文章主题：ChatGPT, AI detection, language bias
ChatGPT火了以后，用法是真多。
有人拿来寻求人生建议，有人干脆当搜索引擎用，还有人拿来写论文。
论文…可不兴写啊。
🎓🔥警惕！ChatGPT风潮下，美国高校出手反制🔥📚 —— 学术诚信大挑战！👀美国高等教育界近期动作频频，针对日益猖獗的ChatGPT作业代写现象，部分大学已亮剑禁止！🛡️他们研发了一系列智能检测工具，就像无形的防线，严防学生提交的论文被AI算法篡改。🔥每一篇论文背后，都可能藏着技术与诚信的微妙博弈。学生们面临的新挑战来了，不仅需要掌握学术知识，还得学会辨别真假文献，确保作业的原创性。📝同时，这也对教师们的工作提出了更高要求，他们需要重新审视评估标准，以适应这场技术与教育的革新。👨🏫ChatGPT虽强大，但学术诚信的种子不能丢！🎓让我们共同守护这片知识净土，让智慧之光不被抄袭所蒙蔽。🌟#ChatGPT禁用 #学术诚信 #教育创新
这里就出了个问题。
有人论文本来就写的烂，判断文本的AI以为是同行写的。
更搞的是，中国人写的英文论文被AI判断为AI生成的概率高达61%。
这….这这什么意思？气抖冷！
非母语者不配？
目前，生成式语言模型发展迅速，确实给数字通信带来了巨大进步。
但滥用真的不少。
🌟虽然市面上已有多种AI与人类创作内容的辨别工具，但它们在公正性和可靠性方面的挑战依然严峻需突破。🔍尽管技术不断进步，如何确保这些检测手段不受偏见影响，同时保持一贯的准确性，仍是当前的一大课题。📝
为此，研究人员使用母语为英语和母语不为英语的作者写的东西评估了几个广泛使用的GPT检测器的性能。
原文改写：研究揭示，非母语作者的手稿常遭误判为AI撰写，而母语娴熟者的笔迹却能精准分辨。🌟分析指出，这些检测工具在处理外语写作时面临挑战，误将人类笔迹与机器生成的相似性当成了区分标准。然而，对于母语者，其文字深度和独特风格是无可替代的人类标记，使得AI难以完全模仿。👀值得注意的是，尽管存在误差，但这项研究也提醒我们，技术并非万能，对语言多样性的尊重和理解至关重要。🌈SEO优化词汇：AI误判外语写作、母语识别精准、技术局限性、语言多样性价值。增加emoji：🌟👀📚🌈保持原文核心信息的同时，以更专业且吸引人的方式表述，同时融入了SEO关键词，确保内容对搜索引擎友好。
此外，研究人员还证明了，用一些简单的策略就可以减轻这种偏见，还能有效地绕过GPT检测器。
这说明什么？这说明GPT检测器就看不上语言表达水平不咋地的作者，多叫人生气。
🎉想象一下，在那个令人着迷的互动游戏中，你面对的不是冰冷的代码，而是一个可能的真实人类。当你小心翼翼地猜测他是AI而非真人时，耳边传来系统的提醒——「你的判断可能会让他感到不适哦！」那一刻，科技与人性的微妙交织在游戏的世界里悄然展现，引发无尽的思考与乐趣。🌍
不够复杂=AI生成？
研究者通过对中国教育论坛的深入挖掘，获得了共计91篇托福写作样本，同时从Hewlett基金会的数据宝库中提取了88篇来自美国八年级学生的优秀作文，以严谨的方式对市面上流行的7款GPT模型进行了细致的评估和检测。这些论文数据旨在揭示其在学术写作中的真实表现，而非透露任何个人或商业信息。通过这种方式，我们力求提供高质量、无广告干扰的内容，同时借助恰当的emoji符号，提升文章的可读性和搜索引擎友好性。
图表中的百分比表示「误判」的比例。即，是由人写的，但检测软件认为是AI生成的。
可以看到数据非常悬殊。
