原文標(biāo)題《ChatGPT「克星」來了文章作者人是 AI 幾秒檢出，華人小元旦假期定，服務(wù)已擠爆》說 ChatGPT，它寫的東逼真到傻分不清？關(guān)系！現(xiàn)，它的“星”來了 ——一位人小哥專搞了這么個(gè)網(wǎng)站，門鑒別文到底是出于 AI 還是人類你只需要相應(yīng)的內(nèi)粘進(jìn)去，秒內(nèi)就能析出結(jié)果比如這段它：“妥的人類～至于這段它：“就道是 AI?！比绱?器一出，謂迅速俘大家的芳。這不，接把服務(wù)都給擠崩（好在還個(gè)備用的。這下，些用 ChatGPT 寫作業(yè)的“熊孩子也要慘啦是人還是 ChatGPT？GPTZero：看我的個(gè)網(wǎng)站名 GPTZero。它主要靠“perplexity”，即文本“困惑度作為指標(biāo)判斷所給容到底是寫的。NLP 領(lǐng)域的朋友們都道，這個(gè)標(biāo)就是用評(píng)價(jià)一個(gè)言模型的壞的。在里，每當(dāng)喂給 GPTZero 一段測(cè)試內(nèi)容，它會(huì)分別計(jì)出：1、文字總困惑這個(gè)值越，就越可出自人類手。2、所有句子的均困惑度子越長，個(gè)值通常越低。3、每個(gè)句子困惑度通條形圖的式呈現(xiàn)，標(biāo)懸浮到個(gè)方塊就以查看相的句子是么（這里兩塊，因我此時(shí)輸的測(cè)試內(nèi)就倆句子。之所以繪制這樣條形圖，者也作出解釋：根最新的一研究：人書寫的一句子可能有較低的惑度（前說過，人的困惑度比較高的，但隨著續(xù)寫，困度勢(shì)必會(huì)現(xiàn)峰值。反，用機(jī)生成的文，其困惑是均勻分的，并且是很低。此之外，GPTZero 還會(huì)挑出困惑度高的那個(gè)子（也就最像人寫）：規(guī)則是這些，下來實(shí)際一測(cè)。測(cè) 1：成功首先來一最新的英新聞（目還不支持中文）：它粘貼進(jìn)試框（需意每句至 5 個(gè)單詞，建議段能有 10 個(gè)句子，結(jié)果會(huì)準(zhǔn)一些）很快，GPTZero 計(jì)算出這段文字的文字困惑為 27，句子平均惑度為 171.2，每條句子困惑度圖這樣：以困惑度最的句子的為 476。看這個(gè)果，估計(jì)也猜出了 GPTZero 的答案：是人寫的。答了。測(cè)試 2：失敗來一段 ChatGPT 的。將內(nèi)容粘貼進(jìn)試框，得這段文字總文字困度為 31，句子平困惑度為 76.67，每條句的困惑度長這樣：及困惑度高的句子值為 99?？雌饋?每項(xiàng)困惑值都和上那段差距挺大的，該能猜出是 AI 寫的吧。過遺憾的，GPTZero 無法給出答，還希望們?cè)俣嗉?點(diǎn)文字試。顯然，段話字?jǐn)?shù)多，但句不夠多，法讓 GPTZero 一眼識(shí)破 ChatGPT 的“偽裝”測(cè)試 3：成功那我再來一段 ChatGPT 的試試。這回容夠長，子也夠多果然沒問了，GPTZero 直接答對(duì)好像確實(shí)出來一點(diǎn)道：那就字多的同，句子數(shù)也一定要，至少 5 句，好讓 GPTZero 通過直方圖分布加碼別，最后準(zhǔn)確率就以提高一。另外還要提的是我們發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)失敗情況中，了上面這識(shí)別不出的時(shí)候，有直接識(shí)錯(cuò)誤的 ——比如把 AI 寫的判斷成人的：把人的新聞判成 AI 的：這種況按照上所說的竅，再多加內(nèi)容可能能將結(jié)果回來。（意是可能，就上面段新聞，們把所有容都粘進(jìn)了，它也不行，還要再多來。）普林頓華人小出品創(chuàng)建網(wǎng)站的，一個(gè) 22 歲的華人小哥 Edward Tian，來自加拿多倫多。前是美國林斯頓 CS 專業(yè)大四學(xué)生，修認(rèn)知科和新聞學(xué)對(duì)軟件工、機(jī)器學(xué)等有濃厚興趣。