AI 焦慮－AI 檢測真的有效嗎？ - 數位行銷人員

您是否想過您在網路上閱讀的文章是由人類還是人工智慧撰寫的？

在當今快速發展的數位環境中，區分人工製作的內容和人工智慧生成的內容變得越來越具有挑戰性。

隨著人工智慧技術的快速發展，界線變得模糊，讓許多人產生疑問：我們真的可以相信人工智慧內容偵測器能夠區分差異嗎？

在本文中，我們將深入探討人工智慧內容檢測的世界，探索其功能和局限性，並討論Google對人工智慧內容生成的看法。

什麼是人工智慧內容檢測？

人工智慧內容檢測是指用來識別一篇文章是由人工智慧程式還是人類創作的過程和工具。

這些工具使用特定的演算法和機器學習技術來分析通常與人工智慧生成的內容相關的寫作中的細微差別和模式。

為什麼要創建人工智慧書寫檢測？

人工智慧內容偵測器的創建是為了識別和區分人工智慧生成的內容和人類創建的內容，幫助保持真實性並解決與錯誤訊息、抄襲以及新聞、學術界和文學中人工智慧生成內容的道德使用相關的問題。

創建 AI 書寫檢測器背後有幾個關鍵原因：

保持真實性：在一個高度重視真實性的世界中，尤其是在新聞界、學術界和文學界，確保內容真正是人類製作的對許多人來說非常重要。

打擊錯誤訊息：隨著人工智慧工具的興起，它們有被濫用來傳播錯誤訊息的風險。 人工智慧內容偵測器的誕生就是為了解決這個問題。

堅持品質標準：雖然人工智慧在內容生成方面取得了重大進展，但它仍然缺乏人類寫作所提供的一些細微差別、深度和情感聯繫。

教育完整性：在學術環境中，人工智慧偵測器透過確保學生提交的內容是他們自己的作品而不是由人工智慧工俱生成，在維護教育評估的完整性方面發揮著至關重要的作用。

人工智慧檢測如何運作？

困惑與突發

人工智慧生成和檢測工具通常使用「困惑度」和「突發」等概念來識別人工智慧產生的文字。

困惑度衡量句子與預期「下一個單字」預測的偏差。 簡單來說，它檢查文字是否遵循人工智慧寫作的典型可預測模式。 當文字頻繁使用預測的「下一個單字」時，它很可能是由人工智慧寫作工具產生的。

突發性是指句子長度和複雜性的可變性。 人工智慧編寫的文本往往比人類編寫的文本具有更少的可變性，通常堅持更統一的結構。

這兩個指標都有助於區分人類和人工智慧的寫作風格。

分類器和嵌入

分類器是將文字分類為不同組的演算法。

在人工智慧檢測的情況下，他們將文字分類為人工智慧生成的或人類編寫的。 這些分類器在人類和人工智慧生成的文本的大型資料集上進行訓練。

嵌入是以數位格式表示文本，允許人工智慧將書面內容理解和處理為數據。 透過分析這些嵌入，人工智慧偵測工具可以發現人工智慧生成文字的典型模式和細微差別。

溫度

溫度是一個借用自統計力學的術語，但在人工智慧的背景下，它與文字生成過程中的隨機性有關。

較低的溫度會產生更可預測和保守的文本，而較高的溫度會導致更多樣化和創造性的輸出。 人工智慧檢測工具可以分析文字的溫度，識別它是否可能是由在特定溫度設定下運行的人工智慧編寫的。

這對於區分具有不同創造力水平的人工智慧生成的文本特別有用，但其檢測精度隨著溫度的升高而開始降低。

人工智慧浮水印

人工智慧檢測的一種新方法是使用人工智慧浮水印。 一些人工智慧寫作工具在它們生成的文本中嵌入了微妙的、幾乎難以察覺的模式或訊號。

這些可以是特定的單字選擇、標點符號模式或句子結構。 人工智慧偵測器可以找到這些浮水印來識別內容是否是人工智慧產生的。

雖然這種方法仍在不斷發展，但它代表了人工智慧系統「標記」其輸出的直接方式，使檢測變得更容易。

AI書寫檢測的準確性

評估人工智慧探測器的可靠性

這些偵測器旨在識別由 ChatGPT 等 AI 工具產生的文本，教育工作者使用它們來檢查抄襲行為，管理員使用這些偵測器來刪除 AI 內容。

然而，它們仍處於實驗階段，並且被發現有些不可靠。

ChatGPT 的創建者 OpenAI 表示，人工智慧內容偵測器尚未被證明能夠可靠地區分人工智慧產生的內容和人類生成的內容，並且它們傾向於將人類編寫的文本誤認為是人工智慧生成的。

