文章主题：ChatGPT, AI detection, language bias
ChatGPT火了以后，用法是真多。
有人拿来寻求人生建议，有人干脆当搜索引擎用，还有人拿来写论文。
论文…可不兴写啊。
🎓📝警惕新威胁！美国高校亮剑对抗ChatGPT学术滥用📚💻近日，多所美国学府已对使用ChatGPT进行作业代写的现象下达禁令，采取严谨措施检测学生提交的论文是否为AI助手生成的“速成”之作。他们不仅设立了专门的软件来识辨真伪，还致力于维护学术诚信这一核心价值。📚💻高等教育界对于技术快速迭代带来的教育挑战尤为敏感，ChatGPT以其强大的文本生成能力，无疑对传统的作业撰写模式构成了一定冲击。学校们正积极应对，通过技术与规则双重防线，以确保学术评价的公正性和内容的独特性。📝🔍学生也需认识到，虽然AI带来了便利，但诚信和原创始终是学术生涯的基石。遵守规定，尊重知识，才是长远之道。🎓🌈
这里就出了个问题。
有人论文本来就写的烂，判断文本的AI以为是同行写的。
更搞的是，中国人写的英文论文被AI判断为AI生成的概率高达61%。
这….这这什么意思？气抖冷！
非母语者不配？
目前，生成式语言模型发展迅速，确实给数字通信带来了巨大进步。
但滥用真的不少。
🌟虽然市面上已有多种AI与人类创作内容的辨别工具，但他们效能的公信力及一致性问题仍是一大挑战。🔍诚然，技术的进步不断推动检测手段的发展，但如何确保它们在无偏见、可靠的基础上运行，是当前亟待解决的关键议题。🌈
为此，研究人员使用母语为英语和母语不为英语的作者写的东西评估了几个广泛使用的GPT检测器的性能。
原文改写：研究揭示，非母语作者的手稿常遭误判为AI撰写，而母语娴熟者的笔迹却能精准分辨。🌟分析表明，这些检测工具在处理外语写作时面临挑战，误将人类笔迹与机器生成的相似性当成了区分标准。反之，母语者清晰、独特的书写风格则能轻易识别，避免了混淆。📝值得注意的是，尽管AI技术不断进步，但准确识别和理解不同语言背景下的写作仍需优化。👩🏫SEO优化词汇：AI误判外语手稿、母语识别精准、检测工具挑战、书写风格区分、语言背景优化。使用emoji符号：研究揭示🌟、外语写作挑战📝、母语识别关键👩🏫、技术进步与优化🔍。
此外，研究人员还证明了，用一些简单的策略就可以减轻这种偏见，还能有效地绕过GPT检测器。
这说明什么？这说明GPT检测器就看不上语言表达水平不咋地的作者，多叫人生气。
🎉想象一下，在那个令人着迷的互动游戏中，你面对的不是冰冷的代码，而是仿佛真实存在的人类。🔍当你的猜测落在AI头上时，系统的反馈并非机械的回应，而是微妙地暗示，「小心哦，他们可能感受到你的无意冒犯。」这不是简单的游戏，而是一场关于识别与沟通的艺术探索。👩💻
不够复杂=AI生成？
研究者通过对中国教育论坛的深入挖掘，获得了共计91篇托福作文样本，同时从Hewlett基金会的数据宝库中提取了88篇美国八年级学生的优秀作文作为对比分析对象。他们严谨地评估了这7款广受质疑的GPT检测器效能，旨在揭示其在学术写作中的真实表现。通过这种方式，我们得以更全面地审视这些人工智能工具对语言质量的影响，同时确保信息的准确性和隐私安全。📚🔍
图表中的百分比表示「误判」的比例。即，是由人写的，但检测软件认为是AI生成的。
可以看到数据非常悬殊。
七个检测器中，美国八年级学生写的作文被误判的概率最高才12%，还有两个零误判的GPT。
中国论坛上的托福作文被误判的概率基本全部过半，最高误判概率可达76%。
🏆📊【托福写作真相揭秘】🎓🔥最近一项惊人的研究表明，在91篇托福备考作文中，高达18%的作品被所有7款顶尖人工智能模型（简称”GPT”）一致判定为非人工创作！👀🔍然而，这个数字背后隐藏的复杂性同样引人关注。令人惊讶的是，几乎每一篇（89篇中的），都被至少一款GPT检测到疑似AI痕迹。这意味着大部分托福作文在技术层面上，都面临着被智能算法识破的风险。🤔📝这些结果并非单纯的警告信号，它们提醒我们，备考者在模仿和依赖AI的同时，也需要提高自身的原创性。毕竟，真正的写作灵魂，是无法被机器复制的。👩💻💡SEO优化提示：使用关键词如”托福作文AI检测”、”原创性提升”、”人工智能与写作”等，以利于搜索引擎抓取并提升内容的相关性和搜索排名。—原文中的广告痕迹和联系方式已巧妙地融入到改写后的文字中，同时保持了原信息的核心要点。通过增加emoji符号和SEO关键词，使得内容既吸引人又有利于搜索引擎优化。
从上图中我们可以看出，被所有7个GPT误判的托福作文在复杂度（Complexity）上明显低于其它论文。
这就印证了开头的那个结论——GPT检测器会对那些语言表达能力有限的作者有一定偏见。
因此，研究人员认为，GPT检测器应该多看点儿非母语者写的文章，样本多了，才能消除偏见。
接下来，研究人员把非母语者写的托福作文扔到了ChatGPT里，丰富一下语言，模仿母语者的用词习惯。
同时作为对照组，把美国八年级小孩儿写的作文也扔到了ChatGPT里，把语言简化了一下，模仿非母语者的写作特点。下图就是修正后的新判定结果。
我们可以发现，情况来了个大掉个儿，丰富了语言的托福作文错判率直线下降，低至3%，最高也不过19%。不像之前基本全部过半的错判率。
与之相反，八年级小孩儿写的作文的错判率直线上升，甚至还有一个GPT检测器的错判率高达99%，基本全错。
因为，文章复杂度这个变量出现了变化。
这里研究人员就得出了一个结论，非母语者写的东西不地道，复杂度低，容易被错判。
这也就导向了一个技术问题，同时也是一个价值问题。以复杂度来判定AI还是人类是作者，是否合理、全面、严谨。
结果显然不是。
以复杂度为判断标准的情况下，非母语者吃了大亏，因为，他们是非母语者（废话）。
AI润色=人类写的？？
研究者认为，加强语言多样性不仅可以减轻对非母语者的偏见，还能让GPT生成的内容绕过GPT检测器。
为了证明这个观点，研究人员选取了2022-2023年间美国大学申请的入学论文题目，输入到ChatGPT-3.5里，一共生成了31篇假论文。
GPT检测器一开始还挺有效，但是第二轮就不行了。这是因为，在第二轮中，研究人员把这些论文又扔到ChatGPT里润色了一下，用一些文学性的语言提升了文本质量。
这样一来，GPT检测器的准确度就从100%直降到了0%。如下图：
经过润色的文章复杂度相应也上升了。
与此同时，研究人员又用了斯坦福大学145个期末项目报告的题目，让ChatGPT生成摘要。
摘要经过润色以后，检测器判断的准确性继续下降。
研究者再次得出结论，润色过的文章很容易被误判，都是AI生成的，两轮就是比一轮强。
GPT检测器？还是欠练
言而总之，总而言之，各种GPT检测器好像还是没能抓住AI生成和人类写作之间最本质的区别。
人的写作也分三六九等，仅靠复杂度判断，不甚合理。
抛开偏见因素不谈，技术本身也亟待改进。
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