为监督AI技术使用◈◈◈，如今市面上不乏各类用于检测AI生成内容（AIGC）的工具◈◈◈，如普林斯顿大学学生开发的GPTZero◈◈◈、斯坦福大学研究团队推出的DetectGPT等◈◈◈。我国一些研究团队也陆续发布各类检测工具◈◈◈，如西湖大学文本智能实验室研发的Fast-DetectGPT私人侦探公司265007◈◈◈。

　　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◈◈◈。

　　“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◈◈◈。

　　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◈◈◈。

　　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私人侦探公司265007wepoker ios版◈◈◈。人类在行文上则更为灵活◈◈◈，没有固定套路◈◈◈。”鲍光胜说◈◈◈。

　　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◈◈◈。

　　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’◈◈◈。”

　　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wepoker ios版◈◈◈，这或将影响整个社会对语言的使用◈◈◈。”鲍光胜说◈◈◈。

　　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◈◈◈。

　　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私人侦探公司265007◈◈◈，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◈◈◈。

　　相比之下◈◈◈，零样本分类器法不需要对机器进行训练◈◈◈，也无需收集数据私人侦探公司265007◈◈◈。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AIGCwepoker ios版◈◈◈。”

　　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◈◈◈。

　　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◈◈◈。

　　“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◈◈◈。

　　“未来◈◈◈，我们要不断更新◈◈◈、完善现有技术wepoker ios版◈◈◈，力争实现快速◈◈◈、准确私人侦探公司265007◈◈◈、低成本检测wepoker ios版◈◈◈，在大模型这把‘矛’越来越锋利的同时wepoker ios版◈◈◈，让检测技术这面‘盾’更为坚固◈◈◈。”鲍光胜说◈◈◈。

　　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◈◈◈。

　　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wepoker ios版◈◈◈，Fast-DetectGPT在速度上提升340倍◈◈◈，在检测准确率上相对提升约75%◈◈◈。”

　　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◈◈◈。

　　“目前◈◈◈，无论是AI生成的文字◈◈◈、图片还是视频◈◈◈，都在技术可识别的范畴之内◈◈◈。相较于文字◈◈◈，图片和视频甚至可以直接被专业人士肉眼识别◈◈◈。期待未来通过大模型技术的不断进步◈◈◈，推动检测技术发展◈◈◈。”鲍光胜说◈◈◈。

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