此外，流行的人工智慧內容檢測工具的實驗顯示了誤報和誤報的情況，使得這些工具的可信度低於 100%。

如果人工智慧輸出被提示不太可預測或在生成後被編輯或解釋，那麼檢測器很容易失敗。 因此，由於這些限制，人工智慧內容偵測器不被認為是檢測人工智慧生成內容的萬無一失的解決方案。

AI內容檢測工具的限制和缺點

任何技術都有其局限性，人工智慧探測器也不例外。

以下是一些主要缺點：

• 誤報/漏報：有時，這些工具可能會錯誤地將人類編寫的內容標記為人工智慧產生的內容，反之亦然。
• 對訓練資料的依賴：這些工具可能會難以處理與其訓練資料顯著不同的文字。
• 適應不斷發展的人工智慧風格：隨著人工智慧寫作工具的發展，偵測器需要不斷更新以跟上步伐，否則就會落後。
• 缺乏對意圖和上下文的理解：人工智慧偵測器有時可能會錯過人類意圖的微妙之處或創建內容的上下文。

人工智慧檢測存在缺陷的真實例子

人工智慧探測器雖然越來越有趣，但並非萬無一失。 幾個例子凸顯了它們在準確區分人類和人工智慧編寫的內容方面的局限性和挑戰。

馬裡蘭大學人工智慧檢測研究結果

馬裡蘭大學的研究人員 Soheil Feizi 和 Furong Huang 對人工智慧生成的內容的可檢測性進行了研究。

他們發現“當前的人工智慧偵測器在實際場景中並不可靠”，它們區分人造文字和機器生成文字的能力受到很大限制。

飛子也討論了影響人工智慧文字偵測器可靠性的兩種類型的錯誤：第一類，人類文字被錯誤地識別為人工智慧生成的；第二類，人工智慧產生的文字根本沒有被偵測到。

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他提供了一個最近發生的 I 類錯誤的例子，其中人工智慧檢測軟體錯誤地將美國憲法標記為人工智慧生成，說明了過度依賴有缺陷的人工智慧偵測器的潛在後果。

當你提高儀器的靈敏度以捕捉更多人工智慧產生的文字時，你無法避免將誤報數量提高到他認為不可接受的水平。

他說，到目前為止，缺一不可。 他表示，隨著人工智慧生成的文本中單字的統計分佈更接近人類的統計分佈——也就是說，隨著它變得更有說服力——檢測器只會變得不那麼準確。

他還發現，釋義會讓人工智慧探測器感到困惑，使他們的判斷「幾乎是隨機的」。 「我認為這些探測器的未來並不光明，」飛子說。

加州大學戴維斯分校學生被誣告

加州大學戴維斯分校的一名學生 Louise Stivers 成為該大學識別和消除人工智慧完成的作業和測試的努力的受害者。

她在作業中使用了反抄襲工具 Turnitin，但新的 Turnitin 檢測工具將她的部分作品標記為人工智慧撰寫，導致學術不端行為調查。

史蒂弗斯必須經過一個官僚程序來證明自己的清白，這個過程花了兩週多的時間，並對她的成績產生了負面影響。

人工智慧偵測器與抄襲檢查器

在考慮內容驗證中使用的工具時，必須區分人工智慧偵測器和抄襲檢查器，因為它們有不同的目的。

人工智慧偵測器：人工智慧偵測器是旨在識別某條內容是由人工智慧還是人類產生的工具。 他們使用各種演算法來分析寫作風格、語氣和結構。 這些偵測器通常會尋找通常與人工智慧生成的文字相關的模式，例如句子結構的一致性、缺乏個人軼事或某些重複的短語。