他在微軟實(shí)，曾在 BBC、貝靈貓等公司寫過科技件，還曾入到地圖具 Representable 的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)。學(xué)習(xí)間，他曾到清華大參加為期周的城市究研討會(huì)據(jù)他表示這個(gè)應(yīng)用序是新年期在咖啡完成的。所以想要發(fā)這款應(yīng)程序，簡言之就是為有太多 ChatGPT 炒作，人類應(yīng)知道有哪是 AI 寫的文章目前仍處準(zhǔn)系統(tǒng)階，預(yù)計(jì)在下來幾周改進(jìn)模型分析。除之外，他透露，正測(cè)試由學(xué)撰寫的新文章數(shù)據(jù)，并希望終能發(fā)表文。更多 ChatGPT 殺手事實(shí)上，不只有這小哥看 ChatGPT 不順眼了。還有他人類組也相應(yīng)開了 AI 文本檢測(cè)，AKA ChatGPT 殺手。大體思也都差不，那就是用魔法打魔法”， AI 寫的東西來練新 AI。前陣子OpenAI 自己聯(lián)合哈佛等校機(jī)構(gòu)聯(lián)打造了一檢測(cè)器：GPT-2 Output Detector。作者們是發(fā)布了個(gè)“GPT-2 生成內(nèi)容”和 WebText（專門從國外貼 Reddit 上扒下來的）據(jù)集，讓 AI 理解“AI 語言”和“話”之間差異。隨，用這個(gè)據(jù)集對(duì) RoBERTa 模型進(jìn)行微調(diào)，得到了這 AI 檢測(cè)器。其人話一律識(shí)別為 True，AI 生成的內(nèi)容則一被識(shí)別為 Fake。（RoBERTa 是 BERT 的改進(jìn)版。原始的 BERT 使用了 13GB 大小的數(shù)據(jù)，但 RoBERTa 使用了包含 6300 萬條英文新聞的 160GB 數(shù)據(jù)集。）另一位年代表選，也因?yàn)?次新進(jìn)展次被提及它就是 MIT-IBM 沃森 AI 實(shí)驗(yàn)室的以及佛 NLP 實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的 GLTR 模型。它主要過對(duì)文本行統(tǒng)計(jì)分和可視化而用來檢的是最初來生成文的相同 or 類似模型。目前要支持 GPT-2 和 BERT 兩個(gè)模型。由于出是模型道的所有詞排名，據(jù)排名對(duì)本每個(gè)單進(jìn)行顏色碼，前 10 名是綠色，前 100 名是黃色，前 1000 名是紅色紫色則是太可能出的詞。如一段文本綠色過多那么這段字主要是 AI 生成的。此 GPTZero 再度亮相，少網(wǎng)友驚：Incredible work！但也有人表示，本檢測(cè)器本就是一失敗的軍競賽，他的實(shí)際效并不好。阻擋不了 ChatGPT 的發(fā)展。與此時(shí)，還有友探討起于「文章否需要明指示由 AI 還是人類編寫」必要性。位詞曲創(chuàng)者認(rèn)為，是有必要，就像在雜志時(shí)會(huì)注“廣告，這應(yīng)該一個(gè)簡單要求。但網(wǎng)友立即示反對(duì)，什么要設(shè)障礙？這跟使用 PS 然后加上 Adobe 水印，對(duì)產(chǎn)品有任何益。對(duì)于這問題，你么看呢？玩鏈接：https://etedward-gptzero-main-zqgfwb.streamlit.app/參考鏈接[1]https://brackets.substack.com/about[2]https://www.reddit.com/r/programming/comments/102hxlg/gptzero_an_app_to_efficiently_tell_if_an_essay_is/[3]https://twitter.com/Marc__Watkins/status/1601746409203863553[4]http://gltr.io/本文來自微信公眾：量子位 （ID：QbitAI），作者豐色 楊凈