「ChatGPT剋星」升級:老師可以把全班作業丟進去檢測了!
「ChatGPT剋星」,升級了!
沒錯,就是之前華人小哥Edward Tian所打造出來的那個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,並且他還說:
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。
那麼這一次,這位「ChatGPT剋星」又帶來了哪些新能力?
混寫也能測,還支持Word等格式
升級的一大特點,就是GPTZeroX可以檢測出來「人類+AI」混寫的文字內容。
例如我們先把一段人類寫的新聞丟進去檢測:
GPTZeroX在短短幾秒鐘時間內,非常迅速的給出了答案:
Your text is likely to be written entirely by a human.
你的文本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:
這一次,GPTZero給出的回答是:
Your text includes parts written by AI.
你的文本一部分是由AI編寫的。
並且ChatGPT生成的內容還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一個關鍵功能。
但老師們檢查學生作業的時候,一段一段的把文字複製粘貼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,支持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,本網站對個體教師和教育工作者,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領域的朋友們都知道,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
通過條形圖的方式呈現,鼠標懸浮到各個方塊就可以查看相應的句子是什麼(這裡就兩塊,因為我此時輸入的測試內容就倆句子)。
之所以要繪製這樣的條形圖,作者也作出了解釋:
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),但隨着繼續寫,困惑度勢必會出現峰值。
相反,用機器生成的文本,其困惑度是均勻分布的,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。
例如最近斯坦福大學為了不讓學生藉助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數據集,是一種基於概率曲率的零樣本方法。
除此之外,就連OpenAI自己也聯合哈佛等高校機構聯合打造了一款檢測器: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)數據集,讓AI理解「AI語言」和「人話」之間的差異。
隨後,用這個數據集對RoBERTa模型進行微調,就得到了這個AI檢測器。其中人話一律被識別為True,AI生成的內容則一律被識別為Fake。
(RoBERTa是BERT的改進版。原始的BERT使用了13GB大小的數據集,但RoBERTa使用了包含6300萬條英文新聞的160GB數據集。)
嗯,看來ChatGPT在大步向前邁的同時,順便還推動了「反ChatGPT」研究的發展。
-(金磊發自:凹非寺*量子位:公眾號QbitAI/來源:量子位)
[1] https://twitter.com/edward_the6/status/1619874139954905090
[2] https://arxiv.org/abs/2301.11305