Проверка на Генерацию текста с помощью ИИ произведения Льва Толстого ...

Даже у Льва Толстого? - спросите вы. Сразу обозначу cвою позицию => у искусственного интеллекта ограниченное будущее!!!  Нам просто нужно понять  можно (насколько) доверять ИИ в проверке на Человечность и Генерацию литературного (художественного) текста или нет... Возьмите любой литературный текст и проверьте ... 

Пример: Проверяем с помощью Детектора ИИ на Генерацию текста с помощью ИИ произведения Льва Толстого :  Лев Толстой. Война и мир. Эпилог. Часть первая. XII

Используем Детектора ИИ "Текстовод"  - https:  //textovod.com/ai-text-detector    - Результат:

ИИ: 0% + 10% подозрительно!!!   .... Вот так    работает проверка на работу ИИ, и она не заменит полностью человека-редактора, у которого есть интеллектуальный и эмоциональный опыт - это фундаментальная основа в этом виде творческой деятельности, которая опирается на совокупность прожитых чувств, усвоенных знаний, осознанных переживаний и переосмысленных событий ... и прочитанных  им многочисленных книг и рукописей начинающих и опытных писателей. 

Анализ этой ошибки в 10% - ИИ паразитирует изначально на большом, но ограниченном массиве сырой и размеченной информации ... Что нас интересует в данном случае - не всю имеющуюся у человечества информацию можно разметить. Её слишком много!!!.  В том числе, поэтому  у искусственного интеллекта ограниченное будущее.

...  и возникают подобные ошибки анализа текста Льва Толстого.

О чем идет речь: Процесс подготовки и разметки сырой информации для обучения ИИ называется разметкой данных (Data Labeling) или аннотированием (Data Annotation). 

Как это работает (и почему нельзя всю информацию разметить ...)

Сырые данные (тексты, картинки, аудио) обогащаются специальными тегами или метаданными. Для ИИ это служит подсказками, которые объясняют, что именно изображено или написано. 

Основные форматы разметки:

- Классификация: Присвоение тегов всему объекту (например, письмо помечается как «Спам» или «Работа»).

- Семантическая сегментация: Выделение конкретных объектов на изображении (например, обводка пешеходов или автомобилей для автопилота).

- Выделение сущностей (NER): Поиск и разметка в тексте имен, дат, названий компаний или локаций.

Где это применяется - Размеченные данные собираются в датасеты (наборы данных), которые используются для обучения нейросетей. 

искусственный интеллект поглотит авторов, отзывы и критика, писательство, размышления, реальное творчество, у искусственного интеллекта ограниченное будущее,