, और यही वे चीजें भी हैं जो एक भाषा मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से उत्पन्न करता है। संगठन इस बारे में कोई सूचना नहीं देता कि पाठ किसने लिखा, और उसे हटाने से लेखन केवल और खराब होता है।
PhD in natural language processing, with years spent building NLP applications end to end. Moe works on text analysis: lexical and syntactic structure, and what separates machine-generated prose from human prose statistically. He has been experimenting with computational linguistics since the early days of NLTK, spaCy and WordNet, and still writes most of his tooling in Python.
