Wie kann ein System potenziell eine Eingabe (wie Text, Bild oder andere Medien) als faktisch und/oder originell, abgeleitet in einem nicht-trivialen Maße oder einfach plagiiert erkennen? Würde ein solches System in ein Godel-Haltungsproblem-Szenario geraten?
Für Texte kann ein Ansatz darin bestehen, natürliche Sprachverarbeitungstechniken (NLP) zu verwenden, um die Sprache in der Eingabe zu analysieren und sie mit anderen Texten zu vergleichen, um Ähnlichkeiten oder Abweichungen zu identifizieren. Dies kann beinhalten, die Eingabe mit einem großen Korpus bekannter faktischer Informationen zu vergleichen oder nach Hinweisen auf kopierten oder paraphrasierten Text aus anderen Quellen zu suchen.

Ähnlich können für Bilder oder andere Medien Techniken des maschinellen Sehens verwendet werden, um die Eingabe mit anderen Bildern oder Medien zu vergleichen, um Ähnlichkeiten oder Abweichungen zu identifizieren. Dies kann die Verwendung von Algorithmen beinhalten, um den Inhalt der Medien zu analysieren, wie zum Beispiel das Identifizieren von Formen, Farben und Mustern, um Ähnlichkeiten oder Abweichungen zu identifizieren.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass es selbst mit diesen Ansätzen schwierig sein kann, festzustellen, ob eine Eingabe vollständig faktisch oder originell, abgeleitet in einem nicht-trivialen Maße oder plagiiert ist. Es kann Fälle geben, in denen die Eingabe faktische Informationen enthält, aber auf irreführende Weise präsentiert wird, oder in denen eine Eingabe originellen Inhalt enthält, der ähnlich zu anderen Werken ist, aber nicht plagiiert.

Hinsichtlich des Godel-Haltungsproblem-Szenarios ist es unwahrscheinlich, dass ein System, das darauf ausgelegt ist, faktische Informationen, Originalität oder Plagiat zu erkennen, dem Haltungsproblem unterliegt. Das Haltungsproblem bezieht sich auf die Unfähigkeit eines Computerprogramms, festzustellen, ob ein anderes Programm letztendlich anhält (oder endet) oder für immer läuft, und ist eine grundlegende Einschränkung der Berechnung. Systeme, die darauf ausgelegt sind, faktische Informationen oder Plagiate zu erkennen, basieren jedoch auf der Analyse des Inhalts von Eingaben und dem Vergleich mit anderen Quellen, anstatt zu versuchen festzustellen, ob ein Programm anhalten oder für immer laufen wird.