AuthentiGPT: Detecting Machine-Generated Text via Black-Box Language Models Denoising

📄 arXiv: 2311.07700v1 📥 PDF

作者: Zhen Guo, Shangdi Yu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-11-13

💡 一句话要点

提出AuthentiGPT以解决机器生成文本检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器生成文本 文本检测 黑箱模型 去噪技术 语言模型 学术诚信 虚假信息

📋 核心要点

  1. 现有方法在检测机器生成文本时面临数据需求高、模型复杂等挑战，难以适应不同的生成模型。
  2. AuthentiGPT通过黑箱LLM对文本进行去噪，并进行语义比较，提供了一种高效的文本分类方案。
  3. 在特定领域数据集上，AuthentiGPT取得了0.918的AUROC分数，优于其他商业算法，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）虽然带来了巨大的机遇，但也引发了伦理困境，尤其是其生成的文本与人类写作的高度相似性可能导致学术不端、虚假信息和欺诈等问题。为了解决这一问题，本文提出了AuthentiGPT，这是一种高效的分类器，能够区分机器生成文本和人类撰写的文本。AuthentiGPT假设人类撰写的文本分布在机器生成文本的外部，利用黑箱LLM对输入文本进行去噪，并通过语义比较去噪文本与原始文本，以判断内容是否为机器生成。该方法仅需一个可训练参数，避免了大规模训练数据集的需求、LLM输出的水印处理或对数似然计算。AuthentiGPT的检测能力可轻松适应任何生成语言模型，并在特定领域数据集上获得0.918的AUROC分数，显示出其在学术环境中检测机器生成文本的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器生成文本与人类撰写文本的区分问题。现有方法通常依赖于大量标注数据或复杂的模型，难以在不同生成模型间通用。

核心思路：AuthentiGPT假设人类文本与机器生成文本的分布不同，通过对输入文本添加噪声并利用黑箱LLM进行去噪，进而进行语义比较来判断文本来源。

技术框架：AuthentiGPT的整体架构包括输入文本的噪声添加、黑箱LLM的去噪处理和去噪后文本与原始文本的语义比较三个主要模块。

关键创新：AuthentiGPT的主要创新在于仅使用一个可训练参数，避免了对大规模数据集的依赖，且能适应多种生成模型，显著简化了检测流程。

关键设计：该方法的设计中，去噪过程不需要计算复杂的损失函数或对数似然，极大地提高了检测效率和适用性。通过这种设计，AuthentiGPT能够快速适应不同的文本生成环境。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在实验中，AuthentiGPT在特定领域数据集上取得了0.918的AUROC分数，显著优于其他商业算法，展示了其在机器生成文本检测中的有效性和可靠性。这一结果表明，AuthentiGPT在实际应用中具有较高的检测能力和适应性。

🎯 应用场景

AuthentiGPT的潜在应用领域包括学术界、新闻媒体和社交平台等，能够有效识别机器生成的内容，减少虚假信息传播的风险。随着生成模型的不断发展，该技术在确保信息真实性和维护学术诚信方面具有重要的实际价值和深远的影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have opened up enormous opportunities while simultaneously posing ethical dilemmas. One of the major concerns is their ability to create text that closely mimics human writing, which can lead to potential misuse, such as academic misconduct, disinformation, and fraud. To address this problem, we present AuthentiGPT, an efficient classifier that distinguishes between machine-generated and human-written texts. Under the assumption that human-written text resides outside the distribution of machine-generated text, AuthentiGPT leverages a black-box LLM to denoise input text with artificially added noise, and then semantically compares the denoised text with the original to determine if the content is machine-generated. With only one trainable parameter, AuthentiGPT eliminates the need for a large training dataset, watermarking the LLM's output, or computing the log-likelihood. Importantly, the detection capability of AuthentiGPT can be easily adapted to any generative language model. With a 0.918 AUROC score on a domain-specific dataset, AuthentiGPT demonstrates its effectiveness over other commercial algorithms, highlighting its potential for detecting machine-generated text in academic settings.