人工智能检测器工作原理综述​

您可能已经使用过一些AI写作检测器，但是现在您想知道AI检测是如何工作的，对么?我不是AI研究专家。但是，我可以从数据科学的角度来解释这个问题。

我将讲述：

什么是AI检测

在训练这些模型时，需要用到哪些技术

谁需要使用它们

其他重要的常见问题

什么是AI检测？

AI检测是利用复杂的机器学习和自然语言处理模型，实现对人工文本与机器文本的区分。它包括使用人工智能检测软件，该软件在已建立的文本库中进行训练，从而开发预测算法，这种算法能够从新的测试材料中识别出模式。然后，您会获得一个概率分值，用于判断该被评估的材料是通过人工创建还是自动创建的。

为什么AI文本检测很重要？

人工智能文本检测对于确保信息的可靠性非常重要，在搜索引擎优化(SEO)、学术界和法律领域也能发挥关键作用。

AI内容生成器无疑很有用，而且在竞争中必不可少。但它们同样也是出了名的不可靠。因此，无论是谷歌，还是学校，以及客户，都想要确定内容，您不能不加审核就把原创内容发出去。

您能想象如果人们被允许:

不经事实核实就写有关金钱和生活的话题（YMYL）

发表的期刊文章中“同行评议”这一术语不再具有任何价值

提供通用的AI智能生成的法律建议

信任将不复存在。

这也是为什么您要用到这些工具的原因，因为在大部分时间里，人们并不知道它们之间的区别。

AI文本检测是如何工作的

我们再深入看下这些工具有那些不同的工作方式。

但这里有两个主要概念：

语言分析：检查句子结构以寻找语义或重复。

对比分析：与训练数据集进行比较，寻找与先前识别的实例的相似性。

这些是训练模型以使用上述两个概念来检测 AI 内容时使用的更常见的一些技术。

分类器：AI检测的分类帽

分类器有点像哈利波特中的分类帽，将数据分到预先确定的类中。

使用机器或深度学习模型，这些分类器检查各种特征，如用词、语法、风格和语气，以区分AI生成的文本和人工书写的文本。

想象一个散点图，其中每个数据点都是一个文本条目，这些特征将形成坐标轴。

那么，假设我们有两个类：

AI文本

人工文本

您所测试的任何文本都将属于这两个集群中的一个。下面是我制作的图形，方便您看到。

分类器的工作是形成一个边界来分隔这两个类。

根据使用的分类器模型，一些示例包括：

逻辑回归

决策树

随机森林

支持向量机（SVM）

K-最近邻(KNN)

注意：您不需要知道它们是什么，只需知道它们是以不同方式对数据进行排序的算法。

该边界可能是一条线、曲线或其他一些随机形状。

当您测试一个新文本（数据点）时，分类器会简单地将它们放在这些类中的任何一个中。

嵌入：单词的DNA

如果每个单词都有自己的秘密代码，就像我们在看一些惊心动魄的间谍电影一样，会怎么样？

在人工智能（AI）和语言理解方面，这正是发生的情况。

这些代码被称为嵌入式编码（Embeddings）。本质上，它们是单词唯一的DNA。通过捕捉每个术语背后的核心含义，并理解每个术语在上下文中如何与其他术语相关，这些嵌入式编码形成了一个语义网络。

