Raidar: geneRative AI Detection viA Rewriting

📄 arXiv: 2401.12970v2 📥 PDF

作者: Chengzhi Mao, Carl Vondrick, Hao Wang, Junfeng Yang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-23 (更新: 2024-04-14)

备注: Accepted by ICLR 2024, Large Language Models, Detection

💡 一句话要点

提出Raidar以解决AI生成内容检测问题

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

关键词: AI生成内容检测 大型语言模型 文本重写 编辑距离 内容真实性 机器学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的AI内容检测方法在识别AI生成文本时存在准确性不足的问题，尤其是在不同领域的应用中。
  2. 论文提出的Raidar方法通过提示LLMs重写文本并计算编辑距离，利用LLMs的特性来提高检测准确性。
  3. 实验结果表明，Raidar在多个领域的F1检测分数上提升了高达29分，显著优于现有的检测模型。

📝 摘要（中文）

我们发现大型语言模型（LLMs）在重写任务中更倾向于修改人类撰写的文本，而非AI生成的文本。这种倾向源于LLMs通常将AI生成的文本视为高质量，从而导致修改较少。我们提出了一种通过提示LLMs重写文本并计算输出的编辑距离来检测AI生成内容的方法，称为Raidar。Raidar显著提高了现有AI内容检测模型的F1检测分数，涵盖新闻、创意写作、学生论文、代码、Yelp评论和arXiv论文等多个领域，提升幅度高达29分。该方法仅基于词符号操作，无需高维特征，兼容黑箱LLMs，并在新内容上具有内在的鲁棒性。我们的结果通过机器自身的视角展示了机器生成文本的独特印记。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决AI生成内容的检测问题，现有方法在不同领域的准确性不足，尤其是对AI生成文本的识别能力较弱。

核心思路：Raidar方法的核心思想是利用大型语言模型（LLMs）重写文本，并通过计算重写结果与原文本之间的编辑距离来判断文本是否为AI生成。此设计利用了LLMs对文本质量的判断能力，从而提高检测的准确性。

技术框架：Raidar的整体架构包括文本输入、LLM重写模块和编辑距离计算模块。首先，将待检测文本输入LLM，生成重写文本；然后，计算原文本与重写文本之间的编辑距离，以此作为判断依据。

关键创新：Raidar的主要创新在于其利用LLMs的重写能力来进行AI内容检测，这与传统方法依赖于特征提取和分类器的方式有本质区别。

关键设计：在设计中，Raidar仅依赖于词符号进行操作，不需要高维特征，这使得其能够兼容黑箱LLMs，并在面对新内容时表现出更强的鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果显示，Raidar在多个领域的F1检测分数上提升了高达29分，显著优于现有的AI内容检测模型。这一提升不仅证明了Raidar的有效性，也展示了其在不同类型文本中的广泛适用性。

🎯 应用场景

Raidar方法具有广泛的应用潜力，尤其是在新闻、创意写作、学术论文等领域，能够有效识别AI生成的内容。这一技术的实际价值在于提高内容的真实性和可靠性，未来可能在教育、媒体和内容审核等多个行业产生深远影响。

📄 摘要（原文）

We find that large language models (LLMs) are more likely to modify human-written text than AI-generated text when tasked with rewriting. This tendency arises because LLMs often perceive AI-generated text as high-quality, leading to fewer modifications. We introduce a method to detect AI-generated content by prompting LLMs to rewrite text and calculating the editing distance of the output. We dubbed our geneRative AI Detection viA Rewriting method Raidar. Raidar significantly improves the F1 detection scores of existing AI content detection models -- both academic and commercial -- across various domains, including News, creative writing, student essays, code, Yelp reviews, and arXiv papers, with gains of up to 29 points. Operating solely on word symbols without high-dimensional features, our method is compatible with black box LLMs, and is inherently robust on new content. Our results illustrate the unique imprint of machine-generated text through the lens of the machines themselves.