Did ChatGPT Write This? Here’s How To Tell.(how to detect chatgpt generated text)
I. 使用在线工具检测文本
在检测ChatGPT生成的文本时，我们可使用一些在线工具来帮助我们判断文本的来源。
A. OpenAI API Key
OpenAI API Key是一个简单而方便的在线工具，用于检测文本会不会是由AI/GPT生成的。
- 1. 简单流程：复制粘贴文本到文本框，点击“检测文本”按钮便可。
- 2. OpenAI API Key可以提供两种响应结果：“您的文本是AI/GPT生成的”或“您的文本是人工编写的”，方便我们快速判断文本的来源。
B. CopyLeaks
CopyLeaks是另外一个可用于检测ChatGPT生成文本的在线工具。
- 1. CopyLeaks是一个直接且较为严格的AI检测工具，可以帮助我们检测出ChatGPT生成的内容，不管使用哪一个模型。
- 2. 通过将文本提交至CopyLeaks，它会检测文本的来源，并告知我们会不会检测到ChatGPT生成的内容。
II. 通过针对ChatGPT生成文本进行测试来检测
除使用在线工具，我们还可以进行一些测试来判断文本是由ChatGPT生成的。
A. 人工编写文本
人工编写的文本通常具有一定的语言模式和习惯用法。
- 1. 我们可以通过与ChatGPT生成的文本进行对照，查找差异和特殊模式。人工编写的文本会展现出更多的个性和思惟方式。
B. 使用AI检测服务
我们可以借助一些AI检测服务，将ChatGPT生成的文本与人工编写的文本进行对照，来判断文本的来源。
- 1. 通过将ChatGPT生成的文本和人工编写的文本提交至AI检测服务，比较结果来判断文本是由AI或者人工编写的。
III. 使用机器学习技术检测ChatGPT生成的文本
除人工的方法，我们还可使用机器学习技术来检测ChatGPT生成的文本。
- 1. 我们可以针对ChatGPT生成文本的特点和模式进行训练，以建立一个检测模型。
- 2. 利用训练好的模型来检测新的文本，判断其会不会是由ChatGPT生成的。
IV. ChatGPT生成文本的特点和检测方法
要准确检测ChatGPT生成的文本，我们需要了解其特点和常见的检测方法。
A. 语言模式和怪癖
ChatGPT生成的文本通常会有一些与AI相关的语言模式和怪癖。
- 1. 通过熟习这些特点，我们可以通过视察文本来判断其中哪部份是由ChatGPT生成的。
总结：
通过使用在线工具、进行测试比对、使用机器学习技术和视察文本的特点等方法，我们可以较为准确地检测出ChatGPT生成的文本，判断出文本的来源。
how to detect chatgpt generated text的进一步展开说明
进一步展开说明：
AI战争正在升温。2023年末，Open AI的Chat GPT因展现了新一代搜索引擎的样貌而成为头条新闻。Chat GPT（代表“生成预训练转换”）是一个聊天机器人，可以处理查询并提供相关信息来回答有关历史事实、食谱、汽车尺寸等各种问题。作为一个额外的好处，Chat GPT允许您使用简单的英语发问，没必要像“how to stop dog pooping everywhere reddit”这样写查询。结果就是，您可以与一个搜索框来回交换。这几近使谷歌搜索看起来有些原始。微软是Bing的制造商，也是Open AI最大的投资者，对此表示认可。
Chat GPT和最新版本的GPT⑷可以提供详细的答案——它乃至可以为您编写代码、撰写求职信和通过法律考试。但是，有时它也会提供完全毛病的答案。Chat GPT自信地显现不准确的信息使人耽忧。这并没有禁止新闻编辑部重新斟酌雇佣多少作家，也没有禁止教授们对这款聊天机器人提出批评。（虽然不是所有教授都这样，有些教授接受了这类变化。）
人工智能引发的热潮绝非虚假。最少对某些人来讲是如此。大学教授或职位招聘人员对辨别人类言语和聊天机器人言语其实不感到兴奋。行业专家对潜伏的毛病信息泛滥也其实不热中，他们在一封公然信中正告人工智能在“掌控我们的信息渠道上泛滥政治宣扬和不实信息”的潜力。签署该信的人表示“这样的决策不能拜托给未经选举的科技领导者。”这类问题正是Mozilla试图通过“负责任计算挑战”来解决的，以确保高等教育课程强调技术对政治和社会的影响。而Mozilla还通过一家名为Mozilla.ai的初创公司来实现这一目标，该公司致力于提供易于创建开源和道德的人工智能。
在我们进入这个即便是朋友的Snapchat消息也多是由人工智能编写的新世界之前，您可能想了解更多关于聊天机器人的能力和局限性。您能否分辨出由人工智能编写的段落？您能否肯定您的同事是真正回答您，而不是Chat GPT？您会不会知道怎么从聊天机器人的回答中辨别出毛病信息，由于Chat GPT融入的Bing搜索有时确切会出错？判断一段文本会不会由Chat GPT等机器人编写起来其实不总是容易，但有时您可使用检测工具并视察到笨拙的语言来辨认。请继续浏览以了解更多信息。
如何自行检测Chat GPT生成的文本？
