[size=0.3]△文本由ChatGPT生成
[size=0.3]这可不是靠瞎蒙或猜测，毕竟对方同样是个AI，还是个训练有素的AI。
[size=0.3]看到这有网友调侃：用魔法打败魔法？
用AI写的东西来训练新AI[size=0.3]这个AI检测器名叫GPT-2 Output Detector，是OpenAI联合哈佛大学等高校和机构一起打造的。（没错，OpenAI自家做的）
[size=0.3]输入50个以上字符（tokens）就能较准确地识别AI生成的文本。
[size=0.3]但即便是专门检测GPT-2的模型，用来检测其他AI生成文本效果也同样不错。
[size=0.3]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。
[size=0.3]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。
[size=0.3]RoBERTa（Robustly Optimized BERT approach）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。
[size=0.3]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。
[size=0.3]例如这是一段从Medium英文博客上复制的内容。从识别结果来看，很显然作者是亲自写的（手动狗头）：
[size=0.3]△文字来源Medium@Megan Ng
[size=0.3]当然，这个检测器也并非100%准确。
[size=0.3]AI模型参数量越大，生成的内容越不容易被识别，例如1.24亿参数量的模型“被抓包”的概率就比15亿参数更高。
[size=0.3]同时，模型生成结果随机性越高，AI生成内容被检测出来的概率也会更低。
[size=0.3]但即便将模型调整到生成随机性最高（Temperature=1，越接近0生成随机性越低），1.24亿参数模型被检测出的概率仍然是88%，15亿参数模型被检测出的概率仍然有74%。
[size=0.3]这是OpenAI两年前发布的模型，当时对GPT-2生成的内容就“一打一个准”。
[size=0.3]现在面对升级版的ChatGPT，检测英文生成内容的效果依旧能打。
[size=0.3]但面对ChatGPT生成的中文，它的识别能力就不那么好了。例如让ChatGPT来一段作文：
[size=0.3]AI检测器给出是人写的概率为99.96%……
[size=0.3]当然话说回来，ChatGPT也能检测自己生成的文本。
[size=0.3]所以，不排除老师将你的作业直接交给ChatGPT来识别：
One More Thing[size=0.3]值得一提的是，ChatGPT表示自己并不能访问互联网来搜索信息。
[size=0.3]显然，它还意识不到GPT-2 Output Detector这个AI检测器的存在：
[size=0.3]所以能不能像网友所说，让ChatGPT生成一段“不被AI检测器测出来的”内容呢？
[size=0.3]很遗憾不能：
[size=0.3]所以大作业还是自己写吧……
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