AI 检测工具根本不可靠
摘要
一项非正式实验测试了多款 AI 检测工具,发现它们的结果前后矛盾且不可靠:有时会将人类撰写的文章标记为 AI 生成,有时又会漏掉真正的 AI 生成文本。作者认为,这种不可靠性对学生和投稿者来说是一个严重问题,因为他们的作品可能会被这些工具错误判定。
我对多款检测 AI 生成内容和文本的软件进行了测试。我的实验方法是自己在 Word 文档中写多篇文章,然后让 AI 逐字逐句地重写同样的内容。实验结果相当有趣。我的部分数据表明,检测工具把我手写的文章标记为 AI 生成,却没有识别出真正的 AI 生成文本;而另一些情况则恰恰相反。我原以为这些检测工具只是检查文本中隐藏的 AI 水印,但显然并非如此。我让 AI 用同样的词语和短语重写一篇文章两次。第一次的检测结果是「人类撰写」,而第二次的结果却是「100% AI 生成」——但这两篇都是 AI 写的。在这项研究中,我把 AI 的原始回答直接复制粘贴到检测工具中,也把我手写的文本直接粘贴进去。这是一个亟需解决的严重问题,学生和作品提交者可能会因此陷入大麻烦,尤其是当审阅者依赖 AI 检测工具来判断时。查阅资料后我了解到,这些检测工具的原理是标记文本中过于规律的人工化行文节奏,这听起来似乎有道理。问题在于,它会把非 AI 文本标记为 AI 生成,或者把 AI 生成的作品判定为人类撰写。同样的词语、同样的短语、同样的作品,结果却截然不同。
相似文章
AI检测器是个糟糕的想法
本文认为,AI检测器和水印技术存在问题,因为它们忽视了作品背后的人类努力,并降低了AI生成文本的质量。
AI检测器正在制造一个充满不信任的新时代
本文探讨了AI检测器在教育领域日益广泛的使用及其引发的不信任氛围,重点指出了误报问题和AI生成文本检测的主观性。
为何AI检测在学术诚信中失效
本文评估了学术环境中的商业AI检测器,发现对AI辅助的人类写作存在高误报率,而通过人性化工具(humanizers)几乎可以完全规避检测,因此得出结论:检测分数不应作为不当行为的独立证据。
AI检测器有多准确?
一位作家在对自己亲手撰写的影评进行检测时,发现不同AI检测工具给出了截然不同的结果,从而质疑AI检测工具的准确性,凸显当前AI检测器的不可靠性。
AI检测器能发现模式,但仍无法听见作者的声音。
本文批评AI检测工具依赖表面模式,容易误判人类写作,特别是经过润色的作品,并指出它们未能捕捉到个人作家的独特声音。