Deep Learning Detection Method for Large Language Models-Generated Scientific Content

📄 arXiv: 2403.00828v1 📥 PDF

作者: Bushra Alhijawi, Rawan Jarrar, Aseel AbuAlRub, Arwa Bader

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-27

DOI: 10.1007/s00521-024-10538-y

💡 一句话要点

提出AI-Catcher以检测大型语言模型生成的科学内容

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

关键词: 大型语言模型 科学文本检测 深度学习 多模态融合 卷积神经网络 多层感知器 文本生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在检测大型语言模型生成的科学文本时面临准确性不足的挑战，影响了科学出版物的可靠性。
  2. 论文提出的AI-Catcher通过结合MLP和CNN模型，利用语言特征和序列模式的深度学习方法来提高检测准确性。
  3. 实验结果显示，AI-Catcher在区分人类撰写和ChatGPT生成文本方面的准确率平均提高了37.4%，优于现有检测方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs），如GPT-3和BERT，正在重塑文本内容的写作和传播方式。这些模型能够生成与人类撰写的科学内容难以区分的文本，因此对依赖出版物完整性和可靠性的科学界产生了严重影响。本文提出了一种新颖的ChatGPT生成科学文本检测方法AI-Catcher，该方法结合了多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）两种深度学习模型。MLP学习语言和统计特征的表示，而CNN提取文本内容的序列模式的高级表示。AI-Catcher是一个多模态模型，融合了来自MLP和CNN的隐藏模式。此外，收集了新的ChatGPT生成科学文本数据集AIGTxt，以增强AI生成文本检测工具的能力。实验结果表明，AI-Catcher在区分人类撰写和ChatGPT生成的科学文本方面比其他方法更为准确，平均提高了37.4%的准确率。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型生成的科学文本与人类撰写文本之间的区分问题。现有方法在准确性和可靠性上存在不足，无法有效应对LLMs带来的挑战。

核心思路：AI-Catcher结合了多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN），通过学习语言特征和序列模式来提高检测的准确性。这种设计旨在充分利用两种模型的优势，增强对文本生成模式的理解。

技术框架：AI-Catcher的整体架构包括两个主要模块：MLP用于提取语言和统计特征，CNN用于捕捉文本的序列模式。最终，两个模块的输出被融合，以形成更全面的特征表示。

关键创新：AI-Catcher的创新之处在于其多模态融合的设计，能够同时利用语言特征和序列模式的深度学习能力，显著提高了检测性能。这与现有方法单一依赖于某一特征的做法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，MLP和CNN的网络结构经过精心调整，损失函数的选择也经过优化，以确保模型在训练过程中的有效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AI-Catcher在实验中表现出色，平均准确率提高了37.4%，显著优于其他检测方法。通过对3000条来自十个领域的学术文章的分析，AI-Catcher有效区分了人类撰写、ChatGPT生成和混合文本，展示了其在实际应用中的强大能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括学术出版、科研诚信监测和教育等。AI-Catcher能够帮助期刊和研究机构识别和防范AI生成的虚假科学内容，从而维护学术界的诚信和可靠性。未来，该技术可能进一步扩展到其他文本生成领域，提升内容审核的效率和准确性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs), such as GPT-3 and BERT, reshape how textual content is written and communicated. These models have the potential to generate scientific content that is indistinguishable from that written by humans. Hence, LLMs carry severe consequences for the scientific community, which relies on the integrity and reliability of publications. This research paper presents a novel ChatGPT-generated scientific text detection method, AI-Catcher. AI-Catcher integrates two deep learning models, multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural networks (CNN). The MLP learns the feature representations of the linguistic and statistical features. The CNN extracts high-level representations of the sequential patterns from the textual content. AI-Catcher is a multimodal model that fuses hidden patterns derived from MLP and CNN. In addition, a new ChatGPT-Generated scientific text dataset is collected to enhance AI-generated text detection tools, AIGTxt. AIGTxt contains 3000 records collected from published academic articles across ten domains and divided into three classes: Human-written, ChatGPT-generated, and Mixed text. Several experiments are conducted to evaluate the performance of AI-Catcher. The comparative results demonstrate the capability of AI-Catcher to distinguish between human-written and ChatGPT-generated scientific text more accurately than alternative methods. On average, AI-Catcher improved accuracy by 37.4%.