这是通过将每个单词表示为N维空间中的向量并运行一些高级计算来实现的。它可以是2D、3D或302934809D。

注意：向量是一个同时具有大小和方向的量。但是对于这个解释，只需把它当作是图表上的坐标即可。

但是为什么是向量呢？

因为计算机无法理解单词。令人震惊，但这是现实。因此，必须通过向量化将单词首先转换为数字。以下是一个表格示例：

注意：向量化的文本数值可以具有广泛的取值范围，不仅仅是二进制的1或0。我只是为了更容易地可视化而做出了这样的表格。

这是另一个在二维图形上绘制向量的例子：

我确信您能够想象三维物体的外观，但请不要让我描绘四维物体，因为没人知道会是什么样。然而，通过数学算法，计算机可以使用数学魔法来呈现出四维物体。

这正是谷歌运作的方式。您在搜索栏中输入内容，却能获得与其惊人相关的结果，这是如何实现的呢？

但是，如何区分人工生成的文本与使用 AI 生成的文本呢？

我们将所有文本转换为它们各自的嵌入式向量，然后将它们输入机器学习模型进行训练。

模型即使不知道任何实际的措辞，也会形成所有这些连接，并找出与 AI 生成文本常见的所有“代码”。

但是，如何区分人工生成的文本与使用 AI 生成的文本呢？

我们将所有文本转换为它们各自的嵌入式向量，然后将它们输入机器学习模型进行训练。

模型即使不知道任何实际的措辞，也会形成所有这些连接，并找出与 AI 生成文本常见的所有“代码”。

困惑度（Perplexity）：AI 生成文本的试金石

困惑度是一个衡量概率分布或语言模型能够预测样本精度的指标。

在 AI 生成内容检测的背景下，困惑度作为衡量 AI 生成文本的试金石。困惑度越低，文本由 AI 生成的概率越大。

这就像侦探使用指纹匹配来识别嫌疑人一样。

以下的表格对此进行了详解：

爆发度（Burstiness）：AI 生成文本的标志性特征

爆发度是由 AI 模型生成的句子长度和复杂程度的变化。

想象一下您在一家餐厅里，现场充斥着各种对话，有些大声喧哗，有些安静私密。与这些对话相似，由人写出的句子有很多细微差别，因此常常让人难以预料。

但是，AI 模型产生的结果通常在长度和复杂性上更趋于一致，而人类写作则表现出更多的多样性或者说“爆发性”。如果 AI检测器注意到句子的长度、结构和节奏的细微差异，它们也会将文本标记为潜在的 AI生成文本。

以下表格中的一些例子：

AI 检测的准确性如何？

我会直截了当地告诉您，即使分数为100%，它也永远不会是100%准确的。

那只是模型的置信度。

当 AI 检测器分析文本时，它通常会基于所给材料的显著特征计算每种分类的分数或概率，而不仅仅由人类编写或 AI 生成的内容之间的区别所决定。

例如，假设我们使用 AI 检测器对某些文本进行了分析，它为“AI”和“人类”分别给出了0.7和0.3的分数。

这些数字表示我们的检测器已经大致判断出，我们的材料属于同种类型和非同种类型的概率之比为7:3（70%对30%）。

因此，最终决定是否适用某种类型变得非常容易。

与其把事物划分为“人类”与“AI”，倒不如给它们分配概率度量，这样才能更深入地了解预测的可信度。除了把文字归类成两类外，还需要考虑许多因素来决定文字是由人写的还是由AI写的。

如果所使用的评估方法涉及计算概率得分，则这些得分之间的差距程度可能会影响 AI 模型对预测的确定性。

例如，如果分配给 AI 生成的作品和人工完成的作品的分数之间没有太大的差异（例如得分分别为0.51和0.49），那么检测它们的来源将比它们的概率差距很大的情况更具挑战性（例如获得0.9和0.1的概率差距）。

因此，尽管产生二进制结果，但这个决定包括详细的分析，很大程度上依赖于概率得分之间的差异。

注意：您可能会看到其他文章讨论 AI 检测器如何通过计算每个单词成为下一个预测单词或温度参数（temperature：指一种用于控制生成文本的随机性和创造性的参数，通常使用softmax函数实现）的概率值来工作。这是指 AI 作者的工作方式，而不是 AI 检测器。那些文章完全搞错了搜索意图。

这是一个相当长的段落，但这是我能够最好地解释它的方式。

AI内容检测的前景如何？

随着我们见证人工智能的进一步发展，机器生成内容的复杂程度也在不断增加，这给有效检测此类内容带来了独特的挑战。因此，所有参与其开发过程的人都需要努力创建更加先进和准确的工具，以跟上应对这种复杂性的能力。

准确检测由AI生成的虚假信息对于维护在线信息的可信度至关重要，这将是有效应对这些威胁的唯一途径。

此外，我们需要特别关注与隐私侵犯、违背意愿和潜在的滥用这种强大技术相关的道德考虑。

谁使用AI检测？

以下是一些最受益于使用AI检测的群体：

学校：防止学生滥用AI写作软件。

企业：摆脱垃圾邮件、虚假评论或虚假新闻。

执法机构：消除冒充、身份欺诈和网络欺凌等犯罪活动。

社交媒体平台：清除散布和鼓吹不实信息的机器人和虚假账号。

媒体和新闻组织：识别虚假新闻和宣传，甚至替换过度依赖AI的作家。

政府组织：根除虚假信息的运动和宣传。

常见问题

AI内容检测工具是否存在限制或缺陷？

AI内容检测工具确实存在一些限制和缺陷。随着人工智能产生的内容不断增多，人们越来越难分辨出这些文字是否是由人类产生的，因此它们的准确性并不总是完美的。

此外，AI检测器可能难以识别那些被特意设计成不可被检测出的AI生成内容。未来AI生成和检测技术的发展将共同决定AI检测的局限性程度。

为什么要在SEO中使用AI检测？

尽管谷歌在最近的更新中表示，如果AI生成的内容有价值，就不再会被视为垃圾内容，但关于谷歌是否能够检测到AI生成的内容，仍然有争议。您永远无法真正知道谷歌何时或是否会改变立场而对您进行惩罚。因此，大多数SEO（搜索引擎优化）仍会使用AI检测来确保安全。

AI检测的准确性如何？

AI检测只能准确判断所检测文本与其训练数据的相似程度。它提供的是置信度评分，而不是简单的是或否的结果。