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这项新技术虽然令人兴奋，但也引发了人们对知识产权和工作真实性等方面的担忧。人工智能检测工具和服务应运而生，有望分析内容并检测由人工智能模型而非人类产生的输出。这让人工智能用户想知道如何避免人工智能检测器，以及人工智能检查器是否准确。在本文中，我们将研究人工智能检测技术的证据，以及是否有可能绕过人工智能检测。如果您在代理工作中使用人工智能，这些都是需要注意的重要事项。
人工智能探测器有多准确？
人工智能检测仪虽然准确，但存在严重的局限性，不能指望其在评估中 100% 准确。虽然出现了各种声称具有高精度人工智能检测的工具，有些甚至向用户保证准确率接近 100%，但许多工具都存在产生误报的问题。人工智能生成的内容可能被准确识别，但人类生成的内容仍然可以被解释为至少部分由人工智能生成。
例如，一位用户测试了几种检测工具，包括行 zalo 数据 业领导者WinstonAI，其声称准确率为 99.98%。虽然人工智能生成的文本被正确标记，但人类生成的文本被识别为 75% 是人类的。人工智能检查器在方向上是正确的，因为它将 ChatGPT 3.5 生成的文本识别为人工智能生成的文本，并将人类书写的文本识别为大部分真实的文本。
然而，在鉴定作品真实性风险很高的情况下，将人工生成的文本识别为 25% 的人工智能生成文本可能会成为一个问题。这种误差幅度不足以让教育工作者自信地惩罚学生提交的人工智能生成的文本而非真实作品。
举一个更贴近现实的例子，如果客户使用 AI 检测来验证贵机构的工作，他们很容易得出误报。这就是为什么了解 AI 检测器的准确性至关重要的原因——在这个越来越依赖这项技术的世界里，向客户介绍 AI 和 AI 检测器的可能性、局限性和潜在的不准确性非常重要。
人工智能检查器如何工作？
有趣的是，AI 检查器的工作原理与 AI 工具的工作原理非常相似。也就是说，它们使用算法、机器学习和自然语言处理 (NLP) 技术来“学习”自然人类文本和 AI 生成文本中固有的模式。就像 ChatGPT 和 Bard 等 AI 工具接受现实世界信息和人类写作的训练一样，AI 检测器也接受包含这两种信息的大型数据集的训练，这有助于模型识别遵循与人类写作或 AI 生成的写作最常见相关的模式的文本。
在生成式人工智能领域，有两个概念反复出现，作为衡量输出质量的工具：困惑度和突发性。这些概念也是人工智能检测仪工作原理的基础。如果你想学习如何避开人工智能检测器，熟悉这些概念是必须的。
