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2023-11-23
生成式預訓練模型（GPT）等自然語言處理（NLP）技術以其創作出與人類文字難以區分的能力讓全世界為之驚嘆，同時也引發了人們對其可能被濫用的擔憂。這些模型在寫作領域有著廣泛的應用，但是如果學生使用這些工具來完成作業，往往會對他們的學習過程產生負面影響。
當大量機器寫的內容出現時，我們開始探索各種方法，如何通過人工或者自動化的方式來鑒定一篇文章是否是由AI生成的。本文綠夏SEO為大家詳細介紹如何判斷一篇文章是不是ChatGPT寫的？
一、適當借助工具進行創作
新的自然語言處理模型，如ChatGPT、Claude等，正在深度改變我們的寫作方式。憑借這種強大的技術，我們能夠快速地將思考或一系列要點轉化為文章。這些AI模型能夠根據你的需求提供很多的建議和新穎的思維，幫助我們擺脫創作中的瓶頸。無論是有經驗的作者，還是剛入門的新手，都可以借助新一代的NLP模型進行寫作。
然而，把這些AI模型當作寫作工具也有不足之處。例如，在中等或高等教育階段，寫作訓練的目標是教會學生如何寫好一篇文章，以及如何提出和闡述有說服力的觀點。寫作還是一種讓學生學習如何查找支持文章觀點的證據，以及鍛煉他們批判性思維技能的工具。如果完全依賴AI模型來完成這些任務，學生就會錯過這個重要的學習過程，無法掌握這些關鍵技能。因此，當前的研究趨勢是探究如何準確判斷一篇文章是否由AI編寫。
二、發掘跡象：如何識別AI創作
隨著AI智能寫作技術的普及，我們有機會深入了解AI創作的各種類型，這也幫助我們更好地鑒別一篇作品是人類創作還是機器生成。有趣的是，這種鑒別通常更多地依賴于文章的整體流暢度，而非語法和拼寫的細節。但是，對于那些經常引用確定答案或者大家都關注的熱點話題，即使是人類創作的內容也可能看起來與AI生成的內容雷同。尤其是對于較短的文章，無論從視覺還是聽覺上都難以分辨。因此，只有在文章足夠長時，我們才可能有效地識別出它是否由AI生成。
AI寫作的一大特點是會重復一些內容，特別是在撰寫長篇文章時。像ChatGPT這樣的模型在預測下一個詞匯時，會基于之前的所有預測結果；因此，在一系列預測文本中，越早出現的詞匯，重復出現的可能性就越大。
另一個顯著的AI寫作特征是缺乏感情色彩，內容平淡，沒有強烈的情感或觀點。對于那些熟悉作者風格的讀者，尤其是老師和學生，很容易就能識別出這一點。如果有同一作者的其他作品作為參照，就更容易識別出AI文本。如果兩篇文章的常用表達方式和語言風格有很大差異，那么很可能這兩篇文章并非出自同一人之手。
還有一個特征是對事實的正確表述和引用是否準確。眾所周知，像ChatGPT這樣的生成模型有時很難給出正確的答案（盡管它們可能會很自信地斷言），因為即使這些模型接受了大量的互聯網文本訓練，但它們實際上并不能記住所有的內容。這些模型所做的，基于對事物的大致理解，以類似人類的方式展示所學的知識，而不是復制一些瑣碎的細節。
對于許多無法驗證真實性的內容，如果有一定研究的人會發現存在的錯誤，也能很好地證明這篇文章是由AI生成的，尤其是在內容與時事、人物或地點有關時，這是因為最新版本的公開模型只在某個日期（如當前ChatGPT是2021年9月之前）的數據上進行了訓練。不過，在評估這一特定跡象時，需要檢查這一模型是否更新了知識庫的日期。
三、通過AI內容檢測工具
隨著人工智能的復雜度不斷增加，有些AI生成的內容很難被人類識別，有時甚至會被誤認為是人工創作的。為了解決這個問題，人們已經開發出了一些新的AI檢測工具，專門用來檢測書面內容是否是由AI生成的。例如，有些新型的大型語言模型正在接受訓練，它們可以知道何時向外部資源發送請求，以獲取信息或進行數學計算。這就消除了我們難以判斷一篇作品是否由AI創作的困境。
為了解決這個問題，許多大公司甚至推出了一系列AI模型，這些模型可以確定內容的來源。OpenAI，也就是我們ChatGPT的開發者，也發布了一個工具（platform.openai.com/ai-text-classifier），幫助教育工作者鑒別一篇文章是否由大型語言模型創作。通過一系列的測試，我們發現這個工具能夠識別出26%的AI生成的文本，但也存在9%的誤報率，可能會錯誤地將人類創作的文本標記為AI生成的文本。盡管這個工具還存在一些問題，但OpenAI仍然希望這個不完美的工具能夠幫助打擊那些利用AI進行學術不端行為的情況。
另一個可以提高AI文本檢測成功率的方法是使用多個第三方平臺開發的工具。GPTZero和Originality等AI內容檢測工具可以通過檢測文本的突發性和困惑度來判斷文本是否由AI生成。這兩個指標分別衡量機器預測下一個文本的可能性和句子中困惑度的變化，其中，人類創作的文本具有更高的隨機性，而AI生成的文本更傾向于保持困惑度的穩定。然而，這些AI工具也存在一些局限性，例如，DetectGPT只適用于某些GPT模型，因此，將幾種分類器的結果組合起來可能會更有效地識別出AI生成的文本。
