「ChatGPT剋星」升級：老師可以把全班作業丟進去檢測了！華人作者：免費用

“ChatGPT剋星”，升級了！

沒錯，就是之前華人小哥Edward Tian打造出來的那個GPTZero，幾秒內就能摸清文字是人類還是AI寫的。

而時隔近一個月，小哥所推出的版本名叫GPTZeroX，他也說：

這是專門為教育工作者打造的AI模型。

消息一出，立即吸引了大批網友湧入，一天之內便有40萬的訪問量和220萬的服務請求。

那麼這次，這位「ChatGPT剋星」又帶來了哪些新能力？

混合也能測，還支援Word等格式

#升級的一大特點，就是GPTZeroX可以偵測出來「人類 AI」混合的文字內容。

例如我們先把一段人類寫的新聞丟進去檢測：

#GPTZeroX在短短幾秒鐘內，非常迅速的給出了答案：

Your text is likely to be written entirely by a human.

你的文字很可能完全是由人寫的。

接下來，我們再把一段ChatGPT寫的文字，丟進剛才那段新聞的後邊，來一場混合檢測：

這次，GPTZero給出的答案是：

Your text includes parts written by AI.

你的文字一部分是由AI編寫的。

並且ChatGPT產生的內容也會用黃色高亮標記出來。

小哥對此表示：

這是教育工作者一直想要的關鍵功能。

但老師們檢查學生作業的時候，一段一段的把文字複製貼上進來也相當繁瑣的工作了。

於是乎，這位小哥還貼心地推出了另一個新功能——可批量導入文件，支援Word、PDF和TXT等格式。

並且網站在介紹這個功能時，是這麼描述的

#：

除此之外，為了防止服務發生崩潰，小哥還搞了一個Python API，是已經完成壓力測試的那種。

最後，小哥還貼心地說了一句：

我承諾，本網站對個別教師和教育工作者，保持免費！

怎麼做到的？

它主要靠“perplexity”，即文本的“困惑度”作為指標來判斷所給內容到底是誰寫的。

NLP領域的朋友都知道，這個指標就是用來評價一個語言模型的好壞的。

在這裡，每當你餵給GPTZero一段測試內容，它就會分別計算出：

#1、文字總困惑度

這個值越高，就越可能出自人類之手。

2、所有句子的平均困惑度

句子越長，這個值通常就越低。

3、每個句子的困惑度

透過長條圖的方式呈現，滑鼠懸浮到各個方塊就可以查看對應的句子是什麼（這裡就兩塊，因為我此時輸入的測驗內容就倆句子）。

之所以要繪製這樣的長條圖，作者也做出了解釋：

根據最新的一些研究：人類書寫的一些句子可能具有較低的困惑度（前面說過，人類的困惑度是比較高的），但隨著繼續寫，困惑度勢必會出現峰值。

相反，用機器產生的文本，其困惑度是均勻分佈的，並且總是很低。

除此之外，GPTZero還會挑出困惑度最高的那個句子（也就是最像人寫的）：

反ChatGPT之風正盛

正所謂道高一尺魔高一丈，在ChatGPT盡顯十八般武藝之際，諸如小哥GPTZero一樣「用魔法打敗魔法」的工具、研究也在層出不窮。

例如最近史丹佛大學為了不讓學生借助ChatGPT之力來寫論文或作弊，推出了「反偵察」神器－DetectGPT。

這種方法既不需要訓練單獨的分類器，也不需要收集真實或生成的段落的資料集，是一種基於機率曲率的零樣本方法。

除此之外，就連OpenAI自己也聯合哈佛等大學機構共同打造了一款偵測器：GPT-2 Output Detector。

作者們先是發布了一個「GPT-2生成內容」和WebText（專門從國外貼吧Reddit上扒下來的）資料集，讓AI理解「AI語言」和「人話」之間的差異。

隨後，用這個資料集對RoBERTa模型進行微調，就得到了這個AI偵測器。其中人話一律被辨識為True，AI生成的內容則一律被辨識為Fake。

（RoBERTa是BERT的改進版。原始的BERT使用了13GB大小的資料集，但RoBERTa使用了包含6300萬條英文新聞的160GB資料集。）

…

嗯，看來ChatGPT在大步向前邁的同時，順便也推動了「反ChatGPT」研究的發展。

參考連結：[1] https://twitter.com/edward_the6/status/1619874139954905090[2] https://arxiv.org/abs/2301.11305

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