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ChatGPT下架官方檢測工具,承認(rèn)AI文字無法鑒別

人工智能
官方對此沒有公開回應(yīng),幾天后才有人找到一則簡短說明,藏在半年前工具發(fā)布的博客頁面中。AI檢測器由于準(zhǔn)確率較低而不再可用……我們正在研究更有效的文本檢測技術(shù),并承諾開發(fā)音頻和視覺檢測技術(shù)。

沒有公告,OpenAI悄然關(guān)閉了AI文本檢測工具,頁面直接404了。

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官方對此沒有公開回應(yīng),幾天后才有人找到一則簡短說明,藏在半年前工具發(fā)布的博客頁面中。

……AI檢測器由于準(zhǔn)確率較低而不再可用……我們正在研究更有效的文本檢測技術(shù),并承諾開發(fā)音頻和視覺檢測技術(shù)。

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對于CloseAIOpenAI不發(fā)公告就殺死一個產(chǎn)品這種行為,很多網(wǎng)友是不滿意的。

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但是對關(guān)閉AI檢測器本身倒是有不少人表示贊同,特別是學(xué)生群體。

太多老師相信這玩意有效,大量冤枉學(xué)生用AI作弊,已經(jīng)變成了一場獵巫運(yùn)動。

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準(zhǔn)確率和瞎猜差不多

這個官方檢測工具,準(zhǔn)確率究竟有多低呢?

OpenAI自己給出的數(shù)據(jù),只能正確識別26%的AI生成文本,同時冤枉9%的人類編寫文本。

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1月份剛發(fā)布時就被網(wǎng)友總結(jié)為“和瞎猜差不多”。

另外有人做過實驗發(fā)現(xiàn),市面上各種檢測工具會把圣經(jīng)、美國憲法等歷史文本都被判定可能為AI編寫,總不能寫下這些內(nèi)容的歷史人物都是時間穿越者吧?

但還是有很多老師試圖用各種檢測方法來檢查學(xué)生作業(yè)。

最著名的一次,得克薩斯農(nóng)工大學(xué)一位教授差點判定半個班的學(xué)生延畢。

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目前最新的趨勢是,教師要求學(xué)生用在線文檔寫作業(yè)并檢查編輯記錄,但聰明的學(xué)生也能找到規(guī)避辦法。

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最終對于教育領(lǐng)域,有人提出可能大作業(yè)/課程論文將成為歷史,閉卷考試或口語考試將成為主流。

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目前的檢測方法都能規(guī)避

網(wǎng)友指出,OpenAI同時開發(fā)生成和檢測工具本身就是矛盾的。

如果一邊做的好就意味著另一邊沒做好,同時還有可能存在利益沖突。

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但是第三方開發(fā)的檢測方法,可靠性也不高。

最早被稱為“ChatGPT克星”的是普林斯頓本科生Edward Tian開發(fā)的GPTZero,用復(fù)雜性和長短句的變化來衡量文章是否由AI生成。

當(dāng)時GPTZero計劃專為教育工作者打造,老師可以把全班學(xué)生的作業(yè)丟進(jìn)去檢測。

但到了7月份,作者承認(rèn)已放棄了檢測學(xué)生作弊這個方向,計劃下個版本的GPTZero將不再檢測文本是否由AI生成,而是突出最像人寫的部分。

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另外一個很受關(guān)注的檢測方法,是馬里蘭大學(xué)開發(fā)的水印法,要求大模型在生成文本的時候就藏下記號,并用統(tǒng)計方法識別。

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但是規(guī)避的辦法也很簡單,比如有人開發(fā)了簡單的同義詞替換工具,就能破壞統(tǒng)計特征。

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甚至有人開始懷疑,人們到底是為了什么非要區(qū)分這個。

就像數(shù)字到底是人計算的還是計算機(jī)完成的,早就沒人在意了。

演講者的稿是自己寫的還是秘書寫的,不是也沒人在意嗎。

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人類行為學(xué)研究,正在用AI充當(dāng)被試

無法區(qū)分AI和人類的內(nèi)容,似乎也不全是壞事。

已經(jīng)有心理實驗用AI代替人類被試加速研究了。

Cell子刊上一篇文章指出,在精心設(shè)計的實驗場景中,ChatGPT的反應(yīng)與大約95%的人類參與者的反應(yīng)呈相關(guān)性。

并且機(jī)器被試不會疲倦,使科學(xué)家能以前所未有的速度收集數(shù)據(jù)并測試有關(guān)人類行為的理論。

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而在最近一篇Science主刊的觀點文章上,滑鐵盧大學(xué)心理學(xué)教授Igor Grossman認(rèn)為:

“人工智能可以改變社會科學(xué)研究的游戲規(guī)則,謹(jǐn)慎的偏見管理和數(shù)據(jù)保真度是關(guān)鍵。”

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參考鏈接:
[1]https://twitter.com/KevinAFischer/status/1683898199981928450。

[2]https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/159j8rc/openai_quietly_kills_its_own_ai_classifier_citing/。

[3]https://news.ycombinator.com/item?id=36862850。

[4]https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(23)00098-0。

[5]https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi1778。

[6]https://theconversation.com/beyond-the-hype-how-ai-could-change-the-game-for-social-science-research-208086。

責(zé)任編輯:姜華 來源: 量子位
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