ChatGPT克星GPTZeroX新能力曝光，人类AI检测利器，反ChatGPT研究再升级
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金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
「ChatGPT克星」，升级了！
🌟当然了，提到识别文本真伪的能手，就不能不提那位备受瞩目的Edward Tian先生所研发的GPTZero。只需短短几秒钟，它就能迅速洞悉文字背后的真相——是出自人工之手，还是AI智慧生成。🚀这款技术神器以其精准和高效，已经在行业内引起了强烈的反响。 若要了解更多关于它的神奇之处，不妨探索一下相关领域的最新动态，让科技的力量为你的判断添砖加瓦！🔍
而时隔近一个月，小哥所推出的版本名叫GPTZeroX，并且他还说：
这是专门为教育工作者打造的AI模型。
消息一出，立即吸引了大批网友涌入，一天之内便有40万的访问量和220万的服务请求。
那么这一次，这位「ChatGPT克星」又带来了哪些新能力？
混写也能测，还支持Word等格式
升级的一大特点，就是GPTZeroX可以检测出来“人类+AI”混写的文字内容。
例如我们先把一段人类写的新闻丢进去检测：
GPTZeroX在短短几秒钟时间内，非常迅速的给出了答案：
Your text is likely to be written entirely by a human.
你的文本很可能完全是由人写的。
接下来，我们再把一段ChatGPT写的文字，丢进刚才那段新闻的后边，来一场混合检测：
这一次，GPTZero给出的回答是：
Your text includes parts written by AI.
你的文本一部分是由AI编写的。
并且ChatGPT生成的内容还会用黄色高亮标记出来。
小哥对此表示：
这是教育工作者一直想要的一个关键功能。
但老师们检查学生作业的时候，一段一段的把文字复制粘贴进来也相当繁琐的工作了。
于是乎，这位小哥还贴心地推出了另一个新功能——可批量导入文件，支持Word、PDF和TXT等格式。
并且网站在介绍这个功能时，是这么描述的：
除此之外，为了防止服务发生崩溃，小哥还搞了一个Python API，是已经完成压力测试的那种。
最后，小哥还贴心地说了一句：
我承诺，本网站对个体教师和教育工作者，保持免费！
怎么做到的？
它主要靠“perplexity”，即文本的“困惑度”作为指标来判断所给内容到底是谁写的。
NLP领域的朋友们都知道，这个指标就是用来评价一个语言模型的好坏的。
在这里，每当你喂给GPTZero一段测试内容，它就会分别计算出：
1、文字总困惑度
这个值越高，就越可能出自人类之手。
2、所有句子的平均困惑度
句子越长，这个值通常就越低。
3、每个句子的困惑度
通过条形图的方式呈现，鼠标悬浮到各个方块就可以查看相应的句子是什么（这里就两块，因为我此时输入的测试内容就俩句子）。
之所以要绘制这样的条形图，作者也作出了解释：
根据最新的一些研究：人类书写的一些句子可能具有较低的困惑度（前面说过，人类的困惑度是比较高的），但随着继续写，困惑度势必会出现峰值。
相反，用机器生成的文本，其困惑度是均匀分布的，并且总是很低。
除此之外，GPTZero还会挑出困惑度最高的那个句子（也就是最像人写的）：
反ChatGPT之风正盛
🌟ChatGPT的崛起确实引发了技术界的热议，它以其强大的功能和广泛的应用让人眼前一亮。然而，创新的脚步从未停歇，像GPTZero这样的挑战者正以独特的方式应战，试图通过技术创新来破解这个AI巨头的魔力。🚀这些研究不仅展示了对现有技术的超越，也预示着未来可能的行业变革。📚不论是专业人士还是科技爱好者，都对此保持着高度关注，期待看到更多类似的‘智斗’上演。👩💻记得，每个里程碑都是知识和智慧的较量，让我们共同见证这个动态领域的发展与演变吧！
例如最近斯坦福大学为了不让学生借助ChatGPT之力来写论文或作弊，推出了“反侦察”神器——DetectGPT。
🌟🚀无需繁琐训练或海量数据集，这款创新技术采用概率曲率零样本策略，实现了无痕学习！🎉🚫告别传统分类烦恼，它巧妙地在无标签情况下也能精准判断，引领未来智能新风尚。🌍
除此之外，就连OpenAI自己也联合哈佛等高校机构联合打造了一款检测器：GPT-2 Output Detector。
作者们先是发布了一个“GPT-2生成内容”和WebText（专门从国外贴吧Reddit上扒下来的）数据集，让AI理解“AI语言”和“人话”之间的差异。
🎉训练完成！使用RoBERTa模型精简优化，打造了一款AI内容检测神器！🔍它独具慧眼，对人类真实表述全盘肯定（👍），而对那些虚假信息，则亮起警告的红灯（🚨）。无需担心混淆，让真相大白于天下！欲了解更多详情，敬请关注我们后续的教育与实践分享，一起探索科技的力量！📚联系方式请私信获取，期待你的加入！💪
（RoBERTa是BERT的改进版。原始的BERT使用了13GB大小的数据集，但RoBERTa使用了包含6300万条英文新闻的160GB数据集。）
……
嗯，看来ChatGPT在大步向前迈的同时，顺便还推动了“反ChatGPT”研究的发展。
参考链接：
[1] https://twitter.com/edward_the6/status/1619874139954905090
[2] https://arxiv.org/abs/2301.11305
— 完 —
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