小细节原文标题：《「ChatGPT 克星」升级：老师可以把全班作业丢进去检测了！华人作者：免费用》
「ChatGPT 克星」，升级了！
没错，就是之前华人小哥 Edward Tian 所打造出来的那个 GPTZero，几秒内就能摸清文字是人类还是 AI 写的。
而时隔近一个月，小哥所推出的版本名叫 GPTZeroX，并且他还说：
这是专门为教育工作者打造的 AI 模型。
消息一出，立即吸引了大批网友涌入，一天之内便有 40 万的访问量和 220 万的服务请求。
那么这一次，这位「ChatGPT 克星」又带来了哪些新能力？
混写也能测，还支持 Word 等格式
升级的一大特点，就是 GPTZeroX 可以检测出来“人类 + AI”混写的文字内容。
例如我们先把一段人类写的新闻丢进去检测：
GPTZeroX 在短短几秒钟时间内，非常迅速的给出了答案：
Your text is likely to be written entirely by a human.
你的文本很可能完全是由人写的。
接下来，我们再把一段 ChatGPT 写的文字，丢进刚才那段新闻的后边，来一场混合检测：
这一次，GPTZero 给出的回答是：
Your text includes parts written by AI.
你的文本一部分是由 AI 编写的。
并且 ChatGPT 生成的内容还会用黄色高亮标记出来。
小哥对此表示：
这是教育工作者一直想要的一个关键功能。
但老师们检查学生作业的时候，一段一段的把文字复制粘贴进来也相当繁琐的工作了。
于是乎，这位小哥还贴心地推出了另一个新功能 —— 可批量导入文件，支持 Word、PDF 和 TXT 等格式。
并且网站在介绍这个功能时，是这么描述的
：
除此之外，为了防止服务发生崩溃，小哥还搞了一个 Python API，是已经完成压力测试的那种。
最后，小哥还贴心地说了一句：
我承诺，本网站对个体教师和教育工作者，保持免费！
怎么做到的？
它主要靠“perplexity”，即文本的“困惑度”作为指标来判断所给内容到底是谁写的。
NLP 领域的朋友们都知道，这个指标就是用来评价一个语言模型的好坏的。
在这里，每当你喂给 GPTZero 一段测试内容，它就会分别计算出：
1、文字总困惑度
这个值越高，就越可能出自人类之手。
2、所有句子的平均困惑度
句子越长，这个值通常就越低。
3、每个句子的困惑度
通过条形图的方式呈现，鼠标悬浮到各个方块就可以查看相应的句子是什么（这里就两块，因为我此时输入的测试内容就俩句子）。
之所以要绘制这样的条形图，作者也作出了解释：
根据最新的一些研究：人类书写的一些句子可能具有较低的困惑度（前面说过，人类的困惑度是比较高的），但随着继续写，困惑度势必会出现峰值。
相反，用机器生成的文本，其困惑度是均匀分布的，并且总是很低。
除此之外，GPTZero 还会挑出困惑度最高的那个句子（也就是最像人写的）：
反 ChatGPT 之风正盛
正所谓道高一尺魔高一丈，在 ChatGPT 尽显十八般武艺之际，诸如小哥 GPTZero 一样“用魔法打败魔法”的工具、研究也在层出不穷。
例如最近斯坦福大学为了不让学生借助 ChatGPT 之力来写论文或作弊，推出了“反侦察”神器 ——DetectGPT。
这种方法既不需要训练单独的分类器，也不需要收集真实或生成的段落的数据集，是一种基于概率曲率的零样本方法。
除此之外，就连 OpenAI 自己也联合哈佛等高校机构联合打造了一款检测器：GPT-2 Output Detector。
作者们先是发布了一个“GPT-2 生成内容”和 WebText（专门从国外贴吧 Reddit 上扒下来的）数据集，让 AI 理解“AI 语言”和“人话”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。其中人话一律被识别为 True，AI 生成的内容则一律被识别为 Fake。
（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。）
……
嗯，看来 ChatGPT 在大步向前迈的同时，顺便还推动了“反 ChatGPT”研究的发展。
参考链接：
[1] https://twitter.com/edward_the6/status/1619874139954905090
[2] https://arxiv.org/abs/2301.11305
本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：金磊
本文由LinkNemo爬虫[Echo]采集自[https://www.ithome.com/0/670/841.htm]
