如何不依賴(lài)AI檢測(cè)工具，自己識(shí)別AI生成內(nèi)容

AI檢測(cè)工具其實(shí)并不靠譜：教你自己辨別機(jī)器人寫(xiě)的文章

無(wú)論你愿不愿意，網(wǎng)絡(luò)上的"垃圾內(nèi)容"已經(jīng)無(wú)處不在。AI生成的內(nèi)容幾乎已經(jīng)全面占領(lǐng)互聯(lián)網(wǎng)，其中大量?jī)?nèi)容語(yǔ)義不通、毫無(wú)價(jià)值。但對(duì)于不知道如何辨別的人來(lái)說(shuō)，這些內(nèi)容依然具有欺騙性。這些由AI生產(chǎn)的文字段落往往在語(yǔ)法上無(wú)可挑剔，卻空洞無(wú)物，缺乏真正來(lái)自人類(lèi)大腦的獨(dú)特視角和真實(shí)洞見(jiàn)。這正在演變成一場(chǎng)嚴(yán)峻的信任危機(jī)——當(dāng)每一篇文章、每一篇博客甚至每一條搜索結(jié)果看起來(lái)都像是被機(jī)器人"吐"出來(lái)的，尋找真實(shí)可靠的信息或有價(jià)值的內(nèi)容，反而變成了一件令人頭疼的事。

AI如今似乎成了"聰明工作，而非努力工作"的終極捷徑，這一點(diǎn)在課堂和部分職場(chǎng)中尤為明顯。盡管ChatGPT等工具在撰寫(xiě)購(gòu)物清單或進(jìn)行頭腦風(fēng)暴方面確實(shí)很有幫助，但它們同樣是大量"垃圾內(nèi)容"的制造者。

作為一名教授，我每天都能在收件箱里看到ChatGPT和Claude等AI工具生成的內(nèi)容，坦率地說(shuō)，這些內(nèi)容越來(lái)越容易識(shí)別——并不是因?yàn)槭裁?AI檢測(cè)工具"，而是因?yàn)檫@些文字實(shí)在太過(guò)千篇一律。其中最明顯的一個(gè)特征，是我稱(chēng)之為"維基百科腔"的寫(xiě)作風(fēng)格：語(yǔ)法完美無(wú)誤，卻毫無(wú)靈魂，充斥著模糊而夸張的措辭，不過(guò)是在鸚鵡學(xué)舌般重復(fù)題目要求。

如果一個(gè)平時(shí)寫(xiě)作支離破碎的學(xué)生，突然交上來(lái)一篇使用了"多維度分析"這類(lèi)詞匯、或者出現(xiàn)"編織"（tapestry）、"深入探討"（delve）等字眼的文章，我就會(huì)開(kāi)始懷疑了。AI熱衷于使用陳詞濫調(diào)，而且總?cè)滩蛔∮靡粋€(gè)以"綜上所述"開(kāi)頭的小結(jié)來(lái)收尾每一段。這就像是文字版的深度偽造：乍一看似乎沒(méi)什么問(wèn)題，但一旦你開(kāi)始尋找那些屬于"人類(lèi)"的不完美之處，整篇文章就會(huì)原形畢露。

如何判斷某篇內(nèi)容是否由AI撰寫(xiě)

以下是判斷某內(nèi)容是否由AI生成的幾種常見(jiàn)方法：

文章中反復(fù)出現(xiàn)題目要求中的關(guān)鍵詞。

內(nèi)容包含不準(zhǔn)確的事實(shí)，這是AI聊天機(jī)器人"幻覺(jué)"問(wèn)題所導(dǎo)致的。

句子讀起來(lái)不夠自然。

解釋內(nèi)容泛泛而談、重復(fù)堆砌，缺乏實(shí)質(zhì)性的論證推進(jìn)。

寫(xiě)作風(fēng)格與該作者平時(shí)的習(xí)慣明顯不符。

舉個(gè)例子：一名學(xué)生可能會(huì)使用ChatGPT——一款基于大語(yǔ)言模型、以對(duì)話(huà)問(wèn)答形式提供查詢(xún)結(jié)果的AI聊天機(jī)器人——直接將作文題目復(fù)制粘貼進(jìn)去，讓它幫忙寫(xiě)一篇短文回應(yīng)。

以下面這道題為例："用不超過(guò)300字，解釋這次SWOT分析和品牌審查將如何為你的最終提案提供依據(jù)。"

ChatGPT給出的結(jié)果如下：

我在擔(dān)任教師期間已多次收到類(lèi)似或高度相似的回答，其中最顯眼的一個(gè)特征，就是文章中題目關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率異常之高。

學(xué)生通常不會(huì)在自己的作業(yè)中以這種方式反復(fù)重復(fù)題目中的關(guān)鍵詞。這類(lèi)內(nèi)容讀起來(lái)更像是舊式以SEO為導(dǎo)向、專(zhuān)門(mén)用于定義術(shù)語(yǔ)的營(yíng)銷(xiāo)文案，而不像是一篇旨在展示對(duì)主題理解的獨(dú)立論文。

那么，老師們能不能以其人之道還治其人之身，也用AI工具來(lái)抓住使用AI的學(xué)生呢？我總結(jié)了一些更聰明地識(shí)別論文中AI痕跡的方法。

