如何判斷文章是否為ChatGPT所寫？

文章編號：344 / 更新時(shí)間：2023-09-17 17:22:03 / 瀏覽：次

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生成式預(yù)訓(xùn)練模型（GPT）等自然語言處理（NLP）技術(shù)以其創(chuàng)作出與人類文字難以區(qū)分的能力讓全世界為之驚嘆，同時(shí)也引發(fā)了人們對其可能被濫用的擔(dān)憂。這些模型在寫作領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，但是如果學(xué)生使用這些工具來完成作業(yè)，往往會對他們的學(xué)習(xí)過程產(chǎn)生負(fù)面影響。當(dāng)大量機(jī)器寫的內(nèi)容出現(xiàn)時(shí)，我們開始探索各種方法，如何通過人工或者自動化的方式來鑒定一篇文章是否是由AI生成的。本文狂人SEO為大家詳細(xì)介紹如何判斷一篇文章是不是ChatGPT寫的？一、適當(dāng)借助工具進(jìn)行創(chuàng)作 如何判斷文章是否為ChatGPT所寫？新的自然語言處理模型，如ChatGPT、Claude等，正在深度改變我們的寫作方式。憑借這種強(qiáng)大的技術(shù)，我們能夠快速地將思考或一系列要點(diǎn)轉(zhuǎn)化為文章。這些AI模型能夠根據(jù)你的需求提供很多的建議和新穎的思維，幫助我們擺脫創(chuàng)作中的瓶頸。無論是有經(jīng)驗(yàn)的作者，還是剛?cè)腴T的新手，都可以借助新一代的NLP模型進(jìn)行寫作。然而，把這些AI模型當(dāng)作寫作工具也有不足之處。例如，在中等或高等教育階段，寫作訓(xùn)練的目標(biāo)是教會學(xué)生如何寫好一篇文章，以及如何提出和闡述有說服力的觀點(diǎn)。寫作還是一種讓學(xué)生學(xué)習(xí)如何查找支持文章觀點(diǎn)的證據(jù)，以及鍛煉他們批判性思維技能的工具。如果完全依賴AI模型來完成這些任務(wù)，學(xué)生就會錯(cuò)過這個(gè)重要的學(xué)習(xí)過程，無法掌握這些關(guān)鍵技能。因此，當(dāng)前的研究趨勢是探究如何準(zhǔn)確判斷一篇文章是否由AI編寫。二、發(fā)掘跡象：如何識別AI創(chuàng)作隨著AI智能寫作技術(shù)的普及，我們有機(jī)會深入了解AI創(chuàng)作的各種類型，這也幫助我們更好地鑒別一篇作品是人類創(chuàng)作還是機(jī)器生成。有趣的是，這種鑒別通常更多地依賴于文章的整體流暢度，而非語法和拼寫的細(xì)節(jié)。但是，對于那些經(jīng)常引用確定答案或者大家都關(guān)注的熱點(diǎn)話題，即使是人類創(chuàng)作的內(nèi)容也可能看起來與AI生成的內(nèi)容雷同。尤其是對于較短的文章，無論從視覺還是聽覺上都難以分辨。因此，只有在文章足夠長時(shí)，我們才可能有效地識別出它是否由AI生成。AI寫作的一大特點(diǎn)是會重復(fù)一些內(nèi)容，特別是在撰寫長篇文章時(shí)。像ChatGPT這樣的模型在預(yù)測下一個(gè)詞匯時(shí)，會基于之前的所有預(yù)測結(jié)果；因此，在一系列預(yù)測文本中，越早出現(xiàn)的詞匯，重復(fù)出現(xiàn)的可能性就越大。另一個(gè)顯著的AI寫作特征是缺乏感情色彩，內(nèi)容平淡，沒有強(qiáng)烈的情感或觀點(diǎn)。對于那些熟悉作者風(fēng)格的讀者，尤其是老師和學(xué)生，很容易就能識別出這一點(diǎn)。如果有同一作者的其他作品作為參照，就更容易識別出AI文本。如果兩篇文章的常用表達(dá)方式和語言風(fēng)格有很大差異，那么很可能這兩篇文章并非出自同一人之手。還有一個(gè)特征是對事實(shí)的正確表述和引用是否準(zhǔn)確。眾所周知，像ChatGPT這樣的生成模型有時(shí)很難給出正確的答案（盡管它們可能會很自信地?cái)嘌裕驗(yàn)榧词惯@些模型接受了大量的互聯(lián)網(wǎng)文本訓(xùn)練，但它們實(shí)際上并不能記住所有的內(nèi)容。這些模型所做的，基于對事物的大致理解，以類似人類的方式展示所學(xué)的知識，而不是復(fù)制一些瑣碎的細(xì)節(jié)。對于許多無法驗(yàn)證真實(shí)性的內(nèi)容，如果有一定研究的人會發(fā)現(xiàn)存在的錯(cuò)誤，也能很好地證明這篇文章是由AI生成的，尤其是在內(nèi)容與時(shí)事、人物或地點(diǎn)有關(guān)時(shí)，這是因?yàn)樽钚掳姹镜墓_模型只在某個(gè)日期（如當(dāng)前ChatGPT是2021年9月之前）的數(shù)據(jù)上進(jìn)行了訓(xùn)練。不過，在評估這一特定跡象時(shí)，需要檢查這一模型是否更新了知識庫的日期。三、通過AI內(nèi)容檢測工具隨著人工智能的復(fù)雜度不斷增加，有些AI生成的內(nèi)容很難被人類識別，有時(shí)甚至?xí)徽`認(rèn)為是人工創(chuàng)作的。為了解決這個(gè)問題，人們已經(jīng)開發(fā)出了一些新的，專門用來檢測書面內(nèi)容是否是由AI生成的。例如，有些新型的大型語言模型正在接受訓(xùn)練，它們可以知道何時(shí)向外部資源發(fā)送請求，以獲取信息或進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算。這就消除了我們難以判斷一篇作品是否由AI創(chuàng)作的困境。為了解決這個(gè)問題，許多大公司甚至推出了一系列AI模型，這些模型可以確定內(nèi)容的來源。OpenAI，也就是我們ChatGPT的開發(fā)者，也發(fā)布了一個(gè)工具（platform.openai.com/ai-text-classifier），幫助教育工作者鑒別一篇文章是否由大型語言模型創(chuàng)作。通過一系列的測試，我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)工具能夠識別出26%的AI生成的文本，但也存在9%的誤報(bào)率，可能會錯(cuò)誤地將人類創(chuàng)作的文本標(biāo)記為AI生成的文本。盡管這個(gè)工具還存在一些問題，但OpenAI仍然希望這個(gè)不完美的工具能夠幫助打擊那些利用AI進(jìn)行學(xué)術(shù)不端行為的情況。另一個(gè)可以提高AI文本檢測成功率的方法是使用多個(gè)第三方平臺開發(fā)的工具。和等AI內(nèi)容檢測工具可以通過檢測文本的突發(fā)性和困惑度來判斷文本是否由AI生成。這兩個(gè)指標(biāo)分別衡量機(jī)器預(yù)測下一個(gè)文本的可能性和句子中困惑度的變化，其中，人類創(chuàng)作的文本具有更高的隨機(jī)性，而AI生成的文本更傾向于保持困惑度的穩(wěn)定。然而，這些AI工具也存在一些局限性，例如，DetectGPT只適用于某些GPT模型，因此，將幾種分類器的結(jié)果組合起來可能會更有效地識別出AI生成的文本。

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