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2023-11-14 06:04:10
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。
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。
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。
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