「ChatGPT克星」升級：老師可以把全班作業(yè)丟進去檢測了！華人作者：免費用
支持Word、PDF，開放API
金磊 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
「ChatGPT克星」，升級了！
沒錯，就是之前華人小哥Edward Tian所打造出來的那個GPTZero，幾秒內(nèi)就能摸清文字是人類還是AI寫的。
而時隔近一個月，小哥所推出的版本名叫GPTZeroX，并且他還說：
這是專門為教育工作者打造的AI模型。
消息一出，立即吸引了大批網(wǎng)友涌入，一天之內(nèi)便有40萬的訪問量和220萬的服務請求。
那么這一次，這位「ChatGPT克星」又帶來了哪些新能力？
混寫也能測，還支持Word等格式
升級的一大特點，就是GPTZeroX可以檢測出來“人類+AI”混寫的文字內(nèi)容。
例如我們先把一段人類寫的新聞丟進去檢測：
GPTZeroX在短短幾秒鐘時間內(nèi)，非常迅速的給出了答案：
Your text is likely to be written entirely by a human.
你的文本很可能完全是由人寫的。
接下來，我們再把一段ChatGPT寫的文字，丟進剛才那段新聞的后邊，來一場混合檢測：
這一次，GPTZero給出的回答是：
Your text includes parts written by AI.
你的文本一部分是由AI編寫的。
并且ChatGPT生成的內(nèi)容還會用黃色高亮標記出來。
小哥對此表示：
這是教育工作者一直想要的一個關鍵功能。
但老師們檢查學生作業(yè)的時候，一段一段的把文字復制粘貼進來也相當繁瑣的工作了。
于是乎，這位小哥還貼心地推出了另一個新功能——可批量導入文件，支持Word、PDF和TXT等格式。
并且網(wǎng)站在介紹這個功能時，是這么描述的：
除此之外，為了防止服務發(fā)生崩潰，小哥還搞了一個Python API，是已經(jīng)完成壓力測試的那種。
最后，小哥還貼心地說了一句：
我承諾，本網(wǎng)站對個體教師和教育工作者，保持免費！
怎么做到的？
它主要靠“perplexity”，即文本的“困惑度”作為指標來判斷所給內(nèi)容到底是誰寫的。
NLP領域的朋友們都知道，這個指標就是用來評價一個語言模型的好壞的。
在這里，每當你喂給GPTZero一段測試內(nèi)容，它就會分別計算出：
1、文字總困惑度
這個值越高，就越可能出自人類之手。
2、所有句子的平均困惑度
句子越長，這個值通常就越低。
3、每個句子的困惑度
通過條形圖的方式呈現(xiàn)，鼠標懸浮到各個方塊就可以查看相應的句子是什么（這里就兩塊，因為我此時輸入的測試內(nèi)容就倆句子）。
之所以要繪制這樣的條形圖，作者也作出了解釋：
根據(jù)最新的一些研究：人類書寫的一些句子可能具有較低的困惑度（前面說過，人類的困惑度是比較高的），但隨著繼續(xù)寫，困惑度勢必會出現(xiàn)峰值。
相反，用機器生成的文本，其困惑度是均勻分布的，并且總是很低。
除此之外，GPTZero還會挑出困惑度最高的那個句子（也就是最像人寫的）：
反ChatGPT之風正盛
正所謂道高一尺魔高一丈，在ChatGPT盡顯十八般武藝之際，諸如小哥GPTZero一樣“用魔法打敗魔法”的工具、研究也在層出不窮。
例如最近斯坦福大學為了不讓學生借助ChatGPT之力來寫論文或作弊，推出了“反偵察”神器——DetectGPT。
這種方法既不需要訓練單獨的分類器，也不需要收集真實或生成的段落的數(shù)據(jù)集，是一種基于概率曲率的零樣本方法。
除此之外，就連OpenAI自己也聯(lián)合哈佛等高校機構聯(lián)合打造了一款檢測器：GPT-2 Output Detector。
作者們先是發(fā)布了一個“GPT-2生成內(nèi)容”和WebText（專門從國外貼吧Reddit上扒下來的）數(shù)據(jù)集，讓AI理解“AI語言”和“人話”之間的差異。
隨后，用這個數(shù)據(jù)集對RoBERTa模型進行微調(diào)，就得到了這個AI檢測器。其中人話一律被識別為True，AI生成的內(nèi)容則一律被識別為Fake。
（RoBERTa是BERT的改進版。原始的BERT使用了13GB大小的數(shù)據(jù)集，但RoBERTa使用了包含6300萬條英文新聞的160GB數(shù)據(jù)集。）
……
嗯，看來ChatGPT在大步向前邁的同時，順便還推動了“反ChatGPT”研究的發(fā)展。
參考鏈接：
[1] https://twitter.com/edward_the6/status/1619874139954905090
[2] https://arxiv.org/abs/2301.11305
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