A Potential Alternative： Watermarks潜在的替代方案：水印

AI 检测器通常依赖于类似于它们旨在检测的 AI 写作工具所使用的语言模型。核心原则涉及模型评估一段文本，以确定它是否类似于它自己生成的东西。如果答案是肯定的，则表明该文本可能是人工智能生成的。

AI 检测器专注于文本中的两个关键变量：困惑性和突发性。这些变量的值越低，表示文本由 AI 生成的可能性越高。让我们澄清一下这些术语的含义：

Perplexity

困惑：

困惑度衡量文本的不可预测性，衡量其使普通读者感到困惑或困惑的可能性。换句话说，它量化了文本阅读的感性和自然程度。

人工智能语言模型旨在生成具有低困惑度的文本，因为它们更有可能有意义和流畅地阅读，但它们也更可预测。

由于更具创造性的语言选择，人类写作往往会表现出更高的困惑，尽管偶尔会有错别字。

语言模型通过预测句子中的下一个单词来运行，选择最合适的选项。例如，在句子“我最后睡不着……”中，不同的延续具有不同程度的合理性。

低困惑度表示 AI 生成的文本。

Burstiness

突发性：

突发性衡量的是句子结构和长度的变化，类似于困惑，但侧重于句子而不是单个单词。

句子结构和长度变化最小的文本具有较低的突发性。

具有不同结构和长度的文本表现出很高的突发性。

与人类文本相比，AI 生成的文本通常显示较少的“突发性”，从而导致具有传统结构的句子平均长度。这种趋势有时会使人工智能生成的写作显得单调。

低突发性表明文本可能是 AI 生成的。

ChatGPT 背后的组织 OpenAI 正在积极探索用于 AI 生成文本的“水印”系统。该系统将涉及将不可见的水印嵌入到人工智能生成的内容中，允许另一个系统对其进行检测以确认其人工智能来源。

然而，这种水印系统仍在中，其功能和有效性的细节尚未完全披露。目前还不清楚如果生成的文本经过编辑，这些提议的水印是否会持续存在。虽然这种方法为未来的人工智能检测带来了希望，但围绕其实施仍然存在许多不确定性。

在实践中，人工智能检测器通常表现良好，尤其是对于较长的文本。然而，当面对故意降低可预测性的 AI 输出时，或者当文本在生成后被编辑或释义时，他们可能会动摇。此外，如果符合低困惑度和突发性标准，检测器偶尔会将人工编写的文本误识别为 AI 生成的文本。

我们对 AI 探测器的研究表明，没有任何工具可以保证完全准确。我们发现，工具的最高准确率为84%，免费工具的最高准确率为68%。虽然这些工具为人工智能生成的可能性提供了有价值的见解，但至关重要的是不要依赖它们作为证据。

随着语言模型的不断发展，检测工具将需要不断调整以跟上步伐。即使是最有信心的供应商也承认，他们的工具不能作为人工智能生成的明确证据。目前，大学和学术机构对完全依赖这些工具持谨慎态度。

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