ChatGPT作弊成風引擔憂，OpenAI：正在自研審核工具

語言生成模型來了，學校的作業會不會從此變得形同虛設？近日，紐約市教育官員宣布禁止學生在公立學校使用 ChatGPT 的事件引發了爭論。

語言模型自動生成的內容會「參考」現有作品，產出的速度又幾乎無限，人們對其的擔憂已經蔓延到了AI 學界自身，全球知名機器學習會議之一的ICML 最近也宣布禁止發表包含由ChatGPT 和其他類似系統產生內容的論文，以免出現「意外後果」。

對於這樣的情況，ChatGPT 的提出者 OpenAI 已宣布正在努力開發「緩解措施」，幫助人們檢測由 AI 自動產生的文字。

「我們將ChatGPT 作為新研究的預覽技術，希望能從現實世界的應用中學習。我們認為這是開發和部署功能強大、安全的AI 系統的關鍵部分。我們會不斷吸取反饋和經驗教訓，」該公司發言人表示。 「OpenAI 一直呼籲在使用AI 生成的文本時要保持透明。我們的使用條款要求用戶在使用我們的API 和創意工具時，首先對其面向的人群負責……我們期待與教育工作者合作制定有效的解決方案，幫助教師和學生等人群尋找從AI 中受益的方法。」

#如果出現了能夠區分人類和機器產生內容的演算法，生成模型在學術界的使用方式或許會出現改變。學校將能夠更有效地限制人工智慧產生的論文，如果人們的態度發生轉變，轉而期待這些工具能夠幫助學生，或許我們也可以逐漸接受使用 AI 進行輔助的方式，提高工作學習的效率。

現在看起來，眼前還有很長的一段路要走。儘管 AI 產生的文字內容在學術會議和學校禁止機器寫論文作弊的新聞中看起來令人印象深刻，但你需要知道，與真正的人類寫作相比，它們時常缺乏真正的理解與邏輯。

當像GPT-3 或ChatGPT 這樣的工具透過給出令人震驚的詳細答案而讓人感到驚訝時，也有冷靜的專家表示這證明了模型能夠編碼知識，但當它們無法正確處理事情時，給出的答案往往很離譜。波莫納學院 (Pomona College) 經濟學教授 Gary Smith 提醒我們，不要上當。

在一篇專欄文章中，Gary Smith 展示了幾個GPT-3 無法有效推理和回答問題的例子，「如果你嘗試使用GPT-3，你最初的反應可能是驚訝——似乎是在與一個非常聰明的人進行真正的對話。然而深入探究後，你很快就會發現雖然GPT-3 可以用令人信服的方式將單字串在一起，但它並不知道單字的意思。」

「預測down 這個字有可能跟在fell 這個字後面，並不要求對這兩個字的意思有任何理解。只是透過統計層面的計算，AI 就能認為這些字經常在一起。因此，GPT-3 很容易做出完全錯誤，但又武斷的聲明。」

OpenAI 在2022 年11月發布了ChatGPT，這是一個較新的模型，基於GPT-3 進行了改進。儘管如此，它仍然存在著這些相同的問題，就像所有現有的語言模型一樣。

如何用 AI 偵測 AI 產生的文字？

曾幾何時，AI 產生的文字內容還是「一眼假」，但自從 ChatGPT 橫空出世以來，這種分辨工作是越來越難做了。

在教育領域，ChatGPT 的爭論主要圍繞著作弊的可能性。在Google上搜尋「ChatGPT 寫論文」，你能發現大量教育工作者、記者和學生透過使用 ChatGPT 完成家庭作業和標準化論文測驗來試水的例子。

《華爾街日報》的專欄作家曾使用 ChatGPT 撰寫了一篇能拿及格分的 AP 英語論文，而《福布斯》記者則利用它在 20 分鐘內完成了兩篇大學論文。亞利桑那州立大學教授 Dan Gillmor 在接受《衛報》採訪時回憶說，他嘗試給 ChatGPT 佈置一道給學生的作業，結果發現 AI 生成的論文也可以獲得好成績。

目前，已經有開發者製作了針對ChatGPT 產生內容的偵測工具－「GPTZero」，只需要將內容貼在輸入框，就能在幾秒鐘之內得到分析結果，快速檢測出一篇文章是ChatGPT 還是人工撰寫的。

網友評：世界各地的學生看到後都哭了。

作者是普林斯頓大學的學生 Edward Tian，他利用假期的一部分時間編寫了 GPTZero。

讓我們來看看偵測過程，先以一段《New Yorker》的報導內容為例（百分之百確定由人類寫作）：

再看一段由ChatGPT 產生的內容接受偵測：

# #GPTZero 應用程式的原理是藉助一些文字屬性進行分析。首先是困惑度（perplexity），即文本對模型的隨機性，或語言模型對文本的「喜愛」程度；然後是突發度（burstiness），即機器寫作的文本在一段時間內表現出的困惑度更均勻和恆定，而人類書寫的文本則不會這樣。

GPTZero：「同學們，對不起！教導們，不客氣！」

根據《衛報》報導，OpenAI 目前正在開發一項功能，用於統計ChatGPT 輸出結果的「浮水印」，以便閱讀器可以在AI 文字選擇中發現隱藏模式。

在德州大學的演講中，OpenAI 客座研究員 Scott Aaronson 表示，該公司正在研究一種透過「對輸出進行統計浮水印」來打擊作弊的系統。 Aaronson 說，這項技術將透過微妙地調整ChatGPT 選擇的特定單字選擇來發揮作用，讀者不會注意到這種方式，但對於任何尋找機器生成文字跡象的人來說，這在統計上都是可預測的。

「我們實際上有一個浮水印方案的工作原型了，」Aaronson 補充道。 「它似乎表現得很好——根據經驗，幾百個字似乎足以得到一個信號：是的，這段文本來自GPT。」

雖然面臨人們的擔憂，但有關ChatGPT 的應用也在快速鋪開。在許多場景中，人們不想與無法理解簡單查詢的聊天機器人對話，什麼都可以說上兩句話的 ChatGPT 可以解決這個問題。總部位於多倫多的 Ada 已與 OpenAI 合作把 GPT-3.5，ChatGPT 背後的大模型應用在了客服聊天機器人上，完成了 45 億次客戶服務互動。

根據 The Information 報導，微軟也與 OpenAI 簽訂了獨家授權協議，並計劃將該技術整合到 Bing 搜尋引擎中。

ChatGPT 正在模擬真人的道路上加速前進，這場打假的戰役還會繼續下去。

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