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原文標(biāo)題：《ChatGPT「克星」來了！文章作是人是 AI 幾秒檢出，華人小元旦假期搞定，務(wù)器已擠爆》你 ChatGPT，它寫的東西逼到傻傻分不清？關(guān)系！現(xiàn)在，它“克星”來了 ——一位華人小哥門搞了這么一個站，專門鑒別文到底是出自于 AI 還是人類。你只需要把相應(yīng)的容粘進(jìn)去，幾秒就能分析出結(jié)果比如這段：它：妥妥的人類～”于這段：它：“知道是 AI?！比绱松衿饕怀?，謂迅速俘獲大家芳心。這不，直把服務(wù)器都給擠嘍（好在還有個用的）。這下，些用 ChatGPT 寫作業(yè)的“熊孩子”也要慘？是人還是 ChatGPT？GPTZero：看我的這個網(wǎng)站名叫 GPTZero。它主要靠“perplexity”，即文本的“困度”作為指標(biāo)來斷所給內(nèi)容到底誰寫的。NLP 領(lǐng)域的朋友們都道，這個指標(biāo)就用來評價一個語模型的好壞的。這里，每當(dāng)你喂 GPTZero 一段測試內(nèi)容，它就會分別計算：1、文字總困惑度這個值越高，越可能出自人類手。2、所有句子的平均困惑度句越長，這個值通就越低。3、每個句子的困惑度通條形圖的方式呈，鼠標(biāo)懸浮到各方塊就可以查看應(yīng)的句子是什么這里就兩塊，因我此時輸入的測內(nèi)容就倆句子）之所以要繪制這的條形圖，作者作出了解釋：根最新的一些研究人類書寫的一些子可能具有較低困惑度（前面說，人類的困惑度比較高的），但著繼續(xù)寫，困惑勢必會出現(xiàn)峰值相反，用機器生的文本，其困惑是均勻分布的，且總是很低。除之外，GPTZero 還會挑出困惑度最高的那個子（也就是最像寫的）：規(guī)則就這些，接下來實測一測。測試 1：成功首先來一最新的英文新聞目前還不支持測文）：將它粘貼測試框（需注意句至少 5 個單詞，建議每段能 10 個句子，結(jié)果會更準(zhǔn)一些。很快，GPTZero 計算出這段文字的總文字惑度為 27，句子平均困惑度為 171.2，每條句子的困惑度圖這樣：以及困惑最高的句子的值 476?？催@個結(jié)果，估計你也出了 GPTZero 的答案：是人類寫的。答對。測試 2：失敗來一段 ChatGPT 的。將內(nèi)容粘貼進(jìn)測試框得出這段文字的文字困惑度為 31，句子平均困惑度為 76.67，每條句子的困度圖長這樣：以困惑度最高的句的值為 99。看起來，每項困惑值都和上面那段距都挺大的，應(yīng)能猜出來是 AI 寫的吧。不過遺憾的是，GPTZero 無法給出答案，還希望我再多加一點文字試。顯然，這段字?jǐn)?shù)夠多，但句不夠多，無法讓 GPTZero 一眼識破 ChatGPT 的“偽裝”。測試 3：成功那我們再來段 ChatGPT 的試試。這回內(nèi)容夠長，句子夠多。果然沒問了，GPTZero 直接答對：好像確實摸出來一門道：那就是字的同時，句子數(shù)也一定要多，至 5 句，好讓 GPTZero 通過直方圖的分加碼識別，最后準(zhǔn)確率就可以提一些。另外還需提的是，我們發(fā)在挑戰(zhàn)失敗的情中，除了上面這識別不出來的時，也有直接識別誤的 ——比如把 AI 寫的判斷成人寫的：把人的新聞判斷成 AI 的：這種情況按照上面所說的門，再多加點內(nèi)可能就能將結(jié)果回來。（注意是能哈，就上面這新聞，我們把所內(nèi)容都粘進(jìn)去了它也說不行，還要再多來點。）林斯頓華人小哥品創(chuàng)建該網(wǎng)站的是一個 22 歲的華人小哥 Edward Tian，來自加拿大多倫多。目前是美普林斯頓 CS 專業(yè)大四學(xué)生，修認(rèn)知科學(xué)和新學(xué)，對軟件工程機器學(xué)習(xí)等有濃的興趣。