NeurIPS 2024 BiScope: AI-generated Text Detection by Checking Memorization of Preceding Tokens解读

代码链接：GitHub - MarkGHX/BiScope: Official Implementation of NeurIPS 2024 paper - BiScope: AI-generated Text Detection by Checking Memorization of Preceding Tokens

文章来源：BiScope: AI-generated Text Detection by Checking Memorization of Preceding Tokens | OpenReview

一、论文概述

(一)研究背景

随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了突破性进展，展现出强大的理解和生成能力。然而，LLMs 的广泛应用也引发了一系列潜在风险，例如：

• 学术不诚信: 学生和研究人员可能利用 LLMs 生成论文、实验报告等内容，导致学术成果的真实性和可靠性受到质疑。
• 虚假信息传播: 恶意分子可能利用 LLMs 制造和传播虚假信息，对社会秩序和公众信任造成负面影响。
• 数据集污染: LLMs 生成的文本可能被错误地纳入数据集，影响模型训练的质量和效果。

为了应对这些挑战，迫切需要开发能够有效识别 AI 生成的文本的方法，从而维护学术诚信、防止虚假信息传播，并保证数据集质量。

目前，现有的 AI 生成的文本检测方法主要分为三类：

1. 基于其他 LLMs 或 NLP 模型分类: 直接使用其他 LLMs 或 NLP 模型对文本进行分类，判断其是否由 AI 生成。