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印刷廠 2022-12-01 21:47 184 0
蕭簫 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公家號(hào) QbitAI
ChatGPT的呈現(xiàn),讓很多人看到了交期末高文業(yè)的曙光 (手動(dòng)狗頭)。
無(wú)論是英語(yǔ)論文、仍是閱讀條記,只要在ChatGPT的常識(shí)范疇內(nèi),都能夠奉求它幫手完成,寫(xiě)出來(lái)的內(nèi)容也有理有據(jù)。
不外,有沒(méi)有想過(guò)你的教師也籌辦用“ AI文本檢測(cè)器”一類的工具來(lái)避免你做弊?
像如許輸入一段看起來(lái)沒(méi)弊端的條記,顛末它一番檢測(cè),認(rèn)為那段文字“由AI編寫(xiě)” (Fake)的可能性為 **.*8%!
△文本由ChatGPT生成
換個(gè)數(shù)學(xué)論文嘗嘗?ChatGPT的輸出看起來(lái)沒(méi)啥問(wèn)題,卻仍然被它準(zhǔn)確識(shí)破了:
△文本由ChatGPT生成
那可不是靠瞎蒙或推測(cè),究竟結(jié)果對(duì)方同樣是個(gè)AI,仍是個(gè)訓(xùn)練有素的AI。
看到那有網(wǎng)友調(diào)侃:用魔法打敗魔法?
用AI寫(xiě)的工具來(lái)訓(xùn)練新AI
那個(gè)AI檢測(cè)器名叫 GPT-2 Output Detector,是OpenAI吉印通哈佛大學(xué)等高校和機(jī)構(gòu)一路打造的。 (沒(méi)錯(cuò),OpenAI自家做的)
但即使是專門(mén)檢測(cè)GPT-2的模子,用來(lái)檢測(cè)其他AI生成文本效果也同樣不錯(cuò)。
做者們先是發(fā)布了一個(gè)“GPT-2生成內(nèi)容”和WebText (專門(mén)從國(guó)外貼吧Reddit上扒下來(lái)的)數(shù)據(jù)集,讓AI理解“AI語(yǔ)言”和“人話”之間的差別。
隨后,用那個(gè)數(shù)據(jù)集對(duì)RoBERTa模子停止微調(diào),就得到了那個(gè)AI檢測(cè)器。
RoBERTa (Robustly Optimized BERT approach)是BERT的改良版。原始的BERT利用了1*GB大小的數(shù)據(jù)集,但RoBERTa利用了包羅6*00萬(wàn)條英文新聞的160GB數(shù)據(jù)集。
△文字來(lái)源Medium@Megan Ng
當(dāng)然,那個(gè)檢測(cè)器也并不是100%準(zhǔn)確。
同時(shí),模子生成成果隨機(jī)性越高,AI生成內(nèi)容被檢測(cè)出來(lái)的概率也會(huì)更低。
但即使將模子調(diào)整到生成隨機(jī)性更高 (Temperature=1,越接近0生成隨機(jī)性越低),1.24億參數(shù)模子被檢測(cè)出的概率仍然是88%,1*億參數(shù)模子被檢測(cè)出的概率仍然有*4%。
那是OpenAI兩年前發(fā)布的模子,其時(shí)對(duì)GPT-2生成的內(nèi)容就“一打一個(gè)準(zhǔn)”。
如今面臨晉級(jí)版的ChatGPT,檢測(cè)英文生成內(nèi)容的效果照舊能打。
AI檢測(cè)器給出是人寫(xiě)的概率為**.*6%……
當(dāng)然話說(shuō)回來(lái),ChatGPT也能檢測(cè)本身生成的文本。
One More Thing
值得一提的是,ChatGPT暗示本身其實(shí)不能拜候互聯(lián)網(wǎng)來(lái)搜刮信息。
顯然,它還意識(shí)不到GPT-2 Output Detector那個(gè)AI檢測(cè)器的存在:
所以能不克不及像網(wǎng)友所說(shuō),讓ChatGPT生成一段“不被AI檢測(cè)器測(cè)出來(lái)的”內(nèi)容呢?
很遺憾不克不及:
所以高文業(yè)仍是本身寫(xiě)吧……
— 完—
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