继文本人工智能 ChatGPT 取得成功并得到广泛应用之后，Open AI 又开发了另一种旨在识别此类文本块的人工智能，ChatGPT 能够执行文本创建、信息检索和翻译等领域的多种任务。
AI文本分类器在监督学习的基础上工作。这意味着它是用已经分成特定类别的样本数据进行训练的。这些数据作为算法的参考，算法利用这些数据来独立学习对文本进行分类。样本数据越多，AI文本分类器的工作就越精确和可靠。
然而，如果这些数据不完整或扭曲，AI分类器的决策也会不正确或不准确。
单击此处访问 Open AI 的 AI 文本分类器：
当前限制
Open AI 的 AI 文本分类器至少需要 1000 个字符 台湾电报数据（约 150-250 个单词），并且识别 AI 编写的文本的准确率为 26%。常见的错误来源包括对除英语之外的所有语言文本的评估，因为 AI 文本分类器主要以这种语言进行训练。此外，在 9% 的情况下，AI 会产生假阳性结果，即人类编写的文本被识别为由 AI 编写。这种情况通常发生在儿童创作的文本中，因为他们通常使用更简单的句子结构，因此可能会触发经过训练可以完成成人工作的人工智能的错误警报。
尽管 OpenAI 的 AI 文本分类器已经取得了长足的进步，但该公司仍在继续致力于提高其功能并克服上述局限性。以下是一些正在进行的改进：
扩大训练数据：
OpenAI正在致力于扩大训练AI文本分类器的数据范围。电子邮件营销，一种有效的策略 具体来说，该公司将努力收集更多不同语言的文本，以增加模型的准确性和对多种语言文本进行分类的能力。
新技术的融合：
该公司正在测试各种技术，以进一步提高AI文本 巴哈马领先 分类器的准确性。例如，可以利用迁移学习或主动学习等技术来提高AI文本分类器识别AI文本的有效性。
人工验证：OpenAI 采取的另一种方法是将人工验证整合到分类过程中。该公司计划使用人工审阅者来识别被 AI 文本分类器错误识别的文本。这是为了提高模型的准确性。
总体而言，OpenAI 致力于进一步提高其 AI 文本分类器的准确性和有效性。所描述的正在进行的改进只是公司计划如何实现这些目标的几个例子。未来将会取得什么进展还有待观察。