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北京大学信息管理系师生比较了AI生成与学者撰写的中文论文摘要。研究结果同样显示,AI生成的摘要具有较高同质性和较强写作逻辑性,并惯用归纳总结等学术话语体系;学者撰写的摘要则具有显著个性化差异,使用凸显实际含义的搭配较多,并常用与国家政策密切相关的词语。
在逻辑语法上,AIGC惯常使用的一些语法搭配方式,在人类创作中可能并不常见。“受模型建模的影响,AIGC有相对固定的行文逻辑和表述模式,且这些模式会不断地被重复。人类在行文上则更为灵活,没有固定套路。”鲍光胜说。
相比之下,零样本分类器法不需要对机器进行训练,也无需收集数据。它利用已训练好的大模型,抽取语言模型生成文本的特征,据此来区别人类与机器。“似然函数是零样本检测法中比较常用的基准之一,它可以简单理解为一段文本在某个模型的建模分布中出现的概率。概率是一种特征,不同的概率体现了人类创作内容与AIGC的差异。”鲍光胜进一步解释,“零样本分类通过综合考虑多种函数特征来区分人类创作内容与AIGC。”
记者了解到,为提升检测准确性,目前市面上的商用AI检测软件大多融合了多种技术手段。国内外研究团队也在进一步完善相关技术。
如今,很多大语言模型几乎覆盖了互联网上的全部数据。因此,相比于模型训练分类器,零样本分类器在不同领域、不同语言的文本上表现较为一致。
哈尔滨工业大学一名研究生向记者讲述了他使用大模型的实际感受:“当我给大模型提供一些材料让它扩写,它每次都用相同的套路——把给定的材料拆解开,分为若干点论述。总体来说感觉它写得比较‘僵’。”
如何准确识别AI生成内容?鲍光胜介绍,目前主要有三种技术路径进行检测,分别是模型训练分类器法(也被称为监督分类器法)、零样本分类器法、文本水印法。“三种检测方法本质上都是利用AI检测AI,且各有优劣。”鲍光胜说。
“文本水印法则是一类‘主动方法’。区别于前两类方法,它不是检测已生成的文本,而是在AI生成文本时加入水印。人类虽然看不出这些水印,但却能通过技术手段检测出来。”鲍光胜说,文本水印法的准确率较高,但缺点在于水印可能被人为弱化甚至移除。此外,对于无法访问模型内部结构的大语言模型,技术人员可能无法在生成内容时成功加入水印。
例如,西湖大学文本智能实验室团队在DetectGPT基础上研发的Fast-DetectGPT模型,可提升AI检测准确性,缩短检测时间。“Fast-DetectGPT与其他零样本分类器原理一致。其中一个创新点在于,我们提出通过条件概率曲率指标进行检测。”鲍光胜说,“与DetectGPT相比,Fast-DetectGPT在速度上提升340倍,在检测准确率上相对提升约75%。”
不过,零样本分类器也存在明显缺点。一方面,现有零样本分类器依赖生成文本的源语言模型进行检测,这意味着如果是未知源模型生成的文本,分类器就无法准确检测。另一方面,为提高检测准确率,零样本分类器往往需要多次调用模型,这增加了模型的使用成本和计算时间。
“虽然大模型在不断发展迭代,但到目前为止,AIGC与人类的创作在用词用语、逻辑语法等方面依旧存在明显区别。”Fast-DetectGPT研发者之一、西湖大学文本智能实验室博士生鲍光胜说。
体育直播app哪个好人类的创作与AIGC之间存在哪些差异?AI检测工具如何根据差异进行识别?AI检测工具如何应对越来越聪明的大模型?带着这些问题,记者采访了有关专家。
“未来,我们要不断更新、完善现有技术,力争实现快速、准确、低成本检测,在大模型这把‘矛’越来越锋利的同时,让检测技术这面‘盾’更为坚固。”鲍光胜说。
在用词用语上,AIGC有相对固定的偏好。“不难发现,一些词语会反复在语段中出现。”鲍光胜举例说,有研究发现,大模型应用于英语学术论文写作时,“delve”(深入研究)一词的使用频率大大提高,这是因为大模型习惯用这个词对语句进行润色修改。
模型训练分类器法,首先要收集大量人类创作内容与AIGC,然后以此为基础训练一个能区分两类内容的分类器。“这是目前被广泛使用的一种方法,但缺点较为明显。”鲍光胜解释,用于训练分类器的数据有限,很难覆盖所有类型和语言的文本。分类器在训练数据覆盖的文本领域或语言上检测准确率较高,反之准确率则较低。而且,模型训练往往需要较高成本,数据规模越大,训练成本越高。
对AI检测AI的前景,有两种截然不同的观点。一种观点认为,未来AIGC将会与人类创作极为相似,以至于检测工具无法判别。还有一种观点认为,随着技术发展,检测技术或将赶超大模型技术,实现对AIGC的有效识别。
AIGC相对套路化的创作,可能会影响人类的用语习惯。“随着越来越多人用AI创作或润色文字,人类会受到潜移默化的影响,这或将影响整个社会对语言的使用。”鲍光胜说。
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