识别「ChatGPT造假」，效果超越OpenAI：北大、华为的AI生成检测器来了

AI 造假的成功率很高，前几天「10 分钟骗 430万」还上了热搜。在最热门的大语言模型上，研究人员最近探索了一种识别方法。

随着生成式大模型的不断进步，它们生成的语料正逐步逼近人类。虽然大模型正在解放无数文书的双手，它以假乱真的强劲能力也为一些不法分子所利用，造成了一系列社会问题：

来自北大、华为的研究者们提出了一种识别各式 AI 生成语料的可靠文本检测器。根据长短文本的不同特性，提出了一种基于 PU 学习的多尺度 AI 生成文本检测器训练方法。通过对检测器训练过程的改进，在同等条件下能取得在长、短 ChatGPT 语料上检测能力的可观提升，解决了目前检测器对于短文本识别精度低的痛点。

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.18149

• 代码地址 (MindSpore)：https://github.com/mindspore-lab/mindone/tree/master/examples/detect_chatgpt

• 代码地址 (PyTorch)：https://github.com/YuchuanTian/AIGC_text_detector

引言

随着大语言模型的生成效果越发逼真，各行各业迫切需要一款可靠的 AI 生成文本检测器。然而，不同行业对检测语料的要求不同，例如在学术界，普遍需要对大段完整的学术文本进行检测；在社交平台上，需要对相对简短而较为支离破碎的假消息进行检测。然而，既有检测器往往无法兼顾各式需求。例如，主流的一些 AI 文本检测器对较短的语料预测能力普遍较差。

对于不同长度语料的不同检测效果，作者观察到较短的 AI 生成文本可能存在着一部分归属上的「不确定性」；或者更直白地说，由于一些 AI 生成短句同时也常常被人类使用，因而很难界定 AI 生成的短文本是否来自于人或 AI。这里列举了几个人和 AI 分别对同一问题做出回答的例子：

由这些例子可见，很难对 AI 生成的简短回答进行识别：这类语料与人的区别过小，很难严格判断其真实属性。因此，将短文本简单标注为人类 / AI 并按照传统的二分类问题进行文本检测是不合适的。

针对这个问题，本研究将人类 / AI 的二分类检测部分转化为了一个部分 PU（Positive-Unlabeled）学习问题，即在较短的句子中，人的语言为正类（Positive），机器语言为无标记类（Unlabeled），以此对训练的损失函数进行了改进。此改进可观地提升了检测器在各式语料上的分类效果。

算法细节

在传统的 PU 学习设定下，一个二分类模型只能根据正训练样本和无标记训练样本进行学习。一个常用的 PU 学习方法是通过制定 PU loss 来估计负样本对应的二分类损失：

其中，表示正样本与正标签计算的二分类损失；表示将无标记样本全部假定为负标签计算的二分类损失；表示将正样本假定为负标签计算的二分类损失；表示的是先验正样本概率，即正样本在全部 PU 样本中的预估占比。在传统的 PU 学习中，通常将先验设置为一个固定的超参数。然而在文本检测的场景中，检测器需要处理各式长度不同的文本；而对于不同长度的文本而言，其正样本在所有和该样本相同长度的 PU 样本中的预估占比也是不同的。因此，本研究对 PU Loss 进行了改进，提出了长度敏感的多尺度 PU（MPU）loss 损失函数。

具体地，本研究提出了一个抽象的循环模型对较短文本检测进行建模。传统的 NLP 模型在处理序列时，通常是一个马尔可夫链的结构，如 RNN、LSTM 等。此类循环模型的这个过程通常可以理解为一个逐渐迭代的过程，即每个 token 输出的预测，都是由上一个 token 及之前序列的预测结果和该 token 的预测结果经过变换、融合得到的。即以下过程：

为了根据这个抽象的模型进行先验概率的估计，需要假定该模型的输出为某个句子为正类（Positive）的置信度，即判定为人说出的样本的概率。假设每个 token 的贡献大小为句子 token 长度的反比，是非正（Positive）即无标记（Unlabeled）的，且为无标记的概率远远大于为正的概率。因为随着大模型的词汇量逐渐逼近人类，绝大部分词汇会同时出现在 AI 和人类语料中。根据这个简化后的模型和设定好的正 token 概率，通过求出不同输入情况下模型输出置信度的总期望，来得到最终的先验估计。

通过理论推导和实验，估计得到先验概率随着文本长度的上升而上升，最终逐渐稳定。这种现象也符合预期，因为随着文本变长，检测器可以捕捉的信息更多，文本的 「来源不确定性」也逐渐减弱：

之后，对于每个正样本，根据其样本长度得到的独特先验对 PU loss 进行计算。最后，由于较短文本仅有部分 “不确定性”（即较短文本也会含有一些人或者 AI 的文本特征），可以对二分类 loss 和 MPU loss 进行加权相加，作为最终的优化目标：

此外需要注意的是，MPU loss 适配的是长度较为多样的训练语料。倘若既有的训练数据单质化明显，大部分语料为大段冗长的文本，则无法全面发挥 MPU 方法的功效。为了使得训练语料的长度更多样化，本研究还引入了一个在句子层面进行多尺度化的模块。该模块随机遮盖训练语料中的部分句子，并对余下句子在保留原有顺序的前提下进行重组。经过训练语料的多尺度化操作，训练文本得到了长度上的极大丰富，从而充分利用了 PU 学习进行 AI 文本检测器训练。

实验结果

如上表所示，作者先在较短的 AI 生成语料数据集 Tweep-Fake 上检验 MPU loss 的效果。该数据集中的语料均为推特上较为短小的语段。作者又在传统的语言模型微调基础上将传统二分类 loss 替换为含有 MPU loss 的优化目标。改进之后的语言模型检测器效果较为突出，超过了其它基线算法。

作者又对 chatGPT 生成文本进行了检测，经过传统微调得到的语言模型检测器在短句上表现较差；经过 MPU 方式在同等条件下训练得到的检测器在短句上表现良好，且同时能够在完整语料上取得可观的效果提升，F1-score 提升了 1%，超越了 OpenAI 和 DetectGPT 等 SOTA 算法。

如上表所示，作者在消融实验中观察了每个部分带来的效果增益。MPU loss 加强了长、短语料的分类效果。

作者还对比了传统 PU 和 Multiscale PU（MPU）。由上表可见 MPU 效果更胜一筹，能更好地适配 AI 多尺度文本检测的任务。

总结

作者通过提出基于多尺度 PU 学习的方案，解决了文本检测器对于短句识别的难题，随着未来 AIGC 生成模型的泛滥，对于这类内容的检测将会越来越重要。这项研究在 AI 文本检测的问题上迈出了坚实的一步，希望未来会有更多类似的研究，把 AIGC 内容进行更好的管控，防止 AI 生成内容的滥用。

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