首页 科技周边 人工智能 人工智能写作检测工具不靠谱,美国宪法竟被认为是机器人写的

人工智能写作检测工具不靠谱,美国宪法竟被认为是机器人写的

Jul 19, 2023 pm 05:15 PM
人工智能

人工智能写作检测工具不靠谱,美国宪法竟被认为是机器人写的

7 月 16 日消息,近日有网友发现,如果将美国最重要的法律文件美国宪法输入一些专门用来检测人工智能写作的工具中,会得到一个令人惊讶的结果:美国宪法几乎肯定是由人工智能写的。除非詹姆斯·麦迪逊是时间穿越者,否则这显然是不可能的。那么为什么这些 AI 检测工具会出现这样的错误呢?外媒 Arstechnica 采访了几位专家,以及 AI 检测工具 GPTZero 的开发者,来揭开其中的原因。

在教育领域,人工智能写作引发了不少争议。教师们长期以来一直使用传统的教学方法,将论文作为评估学生对某一主题掌握程度的工具。证据迄今表明,依靠 AI 工具来检测 AI 生成的写作的许多老师发现并不可靠。由于存在误报的情况,AI 检测工具如 GPTZero、ZeroGPT 和 OpenAI 的文本分类器都不靠谱,不能用来判断文章是否是由大型语言模型(LLM)生成的。

当将美国宪法的一部分输入 GPTZero 时,GPTZero 会称这段文字“很可能完全由 AI 写成”。在过去的半年里,多次有类似结果的截图通过其他AI检测工具广泛传播在社交媒体上。实际上,如果输入《圣经》中的一些内容,也会出现同样的情况。要理解这些工具为何会犯如此明显的错误,首先我们需要了解它们的工作原理。

据IT之家了解,不同的人工智能写作检测器使用略有不同的检测方法,但基本原理相似:通过一个人工智能模型,在大量文本(包括数百万个写作示例)和一套假定的规则(用来确定写作是更可能由人类还是人工智能生成)上进行了训练。

例如,GPTZero 的核心是一个神经网络,它在“一个大型、多样化的语料库上进行了训练,该语料库包括人类写作和人工智能生成的文本,重点是英语散文”。接下来,该系统使用“困惑度”和“突发性”等属性来评估文本并进行分类。

在机器学习中,困惑度是衡量一段文本与一个人工智能模型在训练过程中所学习内容之间偏离程度的指标。测量困惑度的思路是,当人工智能模型写作时,它们会自然地选择它们最熟悉的内容,这些内容来自于它们的训练数据。输出越接近训练数据,困惑度就越低。人类则是更混乱的写作者,人类也可以用低困惑度来写作,尤其是当模仿法律或某些类型的学术写作中使用的正式风格时。而且,我们使用的很多短语都出奇地常见。

作为例子,让我们尝试推测这个句子中下一个词:"我想要一杯_____"。”大多数人会用“水”、“咖啡”或“茶”来填空。一个在大量英语文本上进行训练的语言模型也会这样做,因为这些短语在英语写作中经常出现,这些结果中的任何一个都会有很低的困惑度。

GPTZero 测量的文本的另一个属性是“突发性”,它是指某些单词或短语快速连续出现或在文本中“突发”的现象。本质上,突发性评估整个文本中句子长度和结构的可变性。人类作家经常表现出动态的写作风格,导致文本具有可变的句子长度和结构,而人工智能生成的文本往往更加一致和统一。然而,突发性也不是检测人工智能生成内容的万无一失的指标。与“困惑度”一样,也有例外。人类作家可能会以高度结构化、一致的风格写作,从而导致突发性得分较低。相反,人工智能模型可以经过训练,在句子长度和结构上模拟更接近人类的可变性,从而提高其突发性得分。事实上,随着人工智能语言模型的改进,研究表明它们的写作看起来越来越像人类的写作。

以上是人工智能写作检测工具不靠谱,美国宪法竟被认为是机器人写的的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

字节跳动剪映推出 SVIP 超级会员:连续包年 499 元,提供多种 AI 功能 字节跳动剪映推出 SVIP 超级会员:连续包年 499 元,提供多种 AI 功能 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

使用Rag和Sem-Rag提供上下文增强AI编码助手 使用Rag和Sem-Rag提供上下文增强AI编码助手 Jun 10, 2024 am 11:08 AM

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

微调真的能让LLM学到新东西吗:引入新知识可能让模型产生更多的幻觉 微调真的能让LLM学到新东西吗:引入新知识可能让模型产生更多的幻觉 Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

七个很酷的GenAI & LLM技术性面试问题 七个很酷的GenAI & LLM技术性面试问题 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

你所不知道的机器学习五大学派 你所不知道的机器学习五大学派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

为大模型提供全新科学复杂问答基准与测评体系,UNSW、阿贡、芝加哥大学等多家机构联合推出SciQAG框架 为大模型提供全新科学复杂问答基准与测评体系,UNSW、阿贡、芝加哥大学等多家机构联合推出SciQAG框架 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

SOTA性能,厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法,首次结合分子表面信息 SOTA性能,厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法,首次结合分子表面信息 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

SK 海力士 8 月 6 日将展示 AI 相关新品:12 层 HBM3E、321-high NAND 等 SK 海力士 8 月 6 日将展示 AI 相关新品:12 层 HBM3E、321-high NAND 等 Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)发布博文,宣布将出席8月6日至8日,在美国加利福尼亚州圣克拉拉举行的全球半导体存储器峰会FMS2024,展示诸多新一代产品。未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage)简介前身是主要面向NAND供应商的闪存峰会(FlashMemorySummit),在人工智能技术日益受到关注的背景下,今年重新命名为未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage),以邀请DRAM和存储供应商等更多参与者。新产品SK海力士去年在

See all articles