想用AI来打败AI 用魔法来打败魔法

AIGC行业资讯1年前 (2023)更新 编辑员
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想用AI来打败AI 用魔法来打败魔法

不久前,一张马斯克婴儿时期的照片在外网被疯狂转发。

起因是一名博主在推特上发了张图,并配文 “ 据报道,埃隆 · 马斯克正在研究一种抗衰老配方,但结果失控了。 ”

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你别说,这照片乍一看,还真挺容易被唬过去的。

但只要稍微用心辨别,就能看出来这是成年马斯克的脸直接移植上去的, AI 味儿太冲了。

自打这 AI 大模型成熟以后,各种 AI 生成的内容就在网络上迅速泛滥。

像什么川建国同志退休后的生活;

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还有 “ 马斯克投资 AI 失败,卖烧烤还债 ”“ 马斯克在广州城中村摆摊的日子 ”“ 马斯克 kiss 女机器人 ” 。

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各种梗图层出不穷,开局一张图,内容全靠编的情况是愈演愈烈。

而在文本领域,不少学生借着 AI 写论文写作业,甚至于莫言也坦言,给余华的颁奖词是 ChatGPT 帮忙写的。

那么问题来了, AI 生成的内容满天飞,我们要怎么去区分到底哪些是 AI 创作的,哪些是人类创作的呢?

前段时间 AI 诈骗 430 万的案子大家都还心有余悸,再这么任由 AI“ 狂飙 ” 下去,下一个受害者可能很快就会出现。

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其实吧,现在市面上也出现了不少反 AI 工具, 专门用来检测 AI 生成的内容。

不过,这些工具真的就靠谱吗?

为此,世超专门找了几个检测工具,测试了一波。

首先是 AI 图像检测。

 

世超分别找了 Umm-maybe 、 Illuminarty 、 AI or Not这三个讨论度比较高、甚至是号称准确率在 95% 的检测工具,方便做一个对比。其中 Illuminarty 和 Umm-maybe 测试结果显示的是概率, AI or Not 则是直接给回答。

本以为 AI 检测工具是个 “ 火眼金睛 ” ,但没想到在马斯克 “ 返老还童 ” 的那张图片上,就开始翻车了。

Illuminarty 和 AI or Not 的态度都很明确,这明显就是由 AI 生成的。

但轮到 Umm-maybe ,画风就变了。

它告诉我,这张图片是人类创作的概率为 81% 。

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我寻思这肉眼都能瞧出来是 AI 干的好事,这怎么还能检测不出来呢。

为了看看是不是偶尔的 bug ,我又多试了几次。

这张奥黛丽赫本在《 罗马假日 》里的电影截图, Umm-maybe 给了个模棱两可的答案,概率是一半一半。

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剩下的一个站 AI ,一个站人类。

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至少从马斯克和赫本这两张图片的测试结果来看,除了 AI or Not 之外,其他两个 AI 检测工具的判定都不太准确。

不过,打脸的时刻总是来得很快。

当我以为 AI or Not 稍微靠点儿谱的时候,它却说这张金角大王拿着汉堡的 AI 图片,是人类生成的。

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你以为这就完了?更离谱的还在后头。

这张梅西踩缝纫机的 AI 照片, Umm-maybe 给出的人类创作概率为 89% 。

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这有点过于荒谬了。。。

还有这张人跟巨型老虎合影的照片,肉眼就能看出来是 AI 生成的吧。

结果除了 Umm-maybe ,其余都认为这是人类创作的,甚至 Illuminarty 还觉得 AI 生成的概率只有 1.5% 。

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总结一下,在 AI 图片的检测上,世超总共测试了 10 张不同的图片, 8 张由 AI 生成, 2 张由人类创作。

排除掉了 2 项有争议的结果后, AI or Not 和 Umm-maybe 的准确率都是 67% ,而 Illuminarty 的准确率为 50% 。

也就是说,这三个 AI 图像检测工具的准确度 并不算高

咱们再来看看文本的检测情况。

同样,还是选用了 3 个比较热门的检测工具: GPTZero 、 Sapling 以及 Copyleaks 。

世超先让 ChatGPT 生成了一段关于椰汁的广告文案,再依次用工具进行测试。

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但一上来就给我整不会了。

我原封不动从 ChatGPT 那边粘贴过来的文案, GPTZero 竟然说是可能完全由人类编写。

而 Sapling 给出结果也一样,这段文字由 AI 生成的概率为 0 。

只有 Copyleaks ,把全文都标红了,咬死这是 AI 写的。

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三个工具里有两个都检测不出来这是 ChatGPT 写的,是不是有点太过分了。。。

不信邪的我,又让 ChatGPT 以鲁迅的风格写了一篇《 火锅日记 》。

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Copyleaks 依旧稳定发挥, GPTZero 这回倒是学聪明了,只有 Sapling 还在死死坚持那就是人写的。

为了测试这些工具对于人类创作的反应,我又节选了一段《 活着 》里的内容。

可能是余华老师的《 活着 》过于出名,几个工具在这一关上倒是没有踩坑。

前前后后测试了好几次, 除了 Copyleaks 的正确率相对比较高之外,剩下的感觉都不是特别聪明的样子,而且 Sapling 还出现了对中文不太友好的情况。

其实吧,无论是图像还是文字检测,都是 靠着 AI把人类创作和机器生成区分出来。

换句话说,就是用魔法来打败魔法。

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只是不同的训练模型,所用的数据集不同,分类的指标也不同。

不过,这次的测试结果大家应该也看到了, AI 检测工具的效果并没有想象中那么好。

世超觉得问题,可能就出在这 训练数据上。

像上文提到的 AI or Not ,它的数据集范围就只有 Stable DiffusionMidjourney 、 Dall-E 、 GAN 和 Generated faces 生成的图像,如果超出了这个范围,误判也是常有的事儿。

虽然可以利用视觉算法,将输入图像的分辨率、清晰度等局部细节跟 AI 图像的特征进行比对。

但拦不住 AI 进化的速度太快了,像之前备受吐槽的 “ 六指战士 ”Midjourney 每更新一版,对于细节的刻画也就更逼真。

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这文本呢,也是类似的情况。

就比如说这 GPTZero ,要想知道文字到底是不是由 AI 生成的,需要看两个指标,一个叫困惑度,一个叫突发性。

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困惑度指的是 AI 模型在看到这段文字时,会不会觉得很难懂,像什么 “ 依托答辩 ” 之类的谐音梗, AI 不一定能够看懂, 困惑度越高,就证明内容越有可能是人类创作的。

而突发性,指的就是 句子结构的变化程度。

毕竟人类跟 AI 不同,在写东西的时候句式可能一会儿长一会儿短,追求的就是一个变化多端, AI 则更倾向于使用统一的句式。

但 AI 在不断的进化中,无论是在困惑性还是突发性上,生成的内容越来越接近人类。

更何况现在的 AI 大模型一天一个样,等 AI 检测追上来, AI 生成的内容早不知道飙到哪去了。

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但凡人类有什么风吹草动, AI 就马上能内化到自己的模型里。

照这么下去, AI 生成的东西只会越来越难以辨别。

所以眼下,咱们能做的就是寄希望于技术大牛们,赶紧想办法让 AI 检测工具实现 “ 弯道超车 ”

而这场由 AI 掀起的风浪,终究或许也只有 AI 知道怎么去平息了。

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