如何避免ai生成内容的风险
人工智能生成内容技术正以前所未有的速度向前狂奔这股浪潮给学术界带来了不小的麻烦国内一所高校刚出炉的研究发现有超过三成的学生作业里能看出代写的影子只是程度不同而已年全球学术诚信报告也透露出一个严峻的情况论文中内容的占比比去年同期涨了教育部门已经把这事儿当成了重点关注对象检测的技术底细现在市面上主流的检测系统主要靠三类技术特征来干活文本模式分析会把词频分布句法结构等项语言学特征统计一番然后搭建出判别模型语义连贯性检测专门盯着段落之间的逻辑连接紧不紧密写出来的文本往往是局部看着挺顺整体却接不上风格一致性验证则是拿作者以前的作品和要检测的文本比一比看看写作习惯是不是一个路子有个实验室的测试数据挺能说明问题要是文本的困惑度低于而且突发性评分高于那它被判定成生成的可能性能有这些能用数字衡量的指标给检测工作提供了实打实的判断依据免费检测工具的短板网上倒是有不少免费的检测服务但靠不靠谱就得打个问号了它们的问题很明显数据库更新慢半拍最新模型生成的文本根本认不出来检测的角度太单一常常只看看表面的语法特征而且对检测结果的解读没人给出专业指导很容易判断错某学术期刊编辑部做过个实验结果显示免费工具对生成的内容漏检率居然高达那些典型的误判事儿有位研究生写的文献综述就因为引用了好多标准术语结果被错当成写的了非母语者写的论文因为语法和常规的不一样也被错误地标记了用公式化写法写出来的学术论文被当成机器生成的了专业检测系统的过人之处跟免费工具比起来专业系统有三个厉害的本事多模态检测算法能同时分析文本代码数学公式这些东西动态学习机制每个星期都更新就是为了对付新出现的模型还有溯源功能能顺着线索找到内容是怎么生成的某高校图书馆的测试报告说专业系统对人机协作写出来的混合文本识别准确率能达到检测结果该怎么用才好要是检测报告说有些内容可疑建议按不同情况来处理低风险的内容相似度在局部改改就行中风险的相似度就得调整结构再加点自己原创的观点高风险的相似度超过那核心章节最好重写某学术道德委员会说得很明白检测工具就是个帮忙的最终怎么判断还得靠专家来评估学术写作该怎么应对为了防着带来的风险研究者可以搞个三重防护写东西的时候把创作日志记得详细点重要的论点把想法是怎么来的写清楚用文献管理工具把引用弄得规规矩矩某国家重点实验室要求所有论文提交的时候都得附上写作过程的视频记录这么一来有争议的检测结果少了有个事儿得提个醒太依赖检测工具可能会出逆向工程的问题有些作者会照着检测标准故意改自己的写作风格年学术出版伦理指南特意强调防不能光靠技术最根本的是加强学术伦理教育技术更新换代这么快研究者得常看看检测标准有啥新变化某学科联盟出的特征白皮书每个季度都会更新里面把各个学科领域的风险特征指标列得清清楚楚值得研究者好好参考