根據(jù)sciencedirect收錄的最新論文，科學家依賴20個特征和機器學習算法，可以準確區(qū)分內(nèi)容是由人類論文作者創(chuàng)作，還是由ChatGPT生成的，且準確率可以高達99%。
Bing Image Creator生成
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AI Detector研究人員表示該模型在區(qū)分人類寫作和ChatGPT生成的文本方面表現(xiàn)出99%的準確率，并且明顯優(yōu)于ChatGPT制造商OpenAI提供的AI檢測軟件GPT-2 Output Detector。
研究人員也坦言，現(xiàn)階段該賽模型算法測試的樣本數(shù)據(jù)并不夠大，只是測試了13家化學期刊和3家媒體上文章，通過20個文本特征和XGBoost，可以有效區(qū)分人類協(xié)作，以及GPT-3.5/GPT-4生成內(nèi)容。
研究人員表示，這些測試表明他們的方法簡單而有效。他們強調(diào)，取決于提示和模型，該工具在識別人工智能生成的文本時表現(xiàn)出98%-100%的準確率。
研究人員表示OpenAI目前檢測器準確率目前在10-56%之間，該工具比OpenAI的更為先進。
研究人員進一步透露，這項研究和發(fā)明背后的目標是為科學界提供一種途徑，讓他們能夠評估“ChatGPT對化學期刊的滲透，確定其使用的后果，并在出現(xiàn)問題時迅速引入緩解策略”。
IT之家在此附上論文地址，感興趣的用戶可以深入閱讀。
Heather Desaire,Aleesa E.Chua,Min-Gyu Kim,David Hua,Accurately detecting AI text when ChatGPT is told to write like a chemist,Cell Reports Physical Science,2023,101672,ISSN 2666-3864,https://doi.org/10.1016/j.xcrp.2023.101672.
