2025-04-22 18:40:48
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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�。旁劳哦映稍北馐ぴ谝桓鋈斯ぶ悄艽竽P椭惺淙肓苏飧銮肭�。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、新闻领域等实际问题。(完)
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写稿能“查重” 西湖大学团队研发AI生成文本检测模型
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