AI Content Self-Detection for Transformer-based Large Language Models

📄 arXiv: 2312.17289v1 📥 PDF

作者: Antônio Junior Alves Caiado, Michael Hahsler

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-28

💡 一句话要点

提出AI内容自检测方法，评估Transformer大语言模型识别自身生成内容的能力

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

关键词: AI内容检测 大语言模型 Transformer模型 自检测 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有剽窃检测系统无法有效识别AI生成文本，给学术诚信带来挑战。
  2. 提出直接溯源检测的概念，研究AI模型是否能识别自身生成的内容。
  3. 实验结果表明，不同AI模型自检测能力差异显著，Bard和ChatGPT表现较好。

📝 摘要（中文）

本文探讨了基于Transformer的大语言模型（如ChatGPT、Bard和Claude）在文本生成方面的应用，以及由此产生的作者身份归属问题。尤其是在学术环境中，不当使用AI生成工具可能会阻碍学生学习或通过大量自动生成的衍生作品扼杀研究。现有的剽窃检测系统可以追溯提交文本的来源，但尚未配备准确检测AI生成文本的方法。本文提出了直接溯源检测的思想，并评估了生成式AI系统是否能够识别其自身的输出，并将其与人类撰写的文本区分开来。通过零样本学习进行了一项小型实证研究，以验证当前基于Transformer的模型是否能够自检测其生成的文本。结果表明，AI系统识别其生成文本的能力各不相同。谷歌的Bard模型表现出最强的自检测能力，准确率达到94%，其次是OpenAI的ChatGPT，准确率为83%。另一方面，Anthropic的Claude模型似乎无法进行自检测。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何检测由大型语言模型（LLMs）生成的文本的问题。现有方法，如剽窃检测系统，主要关注于识别文本的来源，但无法有效区分AI生成文本和人类撰写文本。这在学术界尤其重要，因为学生可能使用LLMs生成作业，从而影响学习效果和学术诚信。

核心思路：论文的核心思路是探索LLMs是否具备“自检测”能力，即识别自身生成文本的能力。作者认为，基于Transformer的模型可能已经学习到其生成文本的特定模式，因此可以通过适当的方法来激活这种能力。

技术框架：论文采用零样本学习的方式进行实验。首先，使用不同的LLMs（ChatGPT, Bard, Claude）生成文本。然后，设计特定的提示语，询问模型该文本是否由其自身生成。最后，根据模型的回答来评估其自检测的准确率。整体流程简单直接，旨在初步验证LLMs的自检测潜力。

关键创新：论文的关键创新在于提出了“AI内容自检测”的概念，并尝试利用LLMs自身的能力来解决AI生成内容检测的问题。与传统的外部检测方法不同，这种方法更加高效和便捷，并且有可能在LLMs内部集成，从而实现更可靠的AI内容管理。

关键设计：实验的关键设计在于提示语的选择。作者需要设计能够有效引导LLMs进行自检测的提示语。此外，实验还关注不同LLMs在自检测能力上的差异，并尝试分析造成这些差异的原因。论文没有涉及复杂的网络结构或损失函数设计，而是侧重于概念验证和初步探索。

📊 实验亮点

实验结果显示，Google的Bard模型在自检测方面表现最佳，准确率高达94%，OpenAI的ChatGPT模型准确率也达到了83%。相比之下，Anthropic的Claude模型似乎不具备自检测能力。这些结果表明，不同LLMs在自检测能力上存在显著差异，可能与模型的训练数据、架构设计等因素有关。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于学术诚信检测、AI内容溯源、以及防止AI生成内容的滥用。通过提高AI模型识别自身生成内容的能力，可以有效减少学术不端行为，并为AI生成内容的安全可靠使用提供保障。未来，该技术可集成到AI写作工具中，帮助用户识别和标记AI生成内容。

📄 摘要（原文）

$ $The usage of generative artificial intelligence (AI) tools based on large language models, including ChatGPT, Bard, and Claude, for text generation has many exciting applications with the potential for phenomenal productivity gains. One issue is authorship attribution when using AI tools. This is especially important in an academic setting where the inappropriate use of generative AI tools may hinder student learning or stifle research by creating a large amount of automatically generated derivative work. Existing plagiarism detection systems can trace the source of submitted text but are not yet equipped with methods to accurately detect AI-generated text. This paper introduces the idea of direct origin detection and evaluates whether generative AI systems can recognize their output and distinguish it from human-written texts. We argue why current transformer-based models may be able to self-detect their own generated text and perform a small empirical study using zero-shot learning to investigate if that is the case. Results reveal varying capabilities of AI systems to identify their generated text. Google's Bard model exhibits the largest capability of self-detection with an accuracy of 94\%, followed by OpenAI's ChatGPT with 83\%. On the other hand, Anthropic's Claude model seems to be not able to self-detect.