您可使用Open AI API Key等在线工具来检测Chat GPT生成的文本。这个工具来自Open AI，也是制造Chat GPT的公司。值得注意的是，该利用程序并不是完善无缺。Open AI表示，该工具需要最少1,000字才能发现由AI生成的内容，因此类似由AI生成的短信可能会逃过其监测。而且，即便它取得了所需的1,000个字，它在检测AI与人类写作语言方面也其实不总是100％准确。经过人工编辑的AI生成的文本也可能欺骗这个工具。
（更新：截至2023年7月，新的Chat GPT更新不再使用Open AI用于检测AI生成文本的AI分类器。该公司宣称正在研究新的更有效的方法来检测AI生成的文本和AI生成的音频和视频。）
Open AI的工具可能其实不完善，但在Chat GPT文本检测领域还有其他选择。Medium博客“Geek Culture”列出了普林斯顿大学和斯坦福大学等其他选项。如果了解文本是由机器人或者人类编写的相当重要，可以在多个工具上进行测试可能会有所帮助。由于Chat GPT不断发展变化，因此具体情况可能有所区别。
检测Chat GPT文本的注意事项
需要强调的是，没有一种方法可以完全可靠地检测出AI生成的文本，包括使用今天可用的工具的选项。Mozilla基金会的数据科学家Jesse McCrosky正告称AI文本检测工具存在局限性。“对大多数利用来讲，检测工具将永久不完善，这使它们几近对大多数利用都没有用途，”McCrosky说。“根据检测工具的输出，您没法仅凭这个结果就指责一个学生使用AI撰写作文，由于您知道这个检测工具给出假阳性的概率为10%。”
据McCrosky称，要想实现真实的AI检测器几近是不可能的，由于软件始终有可能编写“不可检测”的文本，或以特定意图编写的文本以回避这类检测器。还有一点是，我们可用的AI工具始终在不断改进。“Chat GPT文本检测器和回避检测器之间可能存在一种‘军备比赛’的意义，但永久不会出现检测器可以被信任的情况，”McCrosky说。
如何辨别Chat GPT中的毛病信息？
Chat GPT传播毛病和虚假信息其实不是甚么秘密。微软可能正在使用像NewsGuard这样的工具来限制其AI提供的误导性回答，但这个问题依然使人耽忧。Poynter Institute有一些关于怎样在Chat GPT中辨认毛病信息的有用提示：1）查看模式和不一致的地方，2）寻觅人为毛病的迹象并检查上下文。如果Chat GPT的回答屡次重复某些内容，有奇怪的毛病，人类不会犯的毛病，或在所浏览内容的上下文中说了一些不公道的事情，那末您可能在浏览误导性内容。请查看Chat GPT回答底部的源链接，并确保在Chat GPT以外进行自己的研究。将其视为出发点而不是终究答案。
Chat GPT很有趣，但要谨慎
Chat GPT为我们提供了一个充满聊天机器人回答的有趣世界的一瞥，但它也同时警示着其中的缺点。伴随着强大的智能，责任也随之而来。随着Bing、Chat GPT（和Sydney？）学会如何成为更好的聊天机器人，作为用户，我们一定要继续使用Chat GPT检测工具来验证我们所看到的文字会不会是人类制作的，会不会传递的是事实。
这篇文章会不会是由Chat GPT编写的？怎么判断？
作者：Xavier Harding
编辑：Ashley Boyd，Audrey Hingle，Carys Afoko，Innocent Nwani
SEO洞察：Aslam Shaffraz
how to detect chatgpt generated text的常见问答Q&A
问题1：如何检测ChatGPT生成的AI内容？
答案：对检测ChatGPT生成的AI内容，有一些方法可使用：
- 使用聚类算法或独特的AI模式检测文本的语言模式和奇点。
- 通过与ChatGPT生成的文本进行比较，查找潜伏的语法、风格或逻辑毛病。
- 利用机器学习技术，利用预先训练的模型判断文本会不会是由ChatGPT生成的。
以下是这些方法的详细解释和示例：
1. 使用聚类算法或独特的AI模式检测文本的语言模式和奇点。
ChatGPT生成的文本通常具有一些独特的语言模式和奇点，可以通过使用聚类算法或AI模式来检测这些模式和奇点。例如，ChatGPT可能偏向于使用某些特定的短语或辞汇，或在逻辑推理上存在一些模式偏差。
示例：
通过对照ChatGPT生成的文本和人类写作的文本，我们发现ChatGPT在使用某些专业术语经常常出现毛病，这多是由于ChatGPT在理解这些术语的真实含义方面存在困难。
2. 通过与ChatGPT生成的文本进行比较，查找潜伏的语法、风格或逻辑毛病。
ChatGPT生成的文本通常会出现语法、风格或逻辑上的一些毛病。通过与ChatGPT生成的文本进行比较，可以发现这些毛病。
示例：
当我们将ChatGPT生成的文本与人类写作的文本进行比较时，我们发现ChatGPT常常在使用从属从句时出现语法毛病，这是由于ChatGPT容易将主语和谓语混淆。
3. 利用机器学习技术，利用预先训练的模型判断文本会不会是由ChatGPT生成的。
利用机器学习技术，可以训练一个模型，根据预先训练好的ChatGPT模型的输出和人类写作的文本，判断文本会不会是由ChatGPT生成的。
示例：
我们使用了预先训练好的模型，根据ChatGPT生成的文本和人类写作的文本的差异，经过机器学习算法的训练，成功地判断了一篇新的文本是由ChatGPT生成的。
