用魔法打敗魔法:抓住AI槍手,ChatGPT檢測(cè)器“千呼萬(wàn)喚始出來(lái)”
OpenAI的聊天機(jī)器人ChatGPT自從發(fā)布以來(lái),正變得越來(lái)越強(qiáng)大,從接受普通網(wǎng)友的“調(diào)戲”,到“低空飛過(guò)”明尼蘇達(dá)大學(xué)法學(xué)院和沃頓商學(xué)院的課程考試,甚至通過(guò)了醫(yī)學(xué)考試,以至于開始成為學(xué)校老師的“公敵”。如果不加以限制,ChatGPT將會(huì)變成史上最強(qiáng)大的作弊工具——幫助學(xué)生們寫作業(yè),甚至是完成考試論文。
正如我們之前所說(shuō)的,越來(lái)越多的學(xué)校和老師已經(jīng)表達(dá)了對(duì)ChatGPT作弊能力的擔(dān)憂。紐約市和西雅圖的公立學(xué)校已經(jīng)禁止學(xué)生和教師在學(xué)區(qū)的網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備上使用ChatGPT。
但是,靠著老師和學(xué)校的盯梢,想要讓學(xué)生們避開ChatGPT的誘惑,幾乎是不可能的事。所以,打開了潘多拉盒子的OpenAI,只好自己出馬,用魔法來(lái)打敗魔法。
| 用魔法打敗魔法
今天,OpenAI官宣推出一個(gè)新工具,立馬又上了頭條:一個(gè)名為AI Text Classifier 的文件檢測(cè)器,來(lái)幫助人們檢測(cè)一段文本是由人類自己創(chuàng)作,還是由AI編寫的。
不過(guò)有點(diǎn)戲劇性的是,這個(gè)檢測(cè)器也同樣是基于GPT模型。根據(jù)OpenAI的介紹,這個(gè)AI文本分類器是一個(gè)經(jīng)過(guò)微調(diào)的GPT模型,可以檢測(cè)一段文本是否是來(lái)自于市面上的各種AI工具, 包括但不限于ChatGPT。
該工具包含一個(gè)文本框,用戶可以在其中輸入至少 1000 個(gè)字符長(zhǎng)的文本,點(diǎn)擊提交后,每個(gè)文檔會(huì)被判斷為“非常不可能”、“不太可能”、“不清楚是否是”、“可能是”AI生成的。
根據(jù)OpenAI的說(shuō)明,這個(gè)檢測(cè)器也有不少限制,包括:
? 至少需要 1,000 個(gè)字符,即大約 150 - 250 個(gè)單詞。
? 結(jié)果也并不能保證完全準(zhǔn)確;它可能會(huì)錯(cuò)誤標(biāo)記 AI 生成的文本和人工編寫的文本。
? 人類用戶可以簡(jiǎn)單編輯 AI 生成的文本,以避開檢測(cè)。
? 檢測(cè)器有可能會(huì)錯(cuò)判兒童寫的文本和非英語(yǔ)文本上,因?yàn)樗饕轻槍?duì)成人書寫的英語(yǔ)內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)練的。
那到底ChatGPT和ChatGPT檢測(cè)器,誰(shuí)厲害?硅星人進(jìn)行了測(cè)試。
我們先要求 ChatGPT 寫一篇超過(guò)1200字的關(guān)于無(wú)人駕駛汽車的文章,然后全文輸入檢測(cè)器,檢測(cè)器很準(zhǔn)確地識(shí)別出來(lái),將其判斷為“可能由 AI 生成”。
圖片來(lái)源:ChatGPT但是隨后,我們又用ChatGPT 生成了一篇同樣主題的972字的文章,自己在文章后加入了一兩句無(wú)關(guān)緊要的話,以滿足檢測(cè)器1000字的要求,就這樣小小的操作,檢測(cè)器就受到了迷惑,返回的結(jié)果表示“無(wú)法判斷是否由AI生成”。
在硅星人的小樣本量測(cè)試上,這個(gè)檢測(cè)器雖然有一定程度的準(zhǔn)確性,但是要迷惑它,對(duì)于狡猾的人類來(lái)說(shuō),簡(jiǎn)直是輕而易舉。
OpenAI 顯然也意識(shí)到了這個(gè)工具的局限性,因?yàn)樗诓┛屠飶?qiáng)調(diào),不要僅僅憑借這個(gè)檢測(cè)器來(lái)確定內(nèi)容的真實(shí)性,“在確定文檔是否由 AI 生成時(shí),檢測(cè)結(jié)果可能會(huì)有所幫助,但不應(yīng)成為唯一的證據(jù)。”
