堪萨斯大学的研究团队开发出了学术AI检测器，准确率高达98%

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2023-11-14 06:04:10

背景

AI文本检测器难以有效地区分AI生成的文字和人类的文字，这导致了AI论文泛滥的问题。然而，堪萨斯大学的一个研究团队通过使用XGBoost算法和20个关键特征训练模型，开发出了学术AI检测器，准确率高达98%。该团队的核心思路是，不追求制作一个通用的检测器，而只是针对某个具体领域的学术论文，来构建一个真正有用的AI文字检测器。

方法和结果

研究人员提取了论文写作风格的20个关键特征，然后将这些特征数据输入XGBoost模型进行训练，从而就能区分人类文本和AI文本。该模型在美国化学学会（ACS）出版的十种化学期刊论文的引言部分进行了训练，正确率高达98%。同时，该检测器还能识别出专门为了迷惑AI检测器的提示生成的AI文本。该方法还能够对GPT-4等新版本的语言模型的文本有效。

讨论和结论

该方法能够在科学期刊上有效地检测AI生成的内容，但在大学报纸上的效果不佳。此外，本方法旨在处理科学出版物上的检测问题，并不适合将其扩展到其他领域。

本页网址：https://www.xinzhibang.net/article_detail-19990.html

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