AI检测器，也称为AI写作检测器或AI内容检测器，是专门设计用来识别部分或完全由人工智能（AI）模型生成的文本的工具，如ChatGPT。这些检测器具有多种用途，从验证书面内容的真实性到过滤虚假的产品评论和垃圾内容。在这篇博客文章中，我们将探讨AI检测器背后的原理、它们当前的可靠性以及可以应用它们的情况。
AI检测器是如何工作的？
AI检测器通常依赖于与它们尝试检测的AI写作工具类似的语言模型。核心原理涉及模型评估一段文本，以确定它是否类似于模型自己生成的内容。如果答案是肯定的，那就表明该文本可能是由AI生成的。
AI检测器关注文本中的两个关键变量：困惑度和爆发性。这些变量的较低值表示文本更可能由AI生成。让我们澄清一下这些术语的含义：
困惑度： 困惑度衡量文本的不可预测性，评估它使普通读者感到困惑或迷茫的潜力。换句话说，它量化文本的可理解性和自然性。
AI语言模型的目标是生成困惑度较低的文本，因为这种文本更可能通顺而自然，但也更容易预测。
人类的写作倾向于具有较高的困惑度，因为它包含更具创意的语言选择，尽管偶尔会出现拼写错误。
语言模型通过预测句子中自然出现的下一个词并插入它来运作。例如，在句子“I couldn't get to sleep last...”中，不同的延续有不同的可信度。
较低的困惑度表明文本很可能是由AI生成的。
爆发性： 爆发性衡量句子结构和长度的变化，类似于困惑度，但关注的是句子而不是单词。
句子结构和长度变化较小的文本具有较低的爆发性。
具有不同结构和长度的文本表现出较高的爆发性。
与人类文本相比，AI生成的文本通常表现出较少的“爆发性”，导致句子长度平均且结构常规。这种趋势有时会使AI生成的写作看起来单调。较低的爆发性表明文本很可能是由AI生成的。
潜在的替代方法：水印 OpenAI，ChatGPT背后的组织，正在积极研究一种AI生成文本的“水印”系统。该系统涉及将一个不可见的水印嵌入到AI生成的内容中，允许另一个系统检测以确认文本的AI来源。
然而，这个水印系统仍在开发中，其功能和有效性的详细信息尚未完全披露。目前还不清楚这些提出的水印是否会在生成的文本经过编辑后继续存在。虽然这种方法为将来的AI检测提供了希望，但仍有许多不确定因素围绕着其实施。
AI检测器的可靠性如何？
在实际应用中，AI检测器通常表现出色，特别是对于较长的文本。然而，当AI生成的内容被故意设置为不太可预测或在生成后进行编辑或改写时，它们很容易失效。此外，如果文本符合低困惑度和低爆发性的标准，检测器可能会错误地将人类写的文本视为AI生成的。
我们对AI检测器的研究表明，没有工具能够提供完全的准确性；我们在优质工具中找到的最高准确性为84％，在最佳免费工具中为68％。
这些工具为判断文本是否由AI生成提供了有用的线索，但我们建议不要单独依赖它们作为证据。随着语言模型不断发展，检测工具将不断需要适应。即使是最自信的提供商通常也承认，他们的工具不能作为文本是否由AI生成的确凿证据，迄今大学和学术机构对它们的信任有限。
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