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  中新网杭州3月13日电(林波 曹丹)“你的稿子是不是由AI创作的,通过我们的大模型就可以判断出来。”近日,西湖大学终身教授、自然语言处理实验室负责人张岳接受中新网专访时表示,在人工智能大模型应用热潮下,他们团队设计了一种“无监督算法”,将实现开放领域的AI生成文本检测。

  随着科技创新的不断推进,AI正成为新生创作力量。

  张岳也试着用不同的人工智能大模型搜索并整理部分工作素材,这之中他也时常遇到“AI幻觉”问题,“我需要一篇文献,在搜索时,AI给出了相关推荐,里面标注了作者、标题,甚至是摘要,但当我上网查找时,却发现文章并不存在,这就是典型的幻觉问题”。

  这种“虚构”现象被称为“AI幻觉”,即AI在遇到不熟悉或超出其知识范围的问题时,会编造出难以辨明真假的细节,生成与事实相悖的答案。

  这也是近期用户与大模型交互时可能遇到的问题。

  张岳注意到,在教育领域,若本科生的毕业设计大量使用AI撰写,可能会出现“AI幻觉”问题,引用不存在的参考文献,“这不仅无法真实反映学生的水平,还会传播错误知识”。

  而在新闻领域,如果AI生成的虚假新闻被发表,可能对舆情造成负面影响。

  “因此,检测文本是否由AI生成至关重要。”张岳解释道,如何确保AI生成内容的可控性,首先需要解决一个基础问题——准确判断一个文本是否由AI撰写,这被称为AI生成文本的自动检测。

  如何对AI生成文本进行检测?

  在张岳看来,传统方法,如有监督的机器学习算法,存在显著局限。它们依赖于收集的人写和机器写的训练数据,但只能准确判断训练数据中包含的模型或领域文本。对于新的模型或领域,如生物医药论文,其性能会大幅下降。

  为了克服这一局限,张岳团队研究并设计了一种无监督的算法模型。

  无监督算法是机器学习中的一种方法,它不需要预先标记的数据,而是通过算法自动发现数据中的模式、结构和关联。

  张岳说:“AI在遣词造句时,会根据已出现的词汇选择概率较高或经验风险较低的词。而人类则先确定想表达的内容,再将其翻译成句子,不受统计分布的限制。”

  利用这一本质差别,这一研发模型可以对任何文本进行概率判断和估算,从而判断其是否由AI撰写。

  目前,张岳团队已经展示了Demo版本,并吸引了大量用户。同时,他们也在与一些实际应用场景合作,进行简单部署。

  “请写一篇描写西湖的文章。”在现场,张岳团队成员鲍光胜在一个人工智能大模型中输入了这个请求。在生成文本后,他将内容拷贝在Demo版本的应用中。作者注意到“AI创作率”结果显示为“90%”。

  未来,随着该模型的推广,它将有助于解决教育领域、新闻《今日马报免费资料图片》领域等实际问题。(完)

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  本报记者 李相勋 【编辑:伍兹 】

  

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