「ChatGPT 克星」升级：老师可以把全班作业丢进去检测了

原文标题：《「ChatGPT 克星」升级：老师可以把全班作业丢进去检测了！华人作者：免费用》

「ChatGPT 克星」，升级了！

没错，就是之前华人小哥 Edward Tian 所打造出来的那个 GPTZero，几秒内就能摸清文字是人类还是 AI 写的。

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

正所谓道高一尺魔高一丈，在 ChatGPT 尽显十八般武艺之际，诸如小哥 GPTZero 一样“用魔法打败魔法”的工具、研究也在层出不穷。

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。

这种方法既不需要训练单独的分类器，也不需要收集真实或生成的段落的数据集，是一种基于概率曲率的零样本方法。

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。

随后，用这个数据集对 RoBERTa 模型进行微调，就得到了这个 AI 检测器。其中人话一律被识别为 True，AI 生成的内容则一律被识别为 Fake。

（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

本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：金磊

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