EAGLE: A Domain Generalization Framework for AI-generated Text Detection

📄 arXiv: 2403.15690v1 📥 PDF

作者: Amrita Bhattacharjee, Raha Moraffah, Joshua Garland, Huan Liu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-23

💡 一句话要点

提出EAGLE框架以解决AI生成文本检测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: AI生成文本检测 领域泛化 自监督学习 对抗训练 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的AI生成文本检测器在新发布的语言模型上表现不佳，缺乏有效的领域泛化能力。
  2. EAGLE框架通过结合自监督对比学习和领域对抗训练，学习跨生成器的不变特征，以实现对未知生成器的文本检测。
  3. 实验结果显示，EAGLE在检测最新生成器（如GPT-4和Claude）生成的文本时，性能接近完全监督检测器，提升幅度显著。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）能力的提升，能够检测这些模型生成的文本成为负责任和安全使用LLMs的重要一步。现有的监督学习生成文本检测器在旧模型生成的文本上表现良好，但随着新模型的频繁发布，构建针对新模型的监督检测器需要新的标注训练数据，这在实践中是不可行的。为了解决这一问题，本文提出了一种用于检测未知目标生成器生成的AI文本的领域泛化框架EAGLE。该框架利用已有的旧语言模型的标注数据，学习跨生成器不变的特征，从而有效检测未知生成器生成的文本。EAGLE通过结合自监督对比学习的表示能力与领域对抗训练，学习这些领域不变特征。实验表明，EAGLE在检测未知目标生成器生成的文本方面表现出色，检测得分与完全监督检测器的差距仅为4.7%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决AI生成文本检测中对新发布生成器的适应性不足的问题。现有的监督检测器依赖于标注数据，难以应对频繁更新的生成模型。

核心思路：EAGLE框架通过利用旧模型的标注数据，学习不依赖于特定生成器的特征，从而实现对未知生成器文本的检测。该设计旨在提高模型的领域泛化能力。

技术框架：EAGLE的整体架构包括数据预处理、特征学习和检测模块。特征学习阶段结合自监督对比学习与领域对抗训练，以提取不变特征。

关键创新：EAGLE的主要创新在于结合了自监督学习与领域对抗训练，形成了一种新的特征学习机制，显著提升了对未知生成器文本的检测能力。

关键设计：在模型设计中，使用了特定的损失函数以平衡对比学习和对抗训练的效果，同时在网络结构上采用了多层感知机和卷积神经网络的组合，以增强特征提取能力。

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📊 实验亮点

EAGLE在检测未知目标生成器生成的文本时，表现出色，检测得分与完全监督检测器的差距仅为4.7%。这一结果表明，EAGLE在领域泛化能力上取得了显著进展，能够有效应对最新的生成模型，如GPT-4和Claude。

🎯 应用场景

EAGLE框架在AI生成文本检测领域具有广泛的应用潜力，尤其是在内容审核、社交媒体监控和教育等领域。随着生成模型的不断演进，该框架能够有效应对新模型带来的挑战，提升文本内容的可信度和安全性。未来，EAGLE的技术可以扩展到其他类型的生成内容检测，如图像和音频等，进一步推动AI安全应用的发展。

📄 摘要（原文）

With the advancement in capabilities of Large Language Models (LLMs), one major step in the responsible and safe use of such LLMs is to be able to detect text generated by these models. While supervised AI-generated text detectors perform well on text generated by older LLMs, with the frequent release of new LLMs, building supervised detectors for identifying text from such new models would require new labeled training data, which is infeasible in practice. In this work, we tackle this problem and propose a domain generalization framework for the detection of AI-generated text from unseen target generators. Our proposed framework, EAGLE, leverages the labeled data that is available so far from older language models and learns features invariant across these generators, in order to detect text generated by an unknown target generator. EAGLE learns such domain-invariant features by combining the representational power of self-supervised contrastive learning with domain adversarial training. Through our experiments we demonstrate how EAGLE effectively achieves impressive performance in detecting text generated by unseen target generators, including recent state-of-the-art ones such as GPT-4 and Claude, reaching detection scores of within 4.7% of a fully supervised detector.