Các chương trình được thiết kế để phân biệt văn bản chatbot từ viết bằng tay của con người có nhiều hơn một vài vấn đề. Đây là một vấn đề mới để thêm vào danh sách: Các bộ phát hiện AI thường nhầm lẫn viết bằng của những người không là người nói tiếng Anh gốc như được tạo bởi bot. Hơn nửa thời gian, các bộ phát hiện AI nhầm lẫn rằng việc viết của những người không là người nói tiếng Anh gốc được tạo bởi AI, theo một nghiên cứu được công bố thứ hai trong tạp chí Patterns. Trong một thế giới nơi AI tạo ra đang xuất hiện ở mọi nơi (và tôi nghĩa là mọi nơi), khả năng phân biệt công trình của một người với những câu chuyện tự động, được xác định bởi thuật toán, của một chatbot trở nên càng quan trọng. Ứng viên việc làm, học sinh và những người khác thường xuyên được đánh giá dựa trên khả năng viết của họ nên có thể gửi công trình mà không sợ rằng nó sẽ bị nhầm lẫn là một chương trình máy tính. Đồng thời, giáo viên, giảng viên và nhà tuyển dụng cũng nên có khả năng biết được khi ai đó trình bày những nỗ lực và bản thân mình thật sự.
Trước đây, những giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) đã được sử dụng rộng rãi để xử lý nhiều loại thông tin và đề xuất. Tuy nhiên, các nghiên cứu mới đã chỉ ra sự khác biệt của AI với người nói tiếng Anh không phải là người bản xứ.
Một nhóm nhà nghiên cứu người Mỹ tại Viện Số học Quân sự Mỹ (SI2) và Viện Luật số Mỹ (MLS) đã đưa ra một Bộ hiện diện AI (CADAI) để phân biệt và đo lường các cuộc tranh luận của người nói tiếng Anh không phải là người bản xứ.
Bộ này gồm các thành phần cơ bản nhất bao gồm hai thành phần, một là một bộ mô hình AI để trích xuất cấu trúc và ý nghĩa của lời nói của các người và các bộ tham số để đo lường các tính chất của họ.
Việc sử dụng bộ phát hiện CADAI có thể giúp các thành viên trong cộng đồng có ngôn ngữ lập trình bằng AI cũng như là giải quyết những vấn đề trên căn cứ của một phân tích phân biệt đối xử.
Theo nghiên cứu của họ, CADAIs được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp lập trình học có giám sát nhằm hỗ trợ một thuật toán được thiết kế để phân loại các nguyên nhân nói của người bản xứ.
Những kết quả này cũng có thể được áp dụng cho các lĩnh vực khác như quản lý quốc tế, cộng tác công tác trong căn cứ của một xu hướng phân biệt đối xử.
Những nghiên cứu này là quan trọng để giải quyết vấn đề giữa AI và người nói tiếng Anh không phải là người bản xứ. Kết quả này cũng hỗ trợ cộng đồng của chúng ta để nắm bắt trật tự ngôn ngữ cũng như hiểu cách các AI giao tiếp với nhau.