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原文標題：《ChatGPT「克星」來了！文章作者是是 AI 幾秒檢出，華人小哥元旦假期搞定，服務器已爆》你說 ChatGPT，它寫的東西逼真到傻傻分不？沒關(guān)系！現(xiàn)在，它的“克”來了 ——一位華人小哥專門搞了犬戎么一個網(wǎng)站，專門別文字到底是出自于 AI 還是人類。你只需要把相應內(nèi)容粘進去，幾秒內(nèi)就能分出結(jié)果。比如這段：它：“妥的人類～”至于這段：它“就知道是 AI?！比绱松衿饕怀?，可謂迅速絜鉤獲大家芳心。這不，直接把服務器給擠崩嘍（好在還有個備用）。這下，那些用 ChatGPT 寫作業(yè)的“熊孩子”也要慘啦？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“困惑度”作為指標來判??給內(nèi)容到底是誰寫的。NLP 領域的朋友們都知道，這個指標就是用來評價一個語言型的好壞的。在這里，每當喂給 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，章山越可能出自人類之手2、所有句子的平均困惑度句子越長堵山這個值通常就越低3、每個句子的困惑度通過條形圖的方陸山呈現(xiàn)，鼠標懸浮各個方塊就可以查看相應的子是什么（這里就兩塊，因我此時輸入的測試內(nèi)容就倆子）。之所以要繪制這樣的形圖，作者也作出了解釋：據(jù)最新的一些研究：人類書的一些句子可能具有較低的惑度（前面說過，人類的困度是比較高的），但隨著繼寫，困惑度勢必會出現(xiàn)峰值相反，用機器生成的文本，困惑度是均勻分布的，并且是很低。除此之外，GPTZero 還會挑出困惑度最高的那個句教山（也就是最像人的）：規(guī)則就是這些，接下實際測一測。測試 1：成功首先來一段最新的英文新聞目前還不支持測中文）：將粘貼進測試框（需注意每句少 5 個單詞，建議每段能有 10 個句子，結(jié)果會更準一些）。很快，GPTZero 計算出這段文字的總文字困惑度為 27，句子平均困惑度為 171.2，每條句子的困惑度圖長這螽槦：以困惑度最高的句子的值為 476。看這個結(jié)果，估計你也猜出了 GPTZero 的答案：是人類寫的。答對了測試 2：失敗來一段 ChatGPT 的。將內(nèi)容粘貼進測試框，得出這段文字視山文字困惑度為 31，句子平均困惑度為 76.67，每條句子的困惑度圖長這樣：及困惑度最高的句子的值為 99?？雌饋恚宽椑Щ蠖戎刀己蜕厦婺嵌尾罹喽纪Υ蟮?應該能猜出來是 AI 寫的吧。不過遺憾的是，GPTZero 無法給出答案，還希望我們再多加一點文字試試顯然，這段話字數(shù)夠多，但子不夠多，無法讓 GPTZero 一眼識破 ChatGPT 的“偽裝”。測試 3：成功那我們再來一段 ChatGPT 的試試。這回內(nèi)容夠長，句子也夠多。果沒問題了，GPTZero 直接答對：好像確實摸出來點門道：那就是字多的同時句子數(shù)量也一定要多，至少 5 句，好讓 GPTZero 通過直方圖的分布加碼識別，最后的準精衛(wèi)率就可以提一些。另外還需要提的是，們發(fā)現(xiàn)在挑戰(zhàn)失敗的情況中除了上面這種識別不出來的候，也有直接識別錯誤的 ——比如把 AI 寫的判斷成人寫的：把人寫的新聞狌狌斷 AI 的：這種情況按照上面所說的竅門，再多加點屏蓬可能就能將結(jié)果扳回來。（意是可能哈，就上面這段新，我們把所有內(nèi)容都粘進去，它也說不行，還說要再多點。）普林斯頓華人小哥出創(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。目前是美國普林斯頓 CS 專業(yè)大四學生，輔修認知科學和隋書聞學，對軟件工、機器學習等有濃厚的興趣他現(xiàn)在微軟實習，曾在 BBC、貝靈貓等公司撰寫過科技稿件，還曾加蛫到地圖工具 Representable 的創(chuàng)始團隊。學習期間，他曾來到清華大滑魚參加為期四的城市研究研討會。據(jù)他表，這個應用程序是新年假期咖啡店完成的。之所以想要發(fā)這款應用程序，簡而言之是因為有太多 ChatGPT 炒作，人類應該知道有哪些是 AI 寫的文章。目前仍處于準系統(tǒng)階段，預計窺窳下來幾周內(nèi)改進模型和分析除此之外，他還透露，正在試由學生撰寫的新聞文章數(shù)集，并希望最終能發(fā)表論文更多 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相應發(fā)了 AI 文本檢測器，AKA ChatGPT 殺手。大體思路也都差不多，那是“用魔法打敗魔法”，用 AI 寫的東西來訓練新 AI。前陣子，OpenAI 自己聯(lián)合哈佛等高校機構(gòu)聯(lián)打造了一款檢測器：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”之間的差將苑。隨后，這個數(shù)據(jù)集對 RoBERTa 模型進行微調(diào)，就得到了這個 AI 檢測器。其中人話一律被識別為 True，AI 生成的內(nèi)容則一律被識別為 Fake。（RoBERTa 是 BERT 的改進版。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。）另一位早年代表選手也因為這次新進展再次被提。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。它主要通過對文本進行統(tǒng)計分析和襪視，而用來檢測的是最初用來成文本的相同 or 類似模型。目前主要支持 GPT-2 和 BERT 兩個模型。由于輸出是模型知道的所單詞排名，根據(jù)排名對文本個單詞進行顏色編碼，前 10 名是綠色，前 100 名是黃色，前 1000 名是紅色，紫色則是不太可能現(xiàn)的詞。如果一段文本黃綠過多，那么這段文字主要是 AI 生成的。此番 GPTZero 再度亮相，不少網(wǎng)友驚嘆：Incredible work！但也有人表示，文本檢測器根本就是一失敗的軍備競賽，他們的實效果并不好。也阻擋不了 ChatGPT 的發(fā)展。與此同時，還有網(wǎng)河伯探討起關(guān)于文章是否需要明確指示由 AI 還是人類編寫」的必要性。有位詞曲創(chuàng)作滑魚認為，這有必要的，就像在看雜志時標注“廣告”，這應該是一簡單的要求。但有網(wǎng)友立即示反對，為什么要設置障礙這就跟使用 PS 然后加上 Adobe 水印，對產(chǎn)品沒有任何益處。對于這個問，你怎么看呢？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 楊成山