您可能已經使用過一些AI寫作檢測器，但是現在您想知道AI檢測是如何工作的，對么?我不是AI研究專家。但是，我可以從數據科學的角度來解釋這個問題。

我將講述：

什么是AI檢測

在訓練這些模型時，需要用到哪些技術

誰需要使用它們

其他重要的常見問題

什么是AI檢測？

AI檢測是利用復雜的機器學習和自然語言處理模型，實現對人工文本與機器文本的區分。它包括使用人工智能檢測軟件，該軟件在已建立的文本庫中進行訓練，從而開發預測算法，這種算法能夠從新的測試材料中識別出模式。然后，您會獲得一個概率分值，用于判斷該被評估的材料是通過人工創建還是自動創建的。

為什么AI文本檢測很重要？

人工智能文本檢測對于確保信息的可靠性非常重要，在搜索引擎優化(SEO)、學術界和法律領域也能發揮關鍵作用。

AI內容生成器無疑很有用，而且在競爭中必不可少。但它們同樣也是出了名的不可靠。因此，無論是谷歌，還是學校，以及客戶，都想要確定內容，您不能不加審核就把原創內容發出去。

您能想象如果人們被允許:

不經事實核實就寫有關金錢和生活的話題（YMYL）

發表的期刊文章中“同行評議”這一術語不再具有任何價值

提供通用的AI智能生成的法律建議

信任將不復存在。

這也是為什么您要用到這些工具的原因，因為在大部分時間里，人們并不知道它們之間的區別。

AI文本檢測是如何工作的

我們再深入看下這些工具有那些不同的工作方式。

但這里有兩個主要概念：

語言分析：檢查句子結構以尋找語義或重復。

對比分析：與訓練數據集進行比較，尋找與先前識別的實例的相似性。

這些是訓練模型以使用上述兩個概念來檢測 AI 內容時使用的更常見的一些技術。

分類器：AI檢測的分類帽

分類器有點像哈利波特中的分類帽，將數據分到預先確定的類中。

使用機器或深度學習模型，這些分類器檢查各種特征，如用詞、語法、風格和語氣，以區分AI生成的文本和人工書寫的文本。

想象一個散點圖，其中每個數據點都是一個文本條目，這些特征將形成坐標軸。

那么，假設我們有兩個類：

AI文本

人工文本

您所測試的任何文本都將屬于這兩個集群中的一個。下面是我制作的圖形，方便您看到。

分類器的工作是形成一個邊界來分隔這兩個類。

根據使用的分類器模型，一些示例包括：

邏輯回歸

決策樹

隨機森林

支持向量機（SVM）

K-最近鄰(KNN)

注意：您不需要知道它們是什么，只需知道它們是以不同方式對數據進行排序的算法。

該邊界可能是一條線、曲線或其他一些隨機形狀。

當您測試一個新文本（數據點）時，分類器會簡單地將它們放在這些類中的任何一個中。

嵌入：單詞的DNA

如果每個單詞都有自己的秘密代碼，就像我們在看一些驚心動魄的間諜電影一樣，會怎么樣？

在人工智能（AI）和語言理解方面，這正是發生的情況。

這些代碼被稱為嵌入式編碼（Embeddings）。本質上，它們是單詞唯一的DNA。通過捕捉每個術語背后的核心含義，并理解每個術語在上下文中如何與其他術語相關，這些嵌入式編碼形成了一個語義網絡。

