OpenAI推出ChatGPT“克星”，秒辨AI生成文本，但错把莎翁判成AI

科技

2023-02-01 05:02

1秒识别AI生成的文本，AI作弊行不通了？

作者 | ZeR0

编辑 | 漠影

智东西2月1日报道，今日，美国AI初创公司OpenAI宣布推出一个AI文本分类器，用于辅助辨别文本是由人类还是AI（人工智能）编写的。

这款AI工具可免费试用。用户将待检测文本复制到文本框中，点击Submit，系统就会评估该文本由AI系统生成的可能性，给出评估结果。

评估结果分成5类：非常不可能、不太可能、不清楚、可能、非常可能是AI生成。

目前试用这款AI文本分类器有一些限制，要求至少1000个字符，大约150-250个单词。

该工具在检测大于1000个字符的英文文本时效果更好，在检测其他语言时的表现要差得多，而且无法辨别计算机代码是由人类还是AI写的。

AI文本分类器直通门：

https://platform.openai.com/ai-text-classifier

01.

针对AI滥用风险，打造“克星”工具

AI文本分类器意在解决ChatGPT爆红之后引发的争议。

OpenAI在去年11月推出的ChatGPT聊天机器人，不仅能准确回答专业问题，还能撰写诗词歌赋、广告文案、散文小说、电影剧本、编程代码等各类文本，大受使用者的称赞追捧。

但随着使用者越来越多，ChatGPT的问题也很快暴露出来。一方面是它本身的局限性，例如素材来源可能涉及抄袭、侵权，或者有时会写出看似正确实则错误的文本；另一方面是滥用风险，例如有些人会用AI工具作弊、散播虚假信息等。

为了缓解这些问题，OpenAI打造了一个全新的AI文本分类器。

这是一个GPT语言模型，对从各种来源收集的同一主题的人类编写文本和AI编写文本的数据集进行了微调，使用了来自5个不同组织的34个模型生成的文本，以检测该文本由AI生成的可能性。

人类编写文本的数据集来自三个来源：一个新的维基百科数据集、2019年收集的WebText数据集、一组作为训练InstructGPT的一部分收集的人类演示。

OpenAI将每个文本分成了“提示（prompt）”和“回复（response）”，根据这些提示，从OpenAI和其他组织训练的各种不同的语言模型中生成了回复。对于Web应用程序，OpenAI调整了置信度阈值，以保持低误报率；换句话说，只有当分类器非常有信心时，它才会将文本标记为可能是AI编写的。

OpenAI也贴心地为试用者备好了引用这款AI文本分类器的BibTex格式。

02.

1秒给出分类结果，但偶尔错把人类当AI

我们分别用几段ChatGPT生成文本、几段外媒新闻报道内容，测了测AI文本分类器的表现。

首先，让ChatGPT就中美前沿人工智能研究的不同之处分析了一通。

▲ChatGPT针对“中美前沿AI研究有哪些不同”问题的回答

接着将这些文字复制粘贴到分类器的文本框中。

▲AI文本分类器秒出判断

结果，AI文本分类器1秒判断出这非常可能是AI生成的（likely AI-generated）。

换几段由人类写的分析生成式AI风险的内容：

▲AI分类器很快给出评估结果

AI文本分类器这次花得时间略长，2秒给出结果：非常不可能是AI生成的（very unlikely AI-generated）。评估结果依然准确。

不过，再提升点难度，分类器就不太灵了。

知名AI研究人员Sebastian Raschka用莎士比亚《麦克白》第一页的内容做测试，发现AI文本分类器误判为“很可能是AI生成的（likely AI-generated）”。

看来在AI文本分类器眼中，莎士比亚已经走在了时代的前面

。

Sebastian Raschka还从自己在2015年出版的Python ML书摘录了好几段，AI文本分类器的识别也不是很准，Randy Olson的前言部分被识别成“不清楚是否由AI生成”，他自己写的前言部分被识别成“可能是AI生成的”，第一章部分被识别成“很可能是AI生成的”。

看到一系列令人啼笑皆非的测试结果后，他评价说：“在ChatGPT让你的作业变得更简单之后，它现在比以前更难了。现在，你必须多次修改自己的措辞，直到它们看起来不再是AI生成的，然后才能提交。”

03.

识别正确率仅26%

AI文本分类器还有很多局限性

OpenAI在与训练集分布相同的验证集和挑战集上评估了其AI文本分类器和之前发布的分类器，挑战集由人类编写的补全（completions）和来自在人类补全上训练的强语言模型的补全组成。

结果显示，与OpenAI之前发布的分类器相比，全新AI文本分类器的可靠性要高得多，在验证集上的AUC得分为0.97，在挑战集上为0.66（OpenAI之前发布的分类器在验证集上为0.95，在挑战集上为0.43）。分类器可靠性通常随着输入文本长度的增加而提高。

OpenAI还发现，随着生成文本模型大小的增加，分类器的性能会下降。

换句话说，随着语言模型规模变大，它的输出对AI文本分类器来说更像人类编写的文本。

OpenAI在博客中坦言其分类器“不完全可靠”，比如在低于1000个字符的短文本上非常不可靠，即使是较长的文本有时也会被错误标记，有时人类书写的文本也会被错判成AI编写的文本。

在对英语文本“挑战集”的评估中，该分类器正确地将26%的AI创作文本识别为“可能是AI编写的”，而在9%的时间内错误地将人类创作文本标记为AI编写。

OpenAI建议只对英文文本使用该AI文本分类器，因为它在其他语言中的表现要差得多，而且在代码上不可靠。此外，它也很难识别有标准正确答案的文本，例如你很难判断“1+1=2”是人类还是AI写的。AI文本分类器很可能在儿童编写的文本和非英语文本上出错，因为它主要是在成人编写的英语内容上进行训练。

AI书写的文本可以通过编辑来逃开分类器的检测。OpenAI分类器可根据成功的攻击进行更新和重新训练，但还不清楚从长期来看检测是否具有优势。

OpenAI也提醒道，基于神经网络的分类器在训练数据之外的校准很差。对于与训练集中的文本有很大不同的输入，分类器有时可能对错误的预测非常有信心。

04.

结语：着重解决ChatGPT

在教育领域构成的风险

由于上述局限性，OpenAI建议在确定内容来源的调查中只使用分类器作为众多因素中的一个，并对AI产生的虚假信息行为的风险、对大型语言模型在教育领域构成的风险进行研究。

OpenAI正与美国教育工作者合作，讨论ChatGPT的能力和局限性，并为教育工作者开发了一个关于使用ChatGPT的初步资源，其中概述了一些用途以及相关的限制和考虑因素。

资源链接：

https://platform.openai.com/docs/chatgpt-education

通过将AI文本分类器公开，OpenAI希望从使用者那里获得更多有价值的反馈，以进一步改进OpenAI在检测AI生成文本方面的工作。