如何实现AI检测与反检测原理

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: AI检测器用于识别AI生成的文本,如ChatGPT,通过困惑度和爆发性指标评估文本。低困惑度和低爆发性可能指示AI创作。OpenAI正研发AI文本水印系统,但尚处早期阶段。现有检测器对长文本较准确,但非100%可靠,最高准确率约84%。工具如AIUNDETECT和AI Humanizer提供AI检测解决方案,适用于学生、研究人员和内容创作者。

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。

**准备好尝试AIUNDETECT了吗?
如果您正在寻找可靠的工具来协助AI检测和反检测,请考虑尝试AIUNDETECT或者AI Humanizer。它提供了综合的解决方案,结合了AI检测和反检测功能,以确保您的内容通过审核并保持质量。无论您是学生、研究人员还是内容创作者,AIUNDETECT都将成为您应对AI检测挑战的可靠伴侣。

相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
声控门的工作原理与人工智能AI
声控门的工作原理与人工智能AI
12 1
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
AI生成壁纸的工作原理
AI生成壁纸基于深度学习和生成对抗网络(GANs),通过生成器与判别器的对抗学习,以及条件生成对抗网络(CGANs)来创造特定风格的壁纸。技术还包括风格迁移、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)、潜在空间扩展和自注意力机制。审美评价机制的引入确保了生成的壁纸既符合技术标准又有艺术价值。CGANs能根据用户条件生成个性化壁纸,而风格迁移技术通过多种方法实现图像风格转换。DCGAN和其他GAN变体在处理图像数据时有优势,如高质量样本生成和特征学习,但也存在图像质量、训练效率和模式崩溃等问题。通过构建审美评估模型和使用XAI技术,AI在生成壁纸时能更好地平衡技术与艺术标准。
|
10天前
|
人工智能
介绍一个工具,能够检测一段内容是否通过 AI 工具生成
介绍一个工具,能够检测一段内容是否通过 AI 工具生成
28 2
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
一个检测文字是否是 AI 生成的工具
一个检测文字是否是 AI 生成的工具
19 0
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
【AI 初识】人工智能如何用于欺诈检测和网络安全?
【5月更文挑战第3天】【AI 初识】人工智能如何用于欺诈检测和网络安全?
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能
谷歌最新AI听咳嗽就能检测新冠/结核
【5月更文挑战第1天】谷歌研发的HeAR AI系统能通过咳嗽和呼吸声检测新冠和结核病。利用自我监督学习,该系统在多种健康声学任务上超越现有模型,尤其在识别呼吸道疾病方面表现出色,有望成为低成本筛查工具。即便在少量数据下,HeAR仍能保持高效。然而,录音质量和潜在的数据偏差是其面临的问题。[链接](https://arxiv.org/abs/2403.02522)
24 3
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI作画原理及相关理论解析
本文探讨了AI作画,特别是深度学习技术如何驱动这一艺术形式的发展。AI作画基于卷积神经网络(CNN),通过学习艺术作品风格和内容生成新作品。流程包括数据收集、模型训练、风格迁移和后处理。文章介绍了风格迁移理论,包括内容损失和风格损失,以及生成对抗网络(GAN)的基本概念。提供的代码示例展示了使用TensorFlow和Keras实现风格迁移的简化过程。为了优化结果,可以调整优化器、权重参数、模型选择及图像处理技术。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
【热门话题】AI作画算法原理解析
本文解析了AI作画算法的原理,介绍了基于机器学习和深度学习的CNNs及GANs在艺术创作中的应用。从数据预处理到模型训练、优化,再到风格迁移、图像合成等实际应用,阐述了AI如何生成艺术作品。同时,文章指出未来发展中面临的版权、伦理等问题,强调理解这些算法对于探索艺术新境地的重要性。
36 3
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
详解AI作画算法原理
AI作画算法运用深度学习和生成对抗网络(GAN),通过学习大量艺术作品,模拟艺术家风格。卷积神经网络(CNN)提取图像特征,GAN中的生成器和判别器通过对抗训练生成艺术图像。循环神经网络和注意力机制可提升作品质量。这种技术开创了艺术创作新途径。
|
11天前
|
存储 人工智能 数据库
【AI大模型应用开发】MemGPT原理与快速上手:这可能是目前管理大模型记忆的最专业的框架和思路
【AI大模型应用开发】MemGPT原理与快速上手:这可能是目前管理大模型记忆的最专业的框架和思路
70 0