你說 ChatGPT，它寫的東西逼真到傻傻分不清？
沒關係！
現在，它的“剋星”來了 ——
有人專門搞了這麼一個網站，專門鑑別文字到底是出自於 AI 還是人類。
你只需要把相應的內容粘進去，幾秒內就能分析出結果。如此神器一出，可謂迅速俘獲大家的芳心。
結果，直接把伺服器都給擠崩嘍（好在還有個備用的）。
這下，那些用 ChatGPT 寫作業的人都要慘啦？
是人還是 ChatGPT？GPTZero：看我的
這個網站名叫 GPTZero。
它主要靠“perplexity”，即文字的“困惑度”作為指標來判斷所給內容到底是誰寫的。
NLP 領域的朋友們都知道，這個指標就是用來評價一個語言模型的好壞的。
在這裡，每當你喂給 GPTZero 一段測試內容，它就會分別計算出：
1、文字總困惑度
這個值越高，就越可能出自人類之手。
2、所有句子的平均困惑度
句子越長，這個值通常就越低。
3、每個句子的困惑度
通過條形圖的方式呈現，滑鼠懸浮到各個方塊就可以查看相應的句子是什麼（這裡就兩塊，因為我此時輸入的測試內容就倆句子）。
之所以要繪製這樣的條形圖，作者也作出解釋：「根據最新的一些研究：人類書寫的一些句子可能具有較低的困惑度（前面說過，人類的困惑度是比較高的），但隨著繼續寫，困惑度勢必會出現峰值。」
「相反，用機器生成的文字，其困惑度是均勻分佈的，並且總是很低。」
除此之外，GPTZero 還會挑出困惑度最高的那個句子（也就是最像人寫的）：
規則就是這些，接下來實際測一測。
測試 1：成功
首先來一段最新的英文新聞（目前還不支援測中文）：
將它貼上進測試框（需注意每句至少 5 個單詞，建議每段能有 10 個句子，結果會更準一些）。
很快，GPTZero 計算出這段文字的總文字困惑度為 27，句子平均困惑度為 171.2，每條句子的困惑度圖長這樣：
以及困惑度最高的句子的值為 476。
看這個結果，估計你也猜出了 GPTZero 的答案：是人類寫的。
答對了。
測試 2：失敗
來一段 ChatGPT 的。
將內容貼上進測試框，得出這段文字的總文字困惑度為 31，句子平均困惑度為 76.67，每條句子的困惑度圖長這樣：
以及困惑度最高的句子的值為 99。
看起來，每項困惑度值都和上面那段差距都挺大的，應該能猜出來是 AI 寫的吧。
不過遺憾的是，GPTZero 無法給出答案，還希望我們再多加一點文字試試。
顯然，這段話字數夠多，但句子不夠多，無法讓 GPTZero 一眼識破 ChatGPT 的“偽裝”。
測試 3：成功
那我們再來一段 ChatGPT 的試試。
這回內容夠長，句子也夠多。
果然沒問題了，GPTZero 直接答對，好像確實摸出來一點門道：
那就是字多的同時，句子數量也一定要多，至少 5 句，好讓 GPTZero 通過直方圖的分佈加碼識別，最後的精準率就可以提高一些。
另外還需要提的是，我們發現在挑戰失敗的情況中，除了上面這種識別不出來的時候，也有直接識別錯誤的 ——
比如把 AI 寫的判斷成人寫的：
把人寫的新聞判斷成 AI 的：
這種情況按照上面所說的竅門，再多加點內容可能就能將結果扳回來。
普林斯頓大四學生作品
建立該網站的，是一個 22 歲的 Edward Tian，來自加拿大多倫多。目前是美國普林斯頓 CS 專業大四學生，輔修認知科學和新聞學，對軟體工程、機器學習等有濃厚的興趣。
他現在微軟實習，曾在 BBC、貝靈貓等公司撰寫過科技稿件，還曾加入到地圖工具 Representable 的創始團隊。
據他表示，這個應用程式是新年假期在咖啡店完成的。之所以想要開發這款應用程式，簡而言之就是因為有太多 ChatGPT 炒作，人類應該知道有哪些是 AI 寫的文章。
目前仍處於准系統階段，預計在接下來幾週內改進模型和分析。除此之外，他還透露，正在測試由學生撰寫的新聞文章資料集，並希望最終能發表論文。
更多 ChatGPT 殺手
事實上，也不只有這位他看 ChatGPT 不順眼了。還有其他人類組織也相應開發了 AI 文字檢測器，AKA ChatGPT 殺手。
大體思路也都差不多，那就是“用魔法打敗魔法”，用 AI 寫的東西來訓練新 AI。
前陣子，OpenAI 自己聯合哈佛等高校機構聯合打造了一款檢測器：GPT-2 Output Detector。
作者們先是發佈了一個“GPT-2 生成內容”和 WebText（專門從國外貼吧 Reddit 上扒下來的）資料集，讓 AI 理解“AI 語言”和“人話”之間的差異。
隨後，用這個資料集對 RoBERTa 模型進行微調，就得到了這個 AI 檢測器。其中人話一律被識別為 True，AI 生成的內容則一律被識別為 Fake。
（RoBERTa 是 BERT 的改進版。原始的 BERT 使用了 13GB 大小的資料集，但 RoBERTa 使用了包含 6300 萬條英文新聞的 160GB 資料集。）
另一位早年代表選手，也因為這次新進展再次被提及。
它就是 MIT-IBM 沃森 AI 實驗室的以及哈佛 NLP 實驗室開發的 GLTR 模型。
它主要通過對文字進行統計分析和可視化，而用來檢測的是最初用來生成文字的相同 or 類似模型。目前主要支援 GPT-2 和 BERT 兩個模型。
由於輸出是模型知道的所有單詞排名，根據排名對文字每個單詞進行顏色編碼，前 10 名是綠色，前 100 名是黃色，前 1000 名是紅色，紫色則是不太可能出現的詞。
如果一段文字黃綠色過多，那麼這段文字主要是由 AI 生成的。
此番 GPTZero 再度亮相，不少網友驚嘆：Incredible work！
但也有人表示，文字檢測器根本就是一場失敗的軍備競賽，他們的實際效果並不好。也阻擋不了 ChatGPT 的發展。
與此同時，還有網友探討起關於「文章是否需要明確指示由 AI 還是人類編寫」的必要性。
有位詞曲創作者認為，這是有必要的，就像在看雜誌時會標註“廣告”，這應該是一個簡單的要求。
但有網友立即表示反對，為什麼要設定障礙？這就跟使用 PS 然後加上 Adobe 水印，對產品沒有任何益處。
試玩連結：
https://etedward-gptzero-main-zqgfwb.streamlit.app/
參考連結：
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