GPTZero:论文打假神器

2023-11-09 20:45
文章标签 论文 神器 打假 gptzero

本文主要是介绍GPTZero:论文打假神器,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

记住这张脸他是全美学生的公敌。
普林斯顿大学Edward Tian

别的学生在AI大浪潮间翻云覆雨,有的用GPT代写作业,有的用GPT代工论文,大家都忙的不亦乐乎。

正在大家都在欢呼雀跃跟作业拜拜时,就是这个小伙,普林斯顿大学的华裔小天才Edward Tian却反其道行之,用喝杯咖啡的功夫写了个专门检测文章是否由机器代写的照妖镜:GPTZero,它从文本困惑性和突发性入手,Zero背靠统计学的打分,得分越低就越可能被锤为AI代工。

在线体验网址:https://gptzero.me

看我先让GBD4随便写篇论文,再把生成的论文喂给Zero,Zero立马开锤:你的文章有AI代工嫌疑。
在这里插入图片描述

再换一篇真人写的论文测测,这次啊就喜获Zero颁发的合格证书。

(我用GPT Zero去检测我在微信公众号写的原创文章时,很多都被标记为AI代工,可能是我经常使用GPT,已经被同质化了吧)

神器一出,老师狂喜,而Edward Tian一夜成为学生公敌,哀嚎一片。

而不听劝的Edward Tian一边忙着不断修正肌肉的准确度,一边成功得到350万美元的融资和几十家教育相关组织建立合作关系。誓要帮助他们擒住AI间谍。

用魔法打败魔法,不管这事成没成,光反论文这事已经够他名垂青史了。

GPTZero是如何工作的?

在其核心,GPTZero是一个经过训练来进行推理的AI模型。它可以筛查文本 - 无论是句子、段落还是整篇文档 - 并预测这些文本是由人类编写的还是由AI生成的。它就像一只猎犬,可以从海量的文字中嗅探出AI内容。

GPTZero是通过一个大规模的人类编写和AI生成文本的数据集进行训练的,这些数据集从未在互联网上发布过。它被教会识别风格、结构以及其他语言特征中的细微差异,这些差异可以区分人类写作和AI内容。

为了判断一段摘录是否是机器人写的,GPTZero使用了两个指标:“困惑度"和"突发性”。困惑度测量文本的复杂程度;如果GPTZero对文本感到困惑,那么文本具有较高的复杂性,更有可能是人类编写的。但是,如果文本对机器人来说更为熟悉 —— 因为它已经在这种数据上进行了训练 —— 那么文本的复杂性会较低,因此更有可能是AI生成的。

另外,突发性是用来比较句子变化的。人类倾向于书写具有更高突发性的文本,例如,一些较长或复杂的句子与一些较短的句子混合出现。而AI生成的句子倾向于更统一。

参考资料:
[1]视频号:科技公园
[2]https://www.npr.org/2023/01/09/1147549845/gptzero-ai-chatgpt-edward-tian-plagiarism
[3]https://blog.enterprisedna.co/gptzero/ 作者:人工智能大讲堂 https://www.bilibili.com/read/cv27597949/ 出处:bilibili

这篇关于GPTZero:论文打假神器的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/378356

相关文章

AI hospital 论文Idea

一、Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: A Dataset and a Novel System论文地址含代码 大多数现有模型和工具主要迎合以患者为中心的服务。这项工作深入探讨了LLMs在提高医疗专业人员的沟通能力。目标是构建一个模拟实践环境,人类医生(即医学学习者)可以在其中与患者代理进行医学

论文翻译:arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述 文章目录 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述摘要1 引言 摘要 大规模语言模型(LLMs),如GPT-4、Claude-3和Gemini的快

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear

论文翻译:ICLR-2024 PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS

PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS https://openreview.net/forum?id=KS8mIvetg2 验证测试集污染在黑盒语言模型中 文章目录 验证测试集污染在黑盒语言模型中摘要1 引言 摘要 大型语言模型是在大量互联网数据上训练的,这引发了人们的担忧和猜测,即它们可能已

OmniGlue论文详解(特征匹配)

OmniGlue论文详解(特征匹配) 摘要1. 引言2. 相关工作2.1. 广义局部特征匹配2.2. 稀疏可学习匹配2.3. 半稠密可学习匹配2.4. 与其他图像表示匹配 3. OmniGlue3.1. 模型概述3.2. OmniGlue 细节3.2.1. 特征提取3.2.2. 利用DINOv2构建图形。3.2.3. 信息传播与新的指导3.2.4. 匹配层和损失函数3.2.5. 与Super

BERT 论文逐段精读【论文精读】

BERT: 近 3 年 NLP 最火 CV: 大数据集上的训练好的 NN 模型,提升 CV 任务的性能 —— ImageNet 的 CNN 模型 NLP: BERT 简化了 NLP 任务的训练,提升了 NLP 任务的性能 BERT 如何站在巨人的肩膀上的?使用了哪些 NLP 已有的技术和思想?哪些是 BERT 的创新? 1标题 + 作者 BERT: Pre-trainin

[论文笔记]LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale

引言 今天带来第一篇量化论文LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale笔记。 为了简单,下文中以翻译的口吻记录,比如替换"作者"为"我们"。 大语言模型已被广泛采用,但推理时需要大量的GPU内存。我们开发了一种Int8矩阵乘法的过程,用于Transformer中的前馈和注意力投影层,这可以将推理所需

以后写代码都是AI自动写了,Cursor+Claude-3.5-Sonnet,Karpathy 点赞的 AI 代码神器。如何使用详细教程

Cursor 情况简介 AI 大神 Andrej Karpathy 都被震惊了!他最近在试用 VS Code Cursor +Claude Sonnet 3.5,结果发现这玩意儿比 GitHub Copilot 还好用! Cursor 在短短时间内迅速成为程序员群体的顶流神器,其背后的原因在于其默认使用 OpenAI 投资的 Claude-3.5-Sonnet 模型,这一举动不仅改变了代码生成

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题 农作物的种植策略 参考论文 无水印

持续更新中,2024年数学建模比赛思路代码论文都会发布到专栏内,只需订阅一次!  完整论文+代码+数据结果链接在文末!  订阅后可查看参考论文文件 第一问 1.1 问题重述 这个问题围绕的是华北山区的某乡村,在有限的耕地条件下,如何制定最优的农作物种植策略。乡村有 34 块露天耕地和 20 个大棚,种植条件包括粮食作物、蔬菜、水稻和食用菌。除了要考虑地块的面积、种植季节等,还要确保

OBItools:Linux下的DNA条形码分析神器

在生物信息学领域,DNA条形码分析是一种非常常见的研究方法,用于物种鉴定、生态学和进化生物学研究。今天要介绍的工具就是专为此设计的——OBItools。这个工具集专门用于处理生态学和进化生物学中的DNA条形码数据,在Linux环境下运行。无论你是本科生还是刚入门的科研人员,OBItools都能为你提供可靠的帮助。 OBItools的功能亮点 OBItools是一个强大的工具包,特别适合DNA条形