如何識(shí)別使用AI作弊的學(xué)生

以下是利用AI工具揭穿課堂作弊行為的幾種方式：

了解AI的能力邊界

市面上已有AI工具可以?huà)呙枳鳂I(yè)內(nèi)容及評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，并在短時(shí)間內(nèi)生成一篇有引用、有結(jié)構(gòu)的完整作品。這類(lèi)工具包括GPTZero和Smodin等。熟悉這些工具，是應(yīng)對(duì)AI學(xué)術(shù)誠(chéng)信問(wèn)題的第一步。

親自動(dòng)手試一試

在學(xué)期開(kāi)始前，將你布置的所有作業(yè)復(fù)制粘貼到ChatGPT等工具中，讓它替你完成。當(dāng)你掌握了這些工具針對(duì)你的具體題目所生成的典型答案樣本后，你就能更有效地識(shí)別AI生成的回答。你也可以使用專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于檢測(cè)論文中AI寫(xiě)作痕跡的工具。

獲取真實(shí)的寫(xiě)作樣本

在學(xué)期初，要求學(xué)生提交一篇輕松有趣的個(gè)人短文。題目可以是"用200字描述你童年最喜歡的玩具"，或者"講一個(gè)你經(jīng)歷過(guò)的最快樂(lè)的故事"。一旦你手頭有了這位學(xué)生真實(shí)寫(xiě)作風(fēng)格的樣本，日后便可將其與你懷疑為AI生成的作業(yè)進(jìn)行對(duì)比分析。

要求重新改寫(xiě)

如果你懷疑某位學(xué)生使用AI完成了作業(yè)，可以將提交的作業(yè)輸入AI工具，讓它重新改寫(xiě)一遍。根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，AI工具在改寫(xiě)自己生成的內(nèi)容時(shí)往往采取最偷懶的方式——僅僅替換同義詞，而不對(duì)內(nèi)容的實(shí)質(zhì)部分做任何修改。

以下是一個(gè)例子：

現(xiàn)在，讓我們看看一段真正由人類(lèi)（也就是我）寫(xiě)的內(nèi)容——我的CNET個(gè)人簡(jiǎn)介：

可以看到，措辭雖有所調(diào)整，但寫(xiě)作中的大量"靈魂"被抽走，取而代之的是更為清晰直白的句子。此外，文章中還出現(xiàn)了更多補(bǔ)充內(nèi)容，大概是為了進(jìn)一步增加說(shuō)明。

AI生成的內(nèi)容一定能被識(shí)別出來(lái)嗎？

在識(shí)別使用AI作弊的過(guò)程中，最關(guān)鍵的一點(diǎn)是掌握足夠合理的證據(jù)，以便在必要時(shí)向?qū)W生本人以及學(xué)校管理層展示。在批改作業(yè)時(shí)保持審慎的懷疑態(tài)度至關(guān)重要，而你對(duì)這些工具的熟練掌握程度，也將大大增強(qiáng)你的說(shuō)服力。

祝各位同仁在這片全新的AI疆域中一切順利。當(dāng)學(xué)生提交一份由"機(jī)器人協(xié)作者"完成的作業(yè)時(shí)，請(qǐng)盡量不要感到太過(guò)受傷。讓學(xué)習(xí)本身變得比作弊更具吸引力，才是我們真正應(yīng)該努力的方向。

Q&A

Q1：如何判斷一篇文章是否由AI寫(xiě)成？

A：常見(jiàn)的判斷方法包括：文章中反復(fù)出現(xiàn)題目中的關(guān)鍵詞；內(nèi)容包含不準(zhǔn)確的事實(shí)（即AI"幻覺(jué)"問(wèn)題）；句子讀起來(lái)不夠自然；解釋內(nèi)容泛泛重復(fù)、缺乏實(shí)質(zhì)推進(jìn)；寫(xiě)作風(fēng)格與作者平時(shí)明顯不符。此外，AI寫(xiě)作還常出現(xiàn)"維基百科腔"，語(yǔ)法完美但內(nèi)容空洞，喜歡使用"tapestry""delve""綜上所述"等固定套路詞匯。

Q2：老師應(yīng)該怎么抓住用AI寫(xiě)作業(yè)的學(xué)生？

A：有幾個(gè)實(shí)用方法：一是提前將作業(yè)題目輸入ChatGPT，了解AI會(huì)生成什么樣的典型答案；二是學(xué)期初收取學(xué)生的個(gè)人寫(xiě)作樣本，用于后期風(fēng)格比對(duì)；三是將可疑作業(yè)輸入AI工具讓其重寫(xiě)，若AI只是替換同義詞而不改動(dòng)結(jié)構(gòu)，說(shuō)明原文很可能也是AI生成的；四是使用GPTZero、Smodin等專(zhuān)業(yè)AI檢測(cè)工具輔助判斷。

Q3：AI檢測(cè)工具可靠嗎？有必要使用嗎？

A：AI檢測(cè)工具并不完全可靠，文章作者明確指出這類(lèi)工具存在局限性。相比依賴(lài)檢測(cè)工具，教師通過(guò)熟悉AI的寫(xiě)作模式、結(jié)合學(xué)生的真實(shí)寫(xiě)作樣本進(jìn)行比對(duì)，往往能更有效地識(shí)別AI生成內(nèi)容。最重要的是積累足夠的證據(jù)，以便在必要時(shí)向?qū)W生和學(xué)校管理層進(jìn)行說(shuō)明。