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AI檢測AI:“矛”更利還是“盾”更堅
時間:2024-08-16 17:26 來源:科技日報 點擊數: 

近年來,人工智能(AI)技術推動生產力快速發展,但同時也因技術濫用導致各種問題。

為監督AI技術使用,如今市面上不乏各類用于檢測AI生成內容(AIGC)的工具,如普林斯頓大學學生開發的GPTZero、斯坦福大學研究團隊推出的DetectGPT等。我國一些研究團隊也陸續發布各類檢測工具,如西湖大學文本智能實驗室研發的Fast-DetectGPT。

人類的創作與AIGC之間存在哪些差異?AI檢測工具如何根據差異進行識別?AI檢測工具如何應對越來越聰明的大模型?帶著這些問題,記者采訪了有關專家。

AI創作套路化明顯

“雖然大模型在不斷發展迭代,但到目前為止,AIGC與人類的創作在用詞用語、邏輯語法等方面依舊存在明顯區別。”Fast-DetectGPT研發者之一、西湖大學文本智能實驗室博士生鮑光勝說。

在用詞用語上,AIGC有相對固定的偏好。“不難發現,一些詞語會反復在語段中出現。”鮑光勝舉例說,有研究發現,大模型應用于英語學術論文寫作時,“delve”(深入研究)一詞的使用頻率大大提高,這是因為大模型習慣用這個詞對語句進行潤色修改。

在邏輯語法上,AIGC慣常使用的一些語法搭配方式,在人類創作中可能并不常見。“受模型建模的影響,AIGC有相對固定的行文邏輯和表述模式,且這些模式會不斷地被重復。人類在行文上則更為靈活,沒有固定套路。”鮑光勝說。

北京大學信息管理系師生比較了AI生成與學者撰寫的中文論文摘要。研究結果同樣顯示,AI生成的摘要具有較高同質性和較強寫作邏輯性,并慣用歸納總結等學術話語體系;學者撰寫的摘要則具有顯著個性化差異,使用凸顯實際含義的搭配較多,并常用與國家政策密切相關的詞語。

哈爾濱工業大學一名研究生向記者講述了他使用大模型的實際感受:“當我給大模型提供一些材料讓它擴寫,它每次都用相同的套路——把給定的材料拆解開,分為若干點論述。總體來說感覺它寫得比較‘僵’。”

AIGC相對套路化的創作,可能會影響人類的用語習慣。“隨著越來越多人用AI創作或潤色文字,人類會受到潛移默化的影響,這或將影響整個社會對語言的使用。”鮑光勝說。

三種路徑識別文本

如何準確識別AI生成內容?鮑光勝介紹,目前主要有三種技術路徑進行檢測,分別是模型訓練分類器法(也被稱為監督分類器法)、零樣本分類器法、文本水印法。“三種檢測方法本質上都是利用AI檢測AI,且各有優劣。”鮑光勝說。

模型訓練分類器法,首先要收集大量人類創作內容與AIGC,然后以此為基礎訓練一個能區分兩類內容的分類器。“這是目前被廣泛使用的一種方法,但缺點較為明顯。”鮑光勝解釋,用于訓練分類器的數據有限,很難覆蓋所有類型和語言的文本。分類器在訓練數據覆蓋的文本領域或語言上檢測準確率較高,反之準確率則較低。而且,模型訓練往往需要較高成本,數據規模越大,訓練成本越高。

相比之下,零樣本分類器法不需要對機器進行訓練,也無需收集數據。它利用已訓練好的大模型,抽取語言模型生成文本的特征,據此來區別人類與機器。“似然函數是零樣本檢測法中比較常用的基準之一,它可以簡單理解為一段文本在某個模型的建模分布中出現的概率。概率是一種特征,不同的概率體現了人類創作內容與AIGC的差異。”鮑光勝進一步解釋,“零樣本分類通過綜合考慮多種函數特征來區分人類創作內容與AIGC。”

如今,很多大語言模型幾乎覆蓋了互聯網上的全部數據。因此,相比于模型訓練分類器,零樣本分類器在不同領域、不同語言的文本上表現較為一致。

不過,零樣本分類器也存在明顯缺點。一方面,現有零樣本分類器依賴生成文本的源語言模型進行檢測,這意味著如果是未知源模型生成的文本,分類器就無法準確檢測。另一方面,為提高檢測準確率,零樣本分類器往往需要多次調用模型,這增加了模型的使用成本和計算時間。

“文本水印法則是一類‘主動方法’。區別于前兩類方法,它不是檢測已生成的文本,而是在AI生成文本時加入水印。人類雖然看不出這些水印,但卻能通過技術手段檢測出來。”鮑光勝說,文本水印法的準確率較高,但缺點在于水印可能被人為弱化甚至移除。此外,對于無法訪問模型內部結構的大語言模型,技術人員可能無法在生成內容時成功加入水印。

檢測技術需不斷改進

“未來,我們要不斷更新、完善現有技術,力爭實現快速、準確、低成本檢測,在大模型這把‘矛’越來越鋒利的同時,讓檢測技術這面‘盾’更為堅固。”鮑光勝說。

記者了解到,為提升檢測準確性,目前市面上的商用AI檢測軟件大多融合了多種技術手段。國內外研究團隊也在進一步完善相關技術。

例如,西湖大學文本智能實驗室團隊在DetectGPT基礎上研發的Fast-DetectGPT模型,可提升AI檢測準確性,縮短檢測時間。“Fast-DetectGPT與其他零樣本分類器原理一致。其中一個創新點在于,我們提出通過條件概率曲率指標進行檢測。”鮑光勝說,“與DetectGPT相比,Fast-DetectGPT在速度上提升340倍,在檢測準確率上相對提升約75%。”

對AI檢測AI的前景,有兩種截然不同的觀點。一種觀點認為,未來AIGC將會與人類創作極為相似,以至于檢測工具無法判別。還有一種觀點認為,隨著技術發展,檢測技術或將趕超大模型技術,實現對AIGC的有效識別。

“目前,無論是AI生成的文字、圖片還是視頻,都在技術可識別的范疇之內。相較于文字,圖片和視頻甚至可以直接被專業人士肉眼識別。期待未來通過大模型技術的不斷進步,推動檢測技術發展。”鮑光勝說。(記者 吳葉凡)




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