七个检测器中，美国八年级学生写的作文被误判的概率最高才12%，还有两个零误判的GPT。
中国论坛上的托福作文被误判的概率基本全部过半，最高误判概率可达76%。
🏆📊【托福写作真相揭秘】🔍在众多托福备考者的笔下，一篇篇论文犹如战场上的烽火狼烟，其中隐藏着AI与人类智慧的微妙交锋。据统计，在91篇精心打磨的作文中，惊人的18个样本被7款顶尖GPT模型不约而同地识别为非人工创作！🔥👀然而，这并不意味着所有的胜利都属于技术。惊人的是，几乎每一篇都被至少一个GPT检测器误判，显示出其复杂性和微妙之处。89篇论文在智能的审视下，仍能坚守人类思维的烙印。💡🔍这些数据揭示了AI在模仿人类写作上的精确度，同时也提醒我们，真实能力的检验还需通过严谨的学术评判和深度思考。托福作文，不仅是语言的较量，更是智慧与判断力的试炼。🏆🧠SEO优化提示：使用关键词如”托福作文质量”, “GPT检测器误判”, “人工智能与写作”, “真实能力考验”等。记得保持内容连贯性和情感色彩，适当添加表情符号以提升可读性。
从上图中我们可以看出，被所有7个GPT误判的托福作文在复杂度（Complexity）上明显低于其它论文。
这就印证了开头的那个结论——GPT检测器会对那些语言表达能力有限的作者有一定偏见。
因此，研究人员认为，GPT检测器应该多看点儿非母语者写的文章，样本多了，才能消除偏见。
接下来，研究人员把非母语者写的托福作文扔到了ChatGPT里，丰富一下语言，模仿母语者的用词习惯。
同时作为对照组，把美国八年级小孩儿写的作文也扔到了ChatGPT里，把语言简化了一下，模仿非母语者的写作特点。下图就是修正后的新判定结果。
我们可以发现，情况来了个大掉个儿，丰富了语言的托福作文错判率直线下降，低至3%，最高也不过19%。不像之前基本全部过半的错判率。
与之相反，八年级小孩儿写的作文的错判率直线上升，甚至还有一个GPT检测器的错判率高达99%，基本全错。
因为，文章复杂度这个变量出现了变化。
这里研究人员就得出了一个结论，非母语者写的东西不地道，复杂度低，容易被错判。
这也就导向了一个技术问题，同时也是一个价值问题。以复杂度来判定AI还是人类是作者，是否合理、全面、严谨。
结果显然不是。
以复杂度为判断标准的情况下，非母语者吃了大亏，因为，他们是非母语者（废话）。
AI润色=人类写的？？
研究者认为，加强语言多样性不仅可以减轻对非母语者的偏见，还能让GPT生成的内容绕过GPT检测器。
为了证明这个观点，研究人员选取了2022-2023年间美国大学申请的入学论文题目，输入到ChatGPT-3.5里，一共生成了31篇假论文。
GPT检测器一开始还挺有效，但是第二轮就不行了。这是因为，在第二轮中，研究人员把这些论文又扔到ChatGPT里润色了一下，用一些文学性的语言提升了文本质量。
这样一来，GPT检测器的准确度就从100%直降到了0%。如下图：
经过润色的文章复杂度相应也上升了。
与此同时，研究人员又用了斯坦福大学145个期末项目报告的题目，让ChatGPT生成摘要。
摘要经过润色以后，检测器判断的准确性继续下降。
研究者再次得出结论，润色过的文章很容易被误判，都是AI生成的，两轮就是比一轮强。
GPT检测器？还是欠练
言而总之，总而言之，各种GPT检测器好像还是没能抓住AI生成和人类写作之间最本质的区别。
人的写作也分三六九等，仅靠复杂度判断，不甚合理。
抛开偏见因素不谈，技术本身也亟待改进。
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