OpenAI在這個(gè)檢測(cè)器里,使用了來(lái)自多個(gè)來(lái)源的 AI 生成的文本樣本和人工編寫的樣本來(lái)訓(xùn)練模型。
AI 生成的文本樣本方面,他們使用了包括 OpenAI在內(nèi)的 5 個(gè)不同機(jī)構(gòu)開發(fā)的 34 個(gè)模型生成的文本來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。而人工編寫的文本有三個(gè)來(lái)源,包括一個(gè)新的維基百科數(shù)據(jù)集、2019 年收集的WebText 數(shù)據(jù)集,以及訓(xùn)練InstructGPT時(shí)收集的部分?jǐn)?shù)據(jù)。
OpenAI也對(duì)檢測(cè)器在進(jìn)行測(cè)試時(shí)的準(zhǔn)確性進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明:
-大約 5% 的人工撰寫的文本和 2% 的人工智能生成的文本,被判定為“非常不可能由 AI 生成”;-大約 15% 的人工編寫文本和 10% 的人工智能生成的文本,被歸為“不太可能是 AI 生成”;-大約 50% 的人工編寫的文本和 34% 的人工智能生成的文本,被歸為“不清楚是不是AI生成”;-大約 -21% 的人工編寫的文本和 28% 的人工智能生成的文本被歸為“可能是 AI 生成”;-大約 9% 的人工編寫的文本和 26% 的人工智能生成的文本,被歸為“可能由 AI 生成”。
可以看出來(lái),想要靠這個(gè)檢測(cè)器全部抓住AI槍手,可能真的有些困難了。
| 檢測(cè)器成為剛需
正如前文所說(shuō)的,ChatGPT在學(xué)校里已經(jīng)如野火一般蔓延開來(lái)。一款簡(jiǎn)單易用的檢測(cè)器成為老師們翹首以盼的東西。
早在OpenAI推出自己的檢測(cè)器之前,一位年僅22歲的普林斯頓大學(xué)的學(xué)生Edward Tian,就自行開發(fā)了一款檢測(cè)器——GPTZero。
同樣的,用戶只需將文本復(fù)制并粘貼到GPTZero中。檢測(cè)器會(huì)從文本的復(fù)雜性、創(chuàng)造性和變化性幾個(gè)方面來(lái)進(jìn)行評(píng)估。然后,GPTZero 會(huì)給出一個(gè)分?jǐn)?shù),并最終得出一個(gè)結(jié)果:該文本是由 ChatGPT 生成的,還是由人類撰寫的。Edward Tian 主修計(jì)算機(jī)科學(xué),輔修新聞學(xué),他利用寒假的一部分時(shí)間創(chuàng)建了 GPTZero,可以“快速有效地”破譯一篇文章是人類還是 ChatGPT 撰寫的。他在Twitter上稱,創(chuàng)建該機(jī)器人的動(dòng)機(jī)是為了對(duì)抗他認(rèn)為越來(lái)越多的 AI 剽竊行為。
圖片來(lái)源:Twitter
為了確定文章是否由機(jī)器人編寫,GPTZero 使用兩個(gè)指標(biāo):“困惑度(Perplexity)”和“突發(fā)性(Burstiness)”。
一個(gè)指標(biāo)是用困惑度衡量文本的復(fù)雜性。如果 GPTZero 對(duì)文本感到困惑,那么該文本具有很高的復(fù)雜性并且更有可能是人工編寫的。然而,如果文本對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō)更熟悉——因?yàn)樗呀?jīng)接受過(guò)此類數(shù)據(jù)的訓(xùn)練——那么它的復(fù)雜性就會(huì)很低,因此更有可能是由 AI 生成的。
另外一個(gè)指標(biāo)是用突發(fā)性比較句子的變化。人類傾向于以更大的突發(fā)性寫作,例如會(huì)綜合使用一些較長(zhǎng)或復(fù)雜的句子與較短的句子,而AI 的句子往往更統(tǒng)一。
