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這是一款懷舊向游戲!
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“文本水印法則是一類‘主動(dòng)方法’。區(qū)別于前兩類方法,它不是檢測已生成的文本,而是在AI生成文本時(shí)加入水印。人類雖然看不出這些水印,但卻能通過技術(shù)手段檢測出來?!滨U光勝說,文本水印法的準(zhǔn)確率較高,但缺點(diǎn)在于水印可能被人為弱化甚至移除。此外,對(duì)于無法訪問模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)的大語言模型,技術(shù)人員可能無法在生成內(nèi)容時(shí)成功加入水印。
AIGC相對(duì)套路化的創(chuàng)作,可能會(huì)影響人類的用語習(xí)慣?!半S著越來越多人用AI創(chuàng)作或潤色文字,人類會(huì)受到潛移默化的影響,這或?qū)⒂绊懻麄€(gè)社會(huì)對(duì)語言的使用?!滨U光勝說。
記者了解到,為提升檢測準(zhǔn)確性,目前市面上的商用AI檢測軟件大多融合了多種技術(shù)手段。國內(nèi)外研究團(tuán)隊(duì)也在進(jìn)一步完善相關(guān)技術(shù)。
在邏輯語法上,AIGC慣常使用的一些語法搭配方式,在人類創(chuàng)作中可能并不常見。“受模型建模的影響,AIGC有相對(duì)固定的行文邏輯和表述模式,且這些模式會(huì)不斷地被重復(fù)。人類在行文上則更為靈活,沒有固定套路。”鮑光勝說。
b体育app电脑版人類的創(chuàng)作與AIGC之間存在哪些差異?AI檢測工具如何根據(jù)差異進(jìn)行識(shí)別?AI檢測工具如何應(yīng)對(duì)越來越聰明的大模型?帶著這些問題,記者采訪了有關(guān)專家。
如今,很多大語言模型幾乎覆蓋了互聯(lián)網(wǎng)上的全部數(shù)據(jù)。因此,相比于模型訓(xùn)練分類器,零樣本分類器在不同領(lǐng)域、不同語言的文本上表現(xiàn)較為一致。
例如,西湖大學(xué)文本智能實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)在DetectGPT基礎(chǔ)上研發(fā)的Fast-DetectGPT模型,可提升AI檢測準(zhǔn)確性,縮短檢測時(shí)間。“Fast-DetectGPT與其他零樣本分類器原理一致。其中一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)在于,我們提出通過條件概率曲率指標(biāo)進(jìn)行檢測。”鮑光勝說,“與DetectGPT相比,F(xiàn)ast-DetectGPT在速度上提升340倍,在檢測準(zhǔn)確率上相對(duì)提升約75%?!?/p>
“未來,我們要不斷更新、完善現(xiàn)有技術(shù),力爭實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確、低成本檢測,在大模型這把‘矛’越來越鋒利的同時(shí),讓檢測技術(shù)這面‘盾’更為堅(jiān)固?!滨U光勝說。
哈爾濱工業(yè)大學(xué)一名研究生向記者講述了他使用大模型的實(shí)際感受:“當(dāng)我給大模型提供一些材料讓它擴(kuò)寫,它每次都用相同的套路——把給定的材料拆解開,分為若干點(diǎn)論述。總體來說感覺它寫得比較‘僵’?!?/p>
不過,零樣本分類器也存在明顯缺點(diǎn)。一方面,現(xiàn)有零樣本分類器依賴生成文本的源語言模型進(jìn)行檢測,這意味著如果是未知源模型生成的文本,分類器就無法準(zhǔn)確檢測。另一方面,為提高檢測準(zhǔn)確率,零樣本分類器往往需要多次調(diào)用模型,這增加了模型的使用成本和計(jì)算時(shí)間。
北京大學(xué)信息管理系師生比較了AI生成與學(xué)者撰寫的中文論文摘要。研究結(jié)果同樣顯示,AI生成的摘要具有較高同質(zhì)性和較強(qiáng)寫作邏輯性,并慣用歸納總結(jié)等學(xué)術(shù)話語體系;學(xué)者撰寫的摘要?jiǎng)t具有顯著個(gè)性化差異,使用凸顯實(shí)際含義的搭配較多,并常用與國家政策密切相關(guān)的詞語。
如何準(zhǔn)確識(shí)別AI生成內(nèi)容?鮑光勝介紹,目前主要有三種技術(shù)路徑進(jìn)行檢測,分別是模型訓(xùn)練分類器法(也被稱為監(jiān)督分類器法)、零樣本分類器法、文本水印法?!叭N檢測方法本質(zhì)上都是利用AI檢測AI,且各有優(yōu)劣。”鮑光勝說。
“雖然大模型在不斷發(fā)展迭代,但到目前為止,AIGC與人類的創(chuàng)作在用詞用語、邏輯語法等方面依舊存在明顯區(qū)別?!盕ast-DetectGPT研發(fā)者之一、西湖大學(xué)文本智能實(shí)驗(yàn)室博士生鮑光勝說。
在用詞用語上,AIGC有相對(duì)固定的偏好?!安浑y發(fā)現(xiàn),一些詞語會(huì)反復(fù)在語段中出現(xiàn)?!滨U光勝舉例說,有研究發(fā)現(xiàn),大模型應(yīng)用于英語學(xué)術(shù)論文寫作時(shí),“delve”(深入研究)一詞的使用頻率大大提高,這是因?yàn)榇竽P土?xí)慣用這個(gè)詞對(duì)語句進(jìn)行潤色修改。
對(duì)AI檢測AI的前景,有兩種截然不同的觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為,未來AIGC將會(huì)與人類創(chuàng)作極為相似,以至于檢測工具無法判別。還有一種觀點(diǎn)認(rèn)為,隨著技術(shù)發(fā)展,檢測技術(shù)或?qū)②s超大模型技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)AIGC的有效識(shí)別。
相比之下,零樣本分類器法不需要對(duì)機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練,也無需收集數(shù)據(jù)。它利用已訓(xùn)練好的大模型,抽取語言模型生成文本的特征,據(jù)此來區(qū)別人類與機(jī)器。“似然函數(shù)是零樣本檢測法中比較常用的基準(zhǔn)之一,它可以簡單理解為一段文本在某個(gè)模型的建模分布中出現(xiàn)的概率。概率是一種特征,不同的概率體現(xiàn)了人類創(chuàng)作內(nèi)容與AIGC的差異。”鮑光勝進(jìn)一步解釋,“零樣本分類通過綜合考慮多種函數(shù)特征來區(qū)分人類創(chuàng)作內(nèi)容與AIGC?!?/p>
模型訓(xùn)練分類器法,首先要收集大量人類創(chuàng)作內(nèi)容與AIGC,然后以此為基礎(chǔ)訓(xùn)練一個(gè)能區(qū)分兩類內(nèi)容的分類器。“這是目前被廣泛使用的一種方法,但缺點(diǎn)較為明顯?!滨U光勝解釋,用于訓(xùn)練分類器的數(shù)據(jù)有限,很難覆蓋所有類型和語言的文本。分類器在訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋的文本領(lǐng)域或語言上檢測準(zhǔn)確率較高,反之準(zhǔn)確率則較低。而且,模型訓(xùn)練往往需要較高成本,數(shù)據(jù)規(guī)模越大,訓(xùn)練成本越高。
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