AI 焦虑——AI 检测真的有效吗？ - 数字营销人员

您是否想过您在网上阅读的文章是由人类还是人工智能撰写的？

在当今快速发展的数字环境中，区分人工制作的内容和人工智能生成的内容变得越来越具有挑战性。

随着人工智能技术的快速发展，界限变得模糊，让许多人产生疑问：我们真的可以相信人工智能内容检测器能够区分差异吗？

在本文中，我们将深入探讨人工智能内容检测的世界，探索其功能和局限性，并讨论谷歌对人工智能内容生成的看法。

什么是人工智能内容检测？

人工智能内容检测是指用于识别一篇文章是由人工智能程序还是人类创作的过程和工具。

这些工具使用特定的算法和机器学习技术来分析通常与人工智能生成的内容相关的写作中的细微差别和模式。

为什么创建人工智能书写检测？

人工智能内容检测器的创建是为了识别和区分人工智能生成的内容和人类创建的内容，帮助保持真实性并解决与错误信息、抄袭以及新闻、学术界和文学中人工智能生成内容的道德使用相关的问题。

创建 AI 书写检测器背后有几个关键原因：

保持真实性：在一个高度重视真实性的世界中，尤其是在新闻界、学术界和文学界，确保内容真正是人类制作的对许多人来说非常重要。

打击错误信息：随着人工智能工具的兴起，它们存在被滥用来传播错误信息的风险。 人工智能内容检测器的诞生就是为了解决这个问题。

坚持质量标准：虽然人工智能在内容生成方面取得了重大进展，但它仍然缺乏人类写作所提供的一些细微差别、深度和情感联系。

教育完整性：在学术环境中，人工智能检测器通过确保学生提交的内容是他们自己的作品而不是由人工智能工具生成，在维护教育评估的完整性方面发挥着至关重要的作用。

人工智能检测如何工作？

困惑与突发

人工智能生成和检测工具通常使用“困惑度”和“突发性”等概念来识别人工智能生成的文本。

困惑度衡量句子与预期“下一个单词”预测的偏差。 简单来说，它检查文本是否遵循人工智能写作的典型可预测模式。 当文本频繁使用预测的“下一个单词”时，它很可能是由人工智能写作工具生成的。

突发性是指句子长度和复杂性的可变性。 人工智能编写的文本往往比人类编写的文本具有更少的可变性，通常坚持更统一的结构。

这两个指标都有助于区分人类和人工智能的写作风格。

分类器和嵌入

分类器是将文本分类为不同组的算法。

在人工智能检测的情况下，他们将文本分类为人工智能生成的或人类编写的。 这些分类器在人类和人工智能生成的文本的大型数据集上进行训练。

嵌入是以数字格式表示文本，允许人工智能将书面内容理解和处理为数据。 通过分析这些嵌入，人工智能检测工具可以发现人工智能生成文本的典型模式和细微差别。

温度

温度是一个借用自统计力学的术语，但在人工智能的背景下，它与文本生成过程中的随机性有关。

较低的温度会产生更加可预测和保守的文本，而较高的温度会导致更加多样化和创造性的输出。 人工智能检测工具可以分析文本的温度，识别它是否可能是由在特定温度设置下运行的人工智能编写的。

这对于区分具有不同创造力水平的人工智能生成的文本特别有用，但其检测精度随着温度的升高而开始降低。

人工智能水印

人工智能检测的一种新方法是使用人工智能水印。 一些人工智能写作工具在它们生成的文本中嵌入了微妙的、几乎难以察觉的模式或信号。

这些可以是特定的单词选择、标点符号模式或句子结构。 人工智能检测器可以查找这些水印来识别内容是否是人工智能生成的。

虽然这种方法仍在不断发展，但它代表了人工智能系统“标记”其输出的直接方式，使检测变得更容易。

AI书写检测的准确性

评估人工智能探测器的可靠性

这些检测器旨在识别由 ChatGPT 等 AI 工具生成的文本，教育工作者使用它们来检查抄袭行为，管理员使用这些检测器来删除 AI 内容。

然而，它们仍处于实验阶段，并且被发现有些不可靠。

ChatGPT 的创建者 OpenAI 表示，人工智能内容检测器尚未被证明能够可靠地区分人工智能生成的内容和人类生成的内容，并且它们倾向于将人类编写的文本误认为是人工智能生成的。

此外，流行的人工智能内容检测工具的实验显示了误报和误报的情况，使得这些工具的可信度低于 100%。

如果人工智能输出被提示不太可预测或者在生成后被编辑或解释，那么检测器很容易失败。 因此，由于这些限制，人工智能内容检测器不被认为是检测人工智能生成内容的万无一失的解决方案。

AI内容检测工具的局限性和缺点

任何技术都有其局限性，人工智能探测器也不例外。

以下是一些主要缺点：

• 误报/漏报：有时，这些工具可能会错误地将人类编写的内容标记为人工智能生成的内容，反之亦然。
• 对训练数据的依赖：这些工具可能会难以处理与其训练数据显着不同的文本。
• 适应不断发展的人工智能风格：随着人工智能写作工具的发展，检测器需要不断更新以跟上步伐，否则就会落后。
• 缺乏对意图和上下文的理解：人工智能检测器有时可能会错过人类意图的微妙之处或创建内容的上下文。

