智东西
编译 | zer0
编辑 | 漠影
智东西2月1日报道，今日，美国ai初创公司openai宣布推出一个ai文本分类器，用于辅助辨别文本是由人类还是ai（人工智能）编写的。
这款ai工具可免费试用。用户将待检测文本复制到文本框中，点击submit，系统就会评估该文本由ai系统生成的可能性，给出评估结果。
评估结果分成5类：非常不可能、不太可能、不清楚、可能、非常可能是ai生成。
目前试用这款ai文本分类器有一些限制，要求至少1000个字符，大约150-250个单词。
该工具在检测大于1000个字符的英文文本时效果更好，在检测其他语言时的表现要差得多，而且无法辨别计算机代码是由人类还是ai写的。
ai文本分类器直通门：https://platform.openai.com/ai-text-classifier
一、针对ai滥用风险，打造“克星”工具
ai文本分类器意在解决chatgpt爆红之后引发的争议。
openai在去年11月推出的chatgpt聊天机器人，不仅能准确回答专业问题，还能撰写诗词歌赋、广告文案、散文小说、电影剧本、编程代码等各类文本，大受使用者的称赞追捧。
但随着使用者越来越多，chatgpt的问题也很快暴露出来。一方面是它本身的局限性，例如素材来源可能涉及抄袭、侵权，或者有时会写出看似正确实则错误的文本；另一方面是滥用风险，例如有些人会用ai工具作弊、散播虚假信息等。
为了缓解这些问题，openai打造了一个全新的ai文本分类器。
这是一个gpt语言模型，对从各种来源收集的同一主题的人类编写文本和ai编写文本的数据集进行了微调，使用了来自5个不同组织的34个模型生成的文本，以检测该文本由ai生成的可能性。
人类编写文本的数据集来自三个来源：一个新的维基百科数据集、2019年收集的webtext数据集、一组作为训练instructgpt的一部分收集的人类演示。
openai将每个文本分成了“提示（prompt）”和“回复（response）”，根据这些提示，从openai和其他组织训练的各种不同的语言模型中生成了回复。对于web应用程序，openai调整了置信度阈值，以保持低误报率；换句话说，只有当分类器非常有信心时，它才会将文本标记为可能是ai编写的。
openai也贴心地为试用者备好了引用这款ai文本分类器的bibtex格式。
二、1秒给出分类结果，但偶尔错把人类当ai
我们分别用几段chatgpt生成文本、几段外媒新闻报道内容，测了测ai文本分类器的表现。
首先，让chatgpt就中美前沿人工智能研究的不同之处分析了一通。
chatgpt针对“中美前沿ai研究有哪些不同”问题的回答
接着将这些文字复制粘贴到分类器的文本框中。
ai文本分类器秒出判断
结果，ai文本分类器1秒判断出这非常可能是ai生成的（likely ai-generated）。
换几段由人类写的分析生成式ai风险的内容：
ai分类器很快给出评估结果
ai文本分类器这次花得时间略长，2秒给出结果：非常不可能是ai生成的（very unlikely ai-generated）。评估结果依然准确。
不过，再提升点难度，分类器就不太灵了。
知名ai研究人员sebastian raschka用莎士比亚《麦克白》第一页的内容做测试，发现ai文本分类器误判为“很可能是ai生成的（likely ai-generated）”。
看来在ai文本分类器眼中，莎士比亚已经走在了时代的前面
。
sebastian raschka还从自己在2015年出版的python ml书摘录了好几段，ai文本分类器的识别也不是很准，randy olson的前言部分被识别成“不清楚是否由ai生成”，他自己写的前言部分被识别成“可能是ai生成的”，第一章部分被识别成“很可能是ai生成的”。
看到一系列令人啼笑皆非的测试结果后，他评价说：“在chatgpt让你的作业变得更简单之后，它现在比以前更难了。现在，你必须多次修改自己的措辞，直到它们看起来不再是ai生成的，然后才能提交。”
三、识别正确率仅26%，ai文本分类器还有很多局限性
openai在与训练集分布相同的验证集和挑战集上评估了其ai文本分类器和之前发布的分类器，挑战集由人类编写的补全（completions）和来自在人类补全上训练的强语言模型的补全组成。
结果显示，与openai之前发布的分类器相比，全新ai文本分类器的可靠性要高得多，在验证集上的auc得分为0.97，在挑战集上为0.66（openai之前发布的分类器在验证集上为0.95，在挑战集上为0.43）。分类器可靠性通常随着输入文本长度的增加而提高。
openai还发现，随着生成文本模型大小的增加，分类器的性能会下降。
换句话说，随着语言模型规模变大，它的输出对ai文本分类器来说更像人类编写的文本。
openai在博客中坦言其分类器“不完全可靠”，比如在低于1000个字符的短文本上非常不可靠，即使是较长的文本有时也会被错误标记，有时人类书写的文本也会被错判成ai编写的文本。
在对英语文本“挑战集”的评估中，该分类器正确地将26%的ai创作文本识别为“可能是ai编写的”，而在9%的时间内错误地将人类创作文本标记为ai编写。
openai建议只对英文文本使用该ai文本分类器，因为它在其他语言中的表现要差得多，而且在代码上不可靠。此外，它也很难识别有标准正确答案的文本，例如你很难判断“1+1=2”是人类还是ai写的。ai文本分类器很可能在儿童编写的文本和非英语文本上出错，因为它主要是在成人编写的英语内容上进行训练。
ai书写的文本可以通过编辑来逃开分类器的检测。openai分类器可根据成功的攻击进行更新和重新训练，但还不清楚从长期来看检测是否具有优势。
openai也提醒道，基于神经网络的分类器在训练数据之外的校准很差。对于与训练集中的文本有很大不同的输入，分类器有时可能对错误的预测非常有信心。
结语：着重解决chatgpt在教育领域构成的风险
由于上述局限性，openai建议在确定内容来源的调查中只使用分类器作为众多因素中的一个，并对ai产生的虚假信息行为的风险、对大型语言模型在教育领域构成的风险进行研究。
openai正与美国教育工作者合作，讨论chatgpt的能力和局限性，并为教育工作者开发了一个关于使用chatgpt的初步资源，其中概述了一些用途以及相关的限制和考虑因素。
资源链接：https://platform.openai.com/docs/chatgpt-education
通过将ai文本分类器公开，openai希望从使用者那里获得更多有价值的反馈，以进一步改进openai在检测ai生成文本方面的工作。
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