這是通過將每個單詞表示為N維空間中的向量并運行一些高級計算來實現的。它可以是2D、3D或302934809D。

注意：向量是一個同時具有大小和方向的量。但是對于這個解釋，只需把它當作是圖表上的坐標即可。

但是為什么是向量呢？

因為計算機無法理解單詞。令人震驚，但這是現實。因此，必須通過向量化將單詞首先轉換為數字。以下是一個表格示例：

注意：向量化的文本數值可以具有廣泛的取值范圍，不僅僅是二進制的1或0。我只是為了更容易地可視化而做出了這樣的表格。

這是另一個在二維圖形上繪制向量的例子：

我確信您能夠想象三維物體的外觀，但請不要讓我描繪四維物體，因為沒人知道會是什么樣。然而，通過數學算法，計算機可以使用數學魔法來呈現出四維物體。

這正是谷歌運作的方式。您在搜索欄中輸入內容，卻能獲得與其驚人相關的結果，這是如何實現的呢？

但是，如何區分人工生成的文本與使用 AI 生成的文本呢？

我們將所有文本轉換為它們各自的嵌入式向量，然后將它們輸入機器學習模型進行訓練。

模型即使不知道任何實際的措辭，也會形成所有這些連接，并找出與 AI 生成文本常見的所有“代碼”。

但是，如何區分人工生成的文本與使用 AI 生成的文本呢？

我們將所有文本轉換為它們各自的嵌入式向量，然后將它們輸入機器學習模型進行訓練。

模型即使不知道任何實際的措辭，也會形成所有這些連接，并找出與 AI 生成文本常見的所有“代碼”。

困惑度（Perplexity）：AI 生成文本的試金石

困惑度是一個衡量概率分布或語言模型能夠預測樣本精度的指標。

在 AI 生成內容檢測的背景下，困惑度作為衡量 AI 生成文本的試金石。困惑度越低，文本由 AI 生成的概率越大。

這就像偵探使用指紋匹配來識別嫌疑人一樣。

以下的表格對此進行了詳解：

爆發度（Burstiness）：AI 生成文本的標志性特征

爆發度是由 AI 模型生成的句子長度和復雜程度的變化。

想象一下您在一家餐廳里，現場充斥著各種對話，有些大聲喧嘩，有些安靜私密。與這些對話相似，由人寫出的句子有很多細微差別，因此常常讓人難以預料。

但是，AI 模型產生的結果通常在長度和復雜性上更趨于一致，而人類寫作則表現出更多的多樣性或者說“爆發性”。如果 AI檢測器注意到句子的長度、結構和節奏的細微差異，它們也會將文本標記為潛在的 AI生成文本。

以下表格中的一些例子：

AI 檢測的準確性如何？

我會直截了當地告訴您，即使分數為100%，它也永遠不會是100%準確的。

那只是模型的置信度。

當 AI 檢測器分析文本時，它通常會基于所給材料的顯著特征計算每種分類的分數或概率，而不僅僅由人類編寫或 AI 生成的內容之間的區別所決定。

例如，假設我們使用 AI 檢測器對某些文本進行了分析，它為“AI”和“人類”分別給出了0.7和0.3的分數。

這些數字表示我們的檢測器已經大致判斷出，我們的材料屬于同種類型和非同種類型的概率之比為7:3（70%對30%）。

因此，最終決定是否適用某種類型變得非常容易。

與其把事物劃分為“人類”與“AI”，倒不如給它們分配概率度量，這樣才能更深入地了解預測的可信度。除了把文字歸類成兩類外，還需要考慮許多因素來決定文字是由人寫的還是由AI寫的。

如果所使用的評估方法涉及計算概率得分，則這些得分之間的差距程度可能會影響 AI 模型對預測的確定性。

例如，如果分配給 AI 生成的作品和人工完成的作品的分數之間沒有太大的差異（例如得分分別為0.51和0.49），那么檢測它們的來源將比它們的概率差距很大的情況更具挑戰性（例如獲得0.9和0.1的概率差距）。

因此，盡管產生二進制結果，但這個決定包括詳細的分析，很大程度上依賴于概率得分之間的差異。

注意：您可能會看到其他文章討論 AI 檢測器如何通過計算每個單詞成為下一個預測單詞或溫度參數（temperature：指一種用于控制生成文本的隨機性和創造性的參數，通常使用softmax函數實現）的概率值來工作。這是指 AI 作者的工作方式，而不是 AI 檢測器。那些文章完全搞錯了搜索意圖。

這是一個相當長的段落，但這是我能夠最好地解釋它的方式。

AI內容檢測的前景如何？

隨著我們見證人工智能的進一步發展，機器生成內容的復雜程度也在不斷增加，這給有效檢測此類內容帶來了獨特的挑戰。因此，所有參與其開發過程的人都需要努力創建更加先進和準確的工具，以跟上應對這種復雜性的能力。

準確檢測由AI生成的虛假信息對于維護在線信息的可信度至關重要，這將是有效應對這些威脅的唯一途徑。

此外，我們需要特別關注與隱私侵犯、違背意愿和潛在的濫用這種強大技術相關的道德考慮。

誰使用AI檢測？

以下是一些最受益于使用AI檢測的群體：

學校：防止學生濫用AI寫作軟件。

企業：擺脫垃圾郵件、虛假評論或虛假新聞。

執法機構：消除冒充、身份欺詐和網絡欺凌等犯罪活動。

社交媒體平臺：清除散布和鼓吹不實信息的機器人和虛假賬號。

媒體和新聞組織：識別虛假新聞和宣傳，甚至替換過度依賴AI的作家。

政府組織：根除虛假信息的運動和宣傳。

常見問題

AI內容檢測工具是否存在限制或缺陷？

AI內容檢測工具確實存在一些限制和缺陷。隨著人工智能產生的內容不斷增多，人們越來越難分辨出這些文字是否是由人類產生的，因此它們的準確性并不總是完美的。

此外，AI檢測器可能難以識別那些被特意設計成不可被檢測出的AI生成內容。未來AI生成和檢測技術的發展將共同決定AI檢測的局限性程度。

為什么要在SEO中使用AI檢測？

盡管谷歌在最近的更新中表示，如果AI生成的內容有價值，就不再會被視為垃圾內容，但關于谷歌是否能夠檢測到AI生成的內容，仍然有爭議。您永遠無法真正知道谷歌何時或是否會改變立場而對您進行懲罰。因此，大多數SEO（搜索引擎優化）仍會使用AI檢測來確保安全。

AI檢測的準確性如何？

AI檢測只能準確判斷所檢測文本與其訓練數據的相似程度。它提供的是置信度評分，而不是簡單的是或否的結果。