人工智能检测存在缺陷的真实例子

人工智能探测器虽然越来越有趣，但也并非万无一失。 几个例子凸显了它们在准确区分人类和人工智能编写的内容方面的局限性和挑战。

马里兰大学人工智能检测研究结果

马里兰大学的研究人员 Soheil Feizi 和 Furong Huang 对人工智能生成的内容的可检测性进行了研究。

他们发现“当前的人工智能检测器在实际场景中并不可靠”，它们区分人造文本和机器生成文本的能力受到很大限制。

飞子还讨论了影响人工智能文本检测器可靠性的两种类型的错误：第一类，人类文本被错误地识别为人工智能生成的；第二类，人工智能生成的文本根本没有被检测到。

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他提供了一个最近发生的 I 类错误的例子，其中人工智能检测软件错误地将美国宪法标记为人工智能生成，说明了过度依赖有缺陷的人工智能检测器的潜在后果。

当你提高仪器的灵敏度以捕获更多人工智能生成的文本时，你无法避免将误报数量提高到他认为不可接受的水平。

他说，到目前为止，缺一不可。 他表示，随着人工智能生成的文本中单词的统计分布更接近人类的统计分布——也就是说，随着它变得更有说服力——检测器只会变得不那么准确。

他还发现，释义会让人工智能探测器感到困惑，使他们的判断“几乎是随机的”。 “我认为这些探测器的未来并不光明，”飞子说。

加州大学戴维斯分校学生被诬告

加州大学戴维斯分校的一名学生 Louise Stivers 成为该大学识别和消除人工智能完成的作业和测试的努力的牺牲品。

她在作业中使用了反抄袭工具 Turnitin，但新的 Turnitin 检测工具将她的部分作品标记为人工智能撰写，导致学术不端行为调查。

斯蒂弗斯必须经过一个官僚程序来证明自己的清白，这个过程花了两周多的时间，并对她的成绩产生了负面影响。

人工智能检测器与抄袭检查器

在考虑内容验证中使用的工具时，必须区分人工智能检测器和抄袭检查器，因为它们有不同的目的。

人工智能检测器：人工智能检测器是旨在识别某条内容是由人工智能还是人类生成的工具。 他们使用各种算法来分析写作风格、语气和结构。 这些检测器通常会寻找通常与人工智能生成的文本相关的模式，例如句子结构的一致性、缺乏个人轶事或某些重复的短语。

抄袭检查器：另一方面，抄袭检查器主要用于查找内容已从现有来源复制或密切解释的实例。 这些工具扫描数据库和互联网，将提交的文本与已发布的材料进行比较，从而识别潜在的抄袭行为。

主要区别在于它们的功能：人工智能检测器关注内容的起源（人工智能与人类），而抄袭检查器则关注内容相对于现有作品的原创性和真实性。

人工智能生成文本中的常见错误

人工智能生成的文本已得到显着改进，但有时会产生奇怪的结果。

以下是一些可能会泄露信息的常见错误：

• 主题缺乏深度：人工智能可能难以深入理解细致入微或复杂的主题，从而导致对主题的处理过于肤浅。
• 重复：人工智能有时会陷入循环，重复相同的想法或短语，这会让内容感觉多余。
• 叙述或论证中的不一致：人工智能可能会失去整体叙述或论证的轨迹，从而导致不一致或矛盾的陈述。
• 通用短语：人工智能倾向于使用更通用的短语，可能缺乏人类作家独特的声音或风格。
• 上下文细微差别的困难：人工智能可能会错过文化、上下文或惯用表达的标记，导致尴尬或不正确的使用。

SEO 中的人工智能检测

在 SEO 领域，内容质量一直是主要排名因素之一。

随着人工智能生成内容的出现，人们对它如何适应谷歌的内容排名和评估框架进行了很多猜测和讨论。

在这里，我们将探讨谷歌对人工智能内容的立场及其对搜索引擎优化的意义。

谷歌对人工智能内容的立场

Google 的首要目标始终是为其用户提供尽可能最佳的搜索体验。 这包括在搜索结果中呈现相关、有价值和高质量的内容。

谷歌对人工智能生成内容的政策相当简单：它不需要特殊的标签来表明它是人工智能生成的。 相反，谷歌专注于内容的质量和有用性，无论内容是如何制作的。

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他们建议创作者专注于制作原创、高质量、以人为本的内容，以展示经验、专业知识、权威性和可信度 (EEAT)。

谷歌明确表示，人工智能生成的内容并不违反其指导方针，并且有能力提供有用的信息并增强用户体验，但是，他们显然反对使用人工智能生成欺骗性、恶意或不适当的内容。

对 SEO 策略的影响

考虑到谷歌的立场，在内容创作中使用人工智能可以被视为一种工具，而不是捷径。 关键是要确保人工智能生成的内容：

满足用户意图：内容应直接回答用户的疑问和需求。

保持高质量：人工智能内容应该经过充分研究、事实准确且没有错误。

提供独特的见解：尽管人工智能可以生成内容，但添加独特的视角或专家见解可以使内容与众不同。

更广泛的应用和未来展望

当我们深入探讨人工智能写作和内容检测的未来时，很明显我们正站在技术革命的边缘。

人工智能不仅仅是一种转瞬即逝的趋势，而是一种转瞬即逝的趋势。 它正在迅速成为数字领域不可或缺的一部分。 但随着人工智能写作的发展，目前还不清楚人工智能检测是否能够跟上。

人工智能写作和内容检测的未来

人工智能写作的未来趋势是更加复杂、细致和上下文感知的输出。

随着人工智能算法变得更加先进，它们正在学习更准确地模仿人类写作风格，这使得区分人类和人工智能生成的内容变得具有挑战性。

为了应对这些进步，人工智能检测工具也在不断发展。 重点正在转向更复杂的算法，这些算法可以分析通常微妙且难以捕捉的写作风格、模式和不一致之处。

然而，随着人工智能写作工具越来越善于模仿人类的写作特质，检测任务变得越来越具有挑战性。