他現(xiàn)在軟實習(xí)，曾在 BBC、貝靈貓等公司撰寫過科技稿，還曾加入到地工具 Representable 的創(chuàng)始團隊。學(xué)習(xí)期間，他曾來清華大學(xué)參加為四周的城市研究討會。據(jù)他表示這個應(yīng)用程序是年假期在咖啡店成的。之所以想開發(fā)這款應(yīng)用程，簡而言之就是為有太多 ChatGPT 炒作，人類應(yīng)該知道有些是 AI 寫的文章。目前仍處準(zhǔn)系統(tǒng)階段，預(yù)在接下來幾周內(nèi)進(jìn)模型和分析。此之外，他還透，正在測試由學(xué)撰寫的新聞文章據(jù)集，并希望最能發(fā)表論文。更 ChatGPT 殺手事實上，也不只有這位小哥 ChatGPT 不順眼了。還有其他人類組織也應(yīng)開發(fā)了 AI 文本檢測器，AKA ChatGPT 殺手。大體思路也都差不多，就是“用魔法打魔法”，用 AI 寫的東西來訓(xùn)練新 AI。前陣子，OpenAI 自己聯(lián)合哈佛等校機構(gòu)聯(lián)合打造一款檢測器：GPT-2 Output Detector。作者們先是發(fā)布了一個“GPT-2 生成內(nèi)容”和 WebText（專門從國外貼吧 Reddit 上扒下來的）數(shù)據(jù)集，讓 AI 理解“AI 語言”和“人話之間的差異。隨，用這個數(shù)據(jù)集 RoBERTa 模型進(jìn)行微調(diào)，就得到了這個 AI 檢測器。其中人話一律被識別 True，AI 生成的內(nèi)容則一律被識別為 Fake。（RoBERTa 是 BERT 的改進(jìn)版。原始的 BERT 使用了 13GB 大小的數(shù)據(jù)集，但 RoBERTa 使用了包含 6300 萬條英文新聞的 160GB 數(shù)據(jù)集。）另一位早年代選手，也因為這新進(jìn)展再次被提。它就是 MIT-IBM 沃森 AI 實驗室的以及哈佛 NLP 實驗室開發(fā)的 GLTR 模型。它主要通過對文本行統(tǒng)計分析和可化，而用來檢測是最初用來生成本的相同 or 類似模型。目前要支持 GPT-2 和 BERT 兩個模型。由于輸出是模型知道所有單詞排名，據(jù)排名對文本每單詞進(jìn)行顏色編，前 10 名是綠色，前 100 名是黃色，前 1000 名是紅色，紫色則是不可能出現(xiàn)的詞。果一段文本黃綠過多，那么這段字主要是由 AI 生成的。此番 GPTZero 再度亮相，不少友驚嘆：Incredible work！但也有人表示，文本檢測根本就是一場失的軍備競賽，他的實際效果并不。也阻擋不了 ChatGPT 的發(fā)展。與此同時還有網(wǎng)友探討起于「文章是否需明確指示由 AI 還是人類編寫」的必要性。有位曲創(chuàng)作者認(rèn)為，是有必要的，就在看雜志時會標(biāo)“廣告”，這應(yīng)是一個簡單的要。但有網(wǎng)友立即示反對，為什么設(shè)置障礙？這就使用 PS 然后加上 Adobe 水印，對產(chǎn)品沒有任何益處。對這個問題，你怎看呢？試玩鏈接https://etedward-gptzero-main-zqgfwb.streamlit.app/參考鏈接：[1]https://brackets.substack.com/about[2]https://www.reddit.com/r/programming/comments/102hxlg/gptzero_an_app_to_efficiently_tell_if_an_essay_is/[3]https://twitter.com/Marc__Watkins/status/1601746409203863553[4]http://gltr.io/本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：豐色 楊凈