1 月 3 日,該網(wǎng)站上線,一周內(nèi)立馬就有超過(guò) 3萬(wàn) 人試用,以至于程序都崩潰了,更有超過(guò) 700 萬(wàn)人在 Twitter 上觀看了演示視頻。老師們也馬上注意到這款工具,紛紛聯(lián)系他。現(xiàn)在,他正在開發(fā)一款專為教育工作者設(shè)計(jì)的工具,已經(jīng)有3.3萬(wàn)名教師加入了這款還未開發(fā)完成的工具的等待名單(waitlist)。當(dāng)然,Edward Tian 也承認(rèn),他的檢測(cè)也并非百分之百準(zhǔn)確,一些用戶也報(bào)告了 GPTZero 檢測(cè)的錯(cuò)誤結(jié)果,不過(guò)他說(shuō)他仍在努力提高模型的準(zhǔn)確性。
開源 AI 社區(qū)Hugging Face 也推出了一種工具來(lái)檢測(cè)文本是否由 GPT-2 創(chuàng)建。GPT-2 是用于開發(fā) ChatGPT 的 AI 模型的早期版本。南卡羅來(lái)納州的一位哲學(xué)教授用這個(gè)工具抓獲了一名提交了 AI 編寫的作業(yè)的學(xué)生。OpenAI 自己也已表示將致力于從源頭上提高AI生成文本的透明性。此前,OpenAI 專注于 AI 安全的研究員 Scott Aaronson 透露,他們已經(jīng)在研究怎么用“不易察覺(jué)的秘密信號(hào)”,為 GPT 生成的文本“加水印”,以讓人們識(shí)別其來(lái)源。
另外,根據(jù)新聞網(wǎng)站Neowin的消息,包括斯坦福大學(xué)在內(nèi)的一些機(jī)構(gòu),聯(lián)合提出一種名為DetectGPT的新方法,來(lái)區(qū)分AI生成的文章。
在相關(guān)網(wǎng)站上,該綜述稱,DetectGPT 的這種方法不需要訓(xùn)練單獨(dú)的分類器、收集真實(shí)或生成的段落的數(shù)據(jù)集,或顯式地為生成的文本加水印,就可以大檢測(cè)一段文本是否為機(jī)器編寫。
如果該綜述為真,那很有可能人類終于可以再次抓住AI的小辮子,把主動(dòng)權(quán)重新掌握在自己手中。
圖片來(lái)源:https://ericmitchell.ai/detectgpt/
| ChatGPT再進(jìn)化
另外值得一提的是,道高一尺,魔高一丈。雖然不少機(jī)構(gòu)和開發(fā)者開始推出“AI檢測(cè)器”,但是與此同時(shí),OpenAI也在繼續(xù)推動(dòng)ChatGPT的再進(jìn)化,進(jìn)一步補(bǔ)全ChatGPT的短板——數(shù)學(xué)。
本周,OpenAI推出了新版本的ChatGPT,表示經(jīng)過(guò)更新,已經(jīng)提升了準(zhǔn)確性和真實(shí)性,以及數(shù)學(xué)能力,預(yù)計(jì) ChatGPT 的最新更新將使其能夠處理復(fù)雜的計(jì)算并提供更精確的答案。
此前,ChatGPT的數(shù)學(xué)飽受詬病,很多基礎(chǔ)數(shù)學(xué)問(wèn)題都會(huì)犯錯(cuò),尤其是在犯了知名的“老婆說(shuō)的都是對(duì)的”錯(cuò)誤后,更是受到了全網(wǎng)群嘲。
在上一個(gè)版本中,有網(wǎng)友問(wèn)它2+5等于幾,一開始ChatGPT給出了正確的回答,但是在網(wǎng)友回復(fù)說(shuō)“我老婆說(shuō)是8”之后,ChatGPT飛快改口,說(shuō)自己搞錯(cuò)了。
圖片來(lái)源:Twitter
新版本發(fā)布后,至少這一點(diǎn)得到了糾正。
不過(guò),新版本仍舊有不少錯(cuò)誤。有記者問(wèn)ChatGPT,奧尼爾和姚明誰(shuí)更高,盡管給出了這兩個(gè)人的正確身高,ChatGPT仍然會(huì)出錯(cuò)。有趣的是,這次在指出它的錯(cuò)誤后,它會(huì)自行改正。
圖片來(lái)源: searchenginejournal
可能一個(gè)明顯的進(jìn)步在于,ChatGPT 已經(jīng)能夠通過(guò) SAT 的部分?jǐn)?shù)學(xué)試題,而且一如既往地,回答神速:
圖片來(lái)源: Twitter
看著它驚人的進(jìn)化速度,究竟ChatGPT和它的檢測(cè)器們,誰(shuí)能跑的更快呢?
如果想要自己親手試一試,或者了解檢測(cè)器的更多信息,可以查看這里:https://platform.openai.com/ai-text-classifier
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