CHA:他做了一个「ChatGPT 杀手」,a16z 抢着投_ZERI币

比「GPT侦探」更重要的是,AI生成内容在不同行业的「容忍度」。

图片来源:由无界版图AI工具生成

作者|美漪编辑?|靖宇

最近两个月,科技圈最热的话题,无疑是OpenAI推出的对话式AI应用ChatGPT,不仅可以让它给你写一首诗、回答你的任何问题,甚至可以让它帮忙写没那么复杂的代码。业内甚至认为,ChatGPT甚至有取代谷歌的潜力。

为ChatGPT欢呼的还有另一群人,就是「社畜」和学生——他们发现月度总结、学校论文和作业这样的任务,也可以让ChatGPT代劳了,后者甚至写得有模有样,不比真人写得差多少。

ChatGPT似乎让学生们的日子更轻松了,但却让教师更「头疼」了,因为后者很难确认,眼前这些文字,到底是学生写的,还是出自OpenAI的产品之手。为此,纽约教育部甚至禁止公立学校使用ChatGPT。

在这样的混乱中,一位普林斯顿大学的学生,EdwardTian推出了一个专杀ChatGPT的应用——「GPTZero」,有了这面「照妖镜」,内容是人写的,还是机器写的,真相马上就揭晓。

「GPTZero」在网络迅速爆红,吸引了a16z在内的硅谷创投的目光。但是应用创造者本人Tian却认为,最重要的事,是「让AI更加透明」。

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据悉,访问GumboStore的用户需要订阅Data Gumbo的全球企业智能合约网络GumboNet ?。(Businesswire)[2022/3/7 13:42:59]

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「ChatGPT杀手」

在ChatGPT成为学生们「偷懒」的神器后,教育和科研机构不得不开始抵制这个新的噩梦。

纽约教育部宣布禁止学生在公立学校使用ChatGPT;全球知名机器学习会议之一的ICML也宣布禁止发表包含由ChatGPT和其他类似系统生成内容的论文,以免出现「意外后果」。

出于对学术界,使用ChatGPT相关道德问题的担忧,华人小哥EdwardTian在一家当地的咖啡店里,花了一个寒假的时间,研发了GPTZero,希望能让学术界恢复严谨性。

Tian年仅22岁,目前仍是美国普林斯顿大学的大四学生,主修计算机科学专业,专门研究自然语言处理,同时辅修认知科学和新闻学。

Data Gumbo完成770万美元B轮融资:区块链初创公司Data Gumbo完成770万美元B轮融资,Equinor Ventures领投, Saudi Aramco Energy Ventures、Bay Area和L37等参投。(BusinessWire)[2021/8/4 1:34:26]

GPTZero的开发者EdwardTian|网络

他还曾是英国广播公司和开源情报网站Bellingcat的研究员,也曾是被微软收购的反恐初创公司MiburoSolutions的分析师。在那里,他监测虚假信息和机器人检测。Tian说,「所有的这些经历,都是他研发GPTZero的动力」。

2023年1月2日,Tian将GPTZero发布到网络,预计只会有几十个人尝试它,完全没有想过,这会掀起一场世界级别的轩然大波。

在他把这款软件上传到互联网上的几个小时内,竟有超过?2000人在Steamlit上测试了GPTZero的公开版本。

1月5日,也就是发布的第三天,Tian对GPTZero做出了更新和改善,还显著降低了误报率;此时,新程序已有超过?1万的用户量了!Tian也不禁对它的「爆炸性增长」和「病式传播」感到震惊。

Gate.io 开通GUM/USDT交易:据官方公告,Gate.io投票上币空投福利第132期Gourmet Galaxy(GUM) 投票上币活动结束, 本次活动参与人数为 6,608,共投出26,544,193票。票数已超过1000万,符合上币要求。Gate.io已为用户空投18,600 GUM,并将于05月12日(明日)中午12:00 开通GUM/USDT交易与开通提现服务。[2021/5/11 21:47:07]

据NPR报道,一周内有?3万多人试用了GPTZero,甚至「导致该应用由于出乎意料的高网络流量」而崩溃,托管GPTZero的免费平台Streamlit此后介入,以更多的内存和资源支持Tian,以处理网络流量。

EdwardTian通过在视频中展示其对一篇《纽约客》文章和LinkedIn上的ChatGPT生成器的帖子的分析,展示了该应用如何区分人类和人工智能撰写的文本。

GPTZero的工作原理就是检测文本的「困惑性」和「突发性」这两项指标,并分别对其打分,根据统计学特征来确定,文本是由人工智能写的还是人类写的。总体来说,如果这两项参数得分都很低,那么该文本很有可能出自AI之手。

这里所说的「困惑性」,是指来自人类所写作品的语言的复杂性和随机性。

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这个指标主要是衡量文本在一个句子中的随机程度,以及一个句子的构造方式是否会让GPTZero感到困惑。

每当用户在GPTZero输入一段测试内容,它就会分别计算出:「文字总困惑度」、「所有句子的平均困惑度」、「每个句子的困惑度」。

这些数值越低,越能说明这个文本对GPTZero来说是非常「熟悉」的,那么它很可能是AI生成的;相反,如果这些数值越高,就越能说明文本中句子的构造或用词方式让GPTZero感到「惊讶」,那么它就更可能是出自人类之手。

