Как YouTube определяет использование искусственного интеллекта в процессе создания видео?

YouTube, как и любая другая платформа, с использованием технологии AI, нейросетей или машинного обучения, могут определить использование искусственного интеллекта в создании видео, но не найдено никаких сведений, подтверждающих, что они действительно отслеживают это. YouTube использует AI, в основном, для улучшения функции поиска, анализа видеоконтента, рекомендации видео, выявления нарушений правил сообщества и монетизации.

С точки зрения отказа от прав, YouTube не может однозначно определить, был ли контент создан с использованием AI, так как искусственные нейронные сети могут быть настолько сложны и разнообразны, что анализ и определение их использования может быть чрезвычайно сложным.

Также стоит упомянуть, что в настоящее время нет конкретных правил, касающихся контента, созданного с помощью AI. Проблемы, связанные с авторскими правами и AI, продолжают обсуждаться и развиваться на юридическом уровне.

Однако, чтобы отметить использование AI в создании контента, автор видео может добавить это в описание, теги или на экране конца видео. Это наиболее вероятный способ для YouTube определить, был ли контент создан с помощью AI.

Подходит к использованию другой нейронной сети, которой научили определять был ли контент создан AI или человеком. Как была разработана такая система? Нейронная сеть была обучена на большом количестве контента, сгенерированном AI, а также на контенте, созданном людьми. Были проставлены метки "AI" и "not AI", что является бинарной классификацией. Затем произошло обучение сети. 

В контексте использования еще одной нейросети, ей дается обучение на разграничение контента, созданного AI и человеком. Например, обучающаяся модель обучена на массиве контента, созданным AI и на контенте, созданным людьми, с метками "AI" против "not AI" для бинарной классификации. Заключительным этапом является обучение модели. 

Для решения проблемы использовалась дополнительная нейросеть, которая тренировалась различать контент, созданный с помощью AI, и контент, созданный людьми. Как была построена такая сеть? Здесь был использован подход, подобный другим: большой набор контента созданного AI, сопоставленный с контентом, созданным человеком. Затем были добавлены метки "AI" и "not AI" для бинарной классификации. В конце произошло обучение сети.