新算法能够准确判断文本是谁写的，AI生成文本又遇新对手

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2023-11-06 04:01:18

新算法能够准确判断文本是谁写的，AI生成文本又遇新对手

一种新算法能够准确判断文本到底是谁写的。马里兰大学学者们提出的这一新方法，为解决AI生成文本中的“水印”问题提出了新思路。

这种现在被常用于大规模语言模型（LLM）中的方法，能让AI生成的文本带有“特殊标记”。即把信号嵌入到生成的文本中，让算法能从一小段token中检测出来。最近，OpenAI方面也表示，考虑在ChatGPT中添加水印，以降低模型被滥用带来的负面影响。

这篇最新论文的作者，就想验证下这个想法到底靠不靠谱。他们通过给LLM中嵌入水印，然后再进行检测。其中水印的嵌入不会影响文本生成质量。

具体来说，大规模语言模型每次生成一个token，每个token将从包含大约5万个词汇的词汇表中进行选择。在新token生成之前，该方法会从基于最近已生成的token为随机数生成器（RNG）提供“种子”，以此来压一个水印。然后使用RNG，能将词汇表分为黑名单和白名单，并要求LLM接下来只能从白名单中选择词汇。如果整段文本中，白名单中的词汇越多，就意味着越有可能是AI生成的。黑白名单的区分，基于一个原则：人类使用词汇的随机性更强。举例来说，如果在“美丽的”后面生成词汇，水印算法会将“花”列入白名单，将“兰花”列入黑名单。论文作者认为，AI更可能使用“花”这个词汇，而不是“兰花”。然后，就能通过计算整段文本中白名单token出现的情况，来检测水印。

如果一共有生成了N个token，所有的token都使用了白名单词汇，那么这段文字只有2的N次方分之一概率是人类写的。即便这段文字只有25个词组成，那么水印算法也能判断出它到底是不是AI生成的。

但作者也表示，水印有时候也不一定完全靠谱。比如模型输出了“SpongeBobSquare”，下一个单词一定会是“Pants”吧？但是Pants会被标记到黑名单里，即认为是只有人才会写的词。这种情况会严重影响算法的准确性，因此作者将其定义为低熵token，因为模型几乎不会有更好的选择。

对应来看，也会有高熵token，比如“海绵宝宝感觉____”这个句式里，能填入的词汇太多了。对于这一情况，作者选择针对高熵token制定更强的规则，同时保留低熵token，确保水印质量更好。与此同时，他们还添加了波束搜索（Beamsearch），允许LLM能够排布一整个token序列，以避免黑名单词汇。这么做，他们能确保LLM使用白名单词汇的概率在大约80%左右，而且不影响文本生成质量。

这种方法确实存在一些局限性。比如，检测水印的z统计量，只取决于白名单大小参数γ和生成白名单的哈希函数，和其他不少重要的参数并没有什么相关性。这就让他人可以在下游水印检测器上做手脚，可以改变水印采样算法，重新部署水印，最终让原本生成的水印失效。

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