这是因为,人工智能接受过数据库的训练,生成的文本在一段时间内,表现出的困惑度会更均匀和恒定,选词的可预测性也更高;而人类书写的文本则不会这样,真人的遣词造句一般会比较随机,比机器更容易写比较出乎意料的词句。

使用GPTZero检测文字是否由ChatGPT生成|Twitter

而「突发性」,则是指来自人类使用的句子结构的变化。

这个参数主要是比较句子复杂性的变化程度,衡量它们的一致性。

这是因为,人类倾向于写高度复杂的文本;而人工智能产出的文本则是低复杂度的;此外,由于人类的思维结构不是线性的,他们的句子结构也遵循类似的模式。

这意味着,人类使用句子结构,会在长而复杂的句子,和短而简单的句子之间摇摆不定,有着更多的句式变化,比如复杂和简单交替并存,一个长难句之后接着出现更简短的句子;而机器生成的句子则倾向于更加统一,很少会有一系列长度相差很大的句子。

简而言之,在选词上「简单」而「熟悉」,并使用「统一整齐」的句子,是人工智能生成作品的标志特征,而更复杂和多样的东西,则表明是人类写的。这也是「困惑性」和「突发性」这两项指标可以作为衡量标准的原因。

除了EdwardTian本人对GPTZero进行测试之外,也有不少网友用它对ChatGPT、一些GPT-3衍生工具生成的内容进行了多次测试。最终结果显示,GPTZero每次都能抓住AI生成的文本,并在十多个案例中正确识别了人类写的文本。

GPTZero的一炮而红,让Tian获得了来自a16z、MenloVentures和RedSwan等知名风投的青睐。不过,面对推特私信和电话轰炸,Tian却显得异常冷静,他谦逊地表示自己不会拒接投资者打来的电话,但他不会忘记自己仍然是一位即将毕业的大四学生。

同时,他还表示自己的GPTZero尚未完成,仍需改进和进一步地开发,甚至计划让大家继续免费使用他的程序,用来支持各地新晋英文老师的工作。

02

急需的「AI透明」

对于GPTZero这一甄别文字是否是AI写作的新程序,推特上的舆论褒贬不一,以教师为代表的成年人大多喜闻乐见,而学生却讽刺GPTZero的创造者Tian是「学术缉警察」。

的确,当GPTZero推出时,Tian收到了众多教师对该应用程序在检测AI写的文章方面的积极反馈,来自世界各地的无数教师也都对Tian表达了他们的感激之情——这让他们的教学难度大大减轻了。

当然,也不难理解,不少学生并不看好Tian这款打击学术偷工减料、不劳而获的软件。

事实上,不只是Tian,就连ChatGPT的开发商OpenAI自己,也已经表明了对防止人工智能剽窃的承诺。

2022年12月,OpenAI专注于人工智能安全的研究员ScottAaronson透露,该公司正在努力开发「缓解措施」,用一种「不易察觉的秘密信号」对GPT生成的文本打上「水印」,以识别其来源,从而打击作弊的系统。

这项技术将通过微妙地调整ChatGPT选择的特定单词选择来发挥作用,读者不会注意到这种方式,但对于任何寻找机器生成文本迹象的人来说,这在统计上都是可预测的。

公司发言人表示,「我们将ChatGPT作为新研究的预览技术,希望能从现实世界的应用中进行学习。我们认为这是开发和部署功能强大、安全的AI系统的关键部分。我们会不断吸取反馈和经验教训,」。

GPTZero首页|GPTZero

此外,OpenAI还联合哈佛等高校机构联合打造了一款检测器:GPT-2OutputDetector。

作者们先是发布了一个「GPT-2生成内容」和WebText数据集,帮助AI理解机器语言和人类语言之间的差异。

随后,用这个数据集对RoBERTa模型进行微调,就得到了这个AI检测器。其中人类语言一律被识别为True,AI生成的内容则一律被识别为Fake。

值得一提的是,RoBERTa是BERT的改进版。原始的BERT使用了13GB大小的数据集,但RoBERTa使用了包含6300万条英文新闻的160GB数据集。

尽管如此,还是有不少人认为,「AI文本检测器」注定是一场失败的「军备竞赛」,其实际效果并不理想,更无法阻挡ChatGPT等AI语言模型的发展。

然而,尽管Tian建立了GPTZero,他并不反对使用ChatGPT等人工智能工具,他认为GPTZero应用程序的目的不是阻止这些新技术的使用,而是提供一种负责任地使用这些技术的方法,并提供必要的保护。

同时,相对于对抗或者禁止一项技术,也许更重要的是如何为其使用定下规范和标准。例如,在广告、影视及娱乐等行业,对于AI生成类内容的容忍度可能适当提高一些;而在学术、教育和科研领域,非常强调准确性和原创性,毫无疑问,对于AI生成内容的容忍度就要低一些。

而如何确定AI工具使用的「透明度」,可能要比研究如何「反AI」,要更有效,也更有意义一些。

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