识别ChatGPT造假,效果超越OpenAI：北大、华为的AI生成检测器来了 _ChatGPT

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AI 造假的成功率很高，前几天「10 分钟骗 430万」还上了热搜。在最热门的大语言模型上，研究人员最近探索了一种识别方法。

随着生成式大模型的不断进步，它们生成的语料正逐步逼近人类。虽然大模型正在解放无数文书的双手，它以假乱真的强劲能力也为一些不法分子所利用，造成了一系列社会问题：

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来自北大、华为的研究者们提出了一种识别各式 AI 生成语料的可靠文本检测器。根据长短文本的不同特性，提出了一种基于 PU 学习的多尺度 AI 生成文本检测器训练方法。通过对检测器训练过程的改进，在同等条件下能取得在长、短 ChatGPT 语料上检测能力的可观提升，解决了目前检测器对于短文本识别精度低的痛点。
【识别ChatGPT造假,效果超越OpenAI：北大、华为的AI生成检测器来了】

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论文地址：
https://arxiv.org/abs/2305.18149
代码地址 (MindSpore)：
https://Github.com/mindspore-lab/mindone/tree/master/examples/detect_chatgpt
代码地址 (PyTorch)：
https://github.com/YuchuanTian/AIGC_text_detector
引言
随着大语言模型的生成效果越发逼真，各行各业迫切需要一款可靠的 AI 生成文本检测器。然而，不同行业对检测语料的要求不同，例如在学术界，普遍需要对大段完整的学术文本进行检测；在社交平台上，需要对相对简短而较为支离破碎的假消息进行检测。然而，既有检测器往往无法兼顾各式需求。例如，主流的一些 AI 文本检测器对较短的语料预测能力普遍较差。
对于不同长度语料的不同检测效果，作者观察到较短的 AI 生成文本可能存在着一部分归属上的「不确定性」；或者更直白地说，由于一些 AI 生成短句同时也常常被人类使用，因而很难界定 AI 生成的短文本是否来自于人或 AI 。这里列举了几个人和 AI 分别对同一问题做出回答的例子：

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由这些例子可见，很难对 AI 生成的简短回答进行识别：这类语料与人的区别过小，很难严格判断其真实属性。因此，将短文本简单标注为人类 / AI 并按照传统的二分类问题进行文本检测是不合适的。
针对这个问题，本研究将人类 / AI 的二分类检测部分转化为了一个部分 PU（Positive-Unlabeled）学习问题，即在较短的句子中，人的语言为正类（Positive），机器语言为无标记类（Unlabeled），以此对训练的损失函数进行了改进。此改进可观地提升了检测器在各式语料上的分类效果。
算法细节
在传统的 PU 学习设定下，一个二分类模型只能根据正训练样本和无标记训练样本进行学习。一个常用的 PU 学习方法是通过制定 PU loss 来估计负样本对应的二分类损失：

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其中，表示正样本与正标签计算的二分类损失；表示将无标记样本全部假定为负标签计算的二分类损失；表示将正样本假定为负标签计算的二分类损失；表示的是先验正样本概率，即正样本在全部 PU 样本中的预估占比。在传统的 PU 学习中，通常将先验设置为一个固定的超参数。然而在文本检测的场景中，检测器需要处理各式长度不同的文本；而对于不同长度的文本而言，其正样本在所有和该样本相同长度的 PU 样本中的预估占比也是不同的。因此，本研究对 PU Loss 进行了改进，提出了长度敏感的多尺度 PU（MPU）loss 损失函数。
具体地，本研究提出了一个抽象的循环模型对较短文本检测进行建模。传统的 NLP 模型在处理序列时，通常是一个马尔可夫链的结构，如 RNN、LSTM 等。此类循环模型的这个过程通常可以理解为一个逐渐迭代的过程，即每个 token 输出的预测，都是由上一个 token 及之前序列的预测结果和该 token 的预测结果经过变换、融合得到的。即以下过程：