抄襲檢查器：另一方面，抄襲檢查器主要用於尋找內容已從現有來源複製或密切解釋的實例。 這些工具掃描資料庫和互聯網，將提交的文字與已發布的資料進行比較，從而識別潛在的抄襲行為。

主要區別在於它們的功能：人工智慧偵測器專注於內容的起源（人工智慧與人類），而抄襲檢查器則專注於內容相對於現有作品的原創性和真實性。

人工智慧生成文字的常見錯誤

人工智慧生成的文本已顯著改進，但有時會產生奇怪的結果。

以下是一些可能會洩漏資訊的常見錯誤：

• 主題缺乏深度：人工智慧可能難以深入理解細緻或複雜的主題，從而導致對主題的處理過於膚淺。
• 重複：人工智慧有時會陷入循環，重複相同的想法或短語，這會讓內容感覺多餘。
• 敘述或論證中的不一致：人工智慧可能會失去整體敘述或論證的軌跡，從而導致不一致或矛盾的陳述。
• 通用短語：人工智慧傾向於使用更通用的短語，可能缺乏人類作家獨特的聲音或風格。
• 上下文細微差別的困難：人工智慧可能會錯過文化、上下文或慣用表達的標記，導致尷尬或不正確的使用。

SEO 中的人工智慧檢測

在 SEO 領域，內容品質一直是主要排名因素之一。

隨著人工智慧生成內容的出現，人們對它如何適應谷歌的內容排名和評估框架進行了許多猜測和討論。

在這裡，我們將探討Google對人工智慧內容的立場及其對搜尋引擎優化的意義。

谷歌對人工智慧內容的立場

Google 的首要目標始終是為其用戶提供盡可能最佳的搜尋體驗。 這包括在搜尋結果中呈現相關、有價值和高品質的內容。

谷歌對人工智慧生成內容的政策相當簡單：它不需要特殊的標籤來表明它是人工智慧生成的。 相反，谷歌專注於內容的品質和有用性，無論內容是如何製作的。

轉換率優化專家

事實：企業需要優化專家（…誰真正知道自己在做什麼）所有企業都需要一種方法來優化他們已經獲得的流量，以產生更多的潛在客戶和更多的銷售。

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他們建議創作者專注於製作原創、高品質、以人為本的內容，以展示經驗、專業知識、權威性和可信度 (EEAT)。

谷歌明確表示，人工智慧產生的內容並不違反其指導方針，並且有能力提供有用的信息並增強用戶體驗，但是，他們顯然反對使用人工智慧生成欺騙性、惡意或不適當的內容。

對 SEO 策略的影響

考慮到Google的立場，在內容創作中使用人工智慧可以被視為一種工具，而不是捷徑。 關鍵是要確保人工智慧生成的內容：

滿足使用者意圖：內容應直接回答使用者的疑問和需求。

保持高品質：人工智慧內容應該經過充分研究、事實準確且沒有錯誤。

提供獨特的見解：儘管人工智慧可以產生內容，但添加獨特的視角或專家見解可以使內容與眾不同。

更廣泛的應用與未來展望

當我們深入探討人工智慧寫作和內容偵測的未來時，很明顯地我們正站在科技革命的邊緣。

人工智慧不僅僅是一種轉瞬即逝的趨勢，而是一種轉瞬即逝的趨勢。 它正在迅速成為數位領域不可或缺的一部分。 但隨著人工智慧寫作的發展，目前還不清楚人工智慧檢測是否能夠跟上。

人工智慧寫作和內容檢測的未來

人工智慧寫作的未來趨勢是更複雜、細緻和上下文感知的輸出。

隨著人工智慧演算法變得更加先進，它們正在學習更準確地模仿人類寫作風格，這使得區分人類和人工智慧生成的內容變得具有挑戰性。

為了因應這些進步，人工智慧檢測工具也不斷發展。 重點正在轉向更複雜的演算法，這些演算法可以分析通常微妙且難以捕捉的寫作風格、模式和不一致之處。

然而，隨著人工智慧寫作工具越來越善於模仿人類的寫作特質，偵測任務變得越來越具有挑戰性。