来来来,作业是ChatGPT写的,都给我站出来!

今年一月,普林斯顿大学的学生Edward Tian发布了一款叫做GPTZero的web应用,这个应用的功能十分简单,就是检测用户输入的一段文字是人类写的还是AI写的。由于正值ChatGPT的爆红,这款应用也随之轰动。其实GPTZero的主要用户群是面向教育工作者,因为AI文本生成能力的大幅度提升,学生们大规模使用ChatGPT这类工具直接生成小论文或报告的现象越来越普遍,作为老师和教授,急需一款这样的“对抗”工具来识别这种新时代的“抄袭”行为。

以上仅是背景,我的观点其实和大名鼎鼎的Andrew Ng大佬不谋而合...


言归正传,如果想要体验GPTZero,可以访问其官网,无需注册:

gptzero.me

不过这个工具跟我们关系不大,目前它不支持中文。中文圈同样面临这个问题,除了学生用AI做作业,各个知识平台,自媒体平台也充斥着大量的AI生成内容,一直没有有效控制,水文漫天。

不过近期,ChatGPT所属的OpenAI公司自己发布了叫做AI Text Classifier的免费工具,和GPTZero同样的功能。从OpenAI的描述中,我感觉到了其和GPTZero不同的实现方式,GPTZero看起来是对英语词汇和语法的使用随机性上进行了检测,而AI Text Classifier是通过GPT模型来训练预测。经过简单测试,我发现它是能够对中文进行检测的,基于严谨的态度,我还做了进一步的测试,来看看目前这个服务是否可靠。

1. 局限

首先官网给出了关于这个工具的定义:

AI Text Classifier是一个经过微调的 GPT 模型,可以预测一段文本由 AI (例如 ChatGPT)生成的可能性。该工具可免费使用,主要是为了激发对AI读写能力的讨论。

AI Text Classifier强调了目前自身的局限性:

  • 至少需要 1,000 个字符,即大约 150 - 250 个单词。
  • 并不总是准确的。
  • 用户可以轻松编辑 AI 生成的文本以避开Classifier的判断。
  • 工具可能会在儿童书写的文本和非英语文本上出错,因为它主要是针对成人书写的英语内容进行训练的。

怎么听上去没什么用...继续...

2. 分类

对于评判结果,AI Text Classifier给出了如下五种分类及定义:

  • "Very unlikely to be AI-generated" - 非常不可能是AI生成的文本,对应于 <0.1 的阈值。 在我们的测试集中,大约 5% 的人工书写文本和 2% 的人工智能生成的文本带有此标签。
  • "Unlikely to be AI-generated" - 不太可能是AI生成的文本,对应于 0.1 到 0.45 之间的阈值。 在我们的测试集中,大约 15% 的人工编写文本和 10% 的人工智能生成的文本带有此标签。
  • "Unclear if it is AI written"- 不清楚是不是AI生成的文本,对应的阈值在0.45到0.9之间。 在我们的测试集中,大约 50% 的人工编写的文本和 34% 的人工智能生成的文本都有这个标签。
  • "Possibly AI-generated" - 可能是 AI 生成的文本,对应于 0.9 到 0.98 之间的阈值。 在我们的测试集中,大约 21% 的人工编写的文本和 28% 的人工智能生成的文本都有这个标签。
  • "Likely AI-generated" - 很可能由 AI 生成的文本,对应于 >0.98 的阈值。 在我们的测试集中,大约 9% 的人工编写的文本和 26% 的人工智能生成的文本都有这个标签。

听上去也不是很有信心的亚子...

3. 测试人工生成的文本

接下来让我们来测试一下它的性能吧,首先贴一下我写的某篇文章中的一段内容:
千万别买课,用这些AI工具就能瞬间提高你的写作水平!
结果如下:

这个基本准确了,再来测试另一个文章:
如今有了ChatGPT,我们该如何开始学习编程?

结果如下:


这个结果,嗯,怪不得有评论说我这篇是ChatGPT生成的...

4. 测试ChatGPT生成的文章

首先让ChatGPT生成一段文字:


贴入AI Text Classifier,得出结果:


结果符合预期,这个工具还是成功识别出这段文字是AI生成的。
但是!重点来了
就如同OpenAI自己描述的那样,这个检测器是可以被干扰的,我尝试了一下,看看下面我给ChatGPT的指令方式:

我在Prompt的关键字里强调了文字描述风格,生成主题同样的一篇GPT相关介绍文章,然后把这段文字贴到Classifier里,得到的结果是无法鉴别:


看起来面对带有一些指定风格和语气而生成的AI文本,Classifier目前还比较难能够鉴别。这只是我随手尝试的一种方法,当然还有其他方法可以干扰AI Text Classifier,这里只是让大家看到这个工具目前的性能限制,并没有鼓励大家以规避的方式继续在学业或工作中照搬AI生成的内容,就如我其他文章中所写的,AI在写作上的最大作用是帮助我们整理思考逻辑,提供有用的背景材料,或是改善语言的描述方式,真正的好文章是不能没有作者自己的独立思考内容的。

总体来说,这个OpenAI出品的文本鉴别工具,简单测试下来对中文还是有了一定的把握了,至少作为论文,作业及网络文章的初筛还是管用的,当然也有不少规避和扰乱它判断的方法,这里就不再细述更多了。

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