On the Generalization and Adaptation Ability of Machine-Generated Text Detectors in Academic Writing
作者: Yule Liu, Zhiyuan Zhong, Yifan Liao, Zhen Sun, Jingyi Zheng, Jiaheng Wei, Qingyuan Gong, Fenghua Tong, Yang Chen, Yang Zhang, Xinlei He
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-12-23 (更新: 2025-03-03)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
构建MGT-Academic数据集，评估并提升机器生成文本检测器在学术写作中的泛化与适应能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器生成文本检测 学术写作 数据集构建 泛化能力 适应性学习 归因任务 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有机器生成文本检测器在学术写作领域面临泛化性不足的挑战，难以适应不同学科和写作风格。
- 论文构建了大规模学术写作数据集MGT-Academic，并提出了多种适应性学习技术，以提升检测器在新类别上的性能。
- 实验表明，提出的适应性学习方法能够有效提升机器生成文本检测器在学术写作领域的归因任务性能。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）的日益普及引发了对机器生成文本（MGT）的担忧，尤其是在学术环境中，抄袭和虚假信息等问题十分普遍。因此，开发一种高度通用且适应性强的MGT检测系统已成为当务之急。鉴于LLM最常被滥用于学术写作，本研究调查了MGT检测器在学术写作三个关键方面的泛化和适应能力：首先，我们构建了MGT-Academic，一个包含超过3.36亿tokens和74.9万样本的大规模数据集。MGT-Academic专注于学术写作，涵盖了STEM、人文和社会科学领域的人工撰写文本（HWT）和MGT，并配有一个可扩展的代码框架，用于高效的基准测试。其次，我们对各种检测器在二元分类和归因任务中的性能进行了基准测试，包括同领域和跨领域设置。该基准测试揭示了常被忽视的归因任务的挑战。第三，我们引入了一种新的归因任务，模型必须随着时间的推移适应新的类别，而无需（或仅需极少）访问先前训练数据，包括小样本和多样本场景。我们实施了八种不同的适应技术来提高性能，并强调了该任务的内在复杂性。我们的发现为了解MGT检测器在不同场景中的泛化和适应能力提供了见解，并为构建鲁棒的自适应检测系统奠定了基础。代码框架可在https://github.com/Y-L-LIU/MGTBench-2.0获取。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器生成文本（MGT）检测器在学术写作领域泛化能力和适应能力不足的问题。现有方法在跨领域和新类别上的表现不佳，难以有效应对学术写作中不断涌现的MGT。
核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、多领域的学术写作数据集MGT-Academic，并在此基础上评估现有MGT检测器的性能。同时，引入适应性学习技术，使检测器能够快速适应新的MGT类别，提高其在实际应用中的鲁棒性。
技术框架：论文的技术框架主要包括三个部分：1) 构建MGT-Academic数据集，涵盖STEM、人文和社会科学等多个学科；2) 对现有MGT检测器进行基准测试，包括二元分类和归因任务，评估其在同领域和跨领域的性能；3) 提出新的归因任务，并引入多种适应性学习技术，提高模型在新类别上的适应能力。整个流程旨在全面评估和提升MGT检测器在学术写作领域的性能。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 构建了大规模的MGT-Academic数据集，为MGT检测器的研究提供了高质量的数据资源；2) 提出了新的归因任务，更贴近实际应用场景，并能更全面地评估检测器的性能；3) 引入了多种适应性学习技术，有效提高了检测器在新类别上的适应能力，使其能够更好地应对不断变化的MGT。
关键设计：论文的关键设计包括：1) MGT-Academic数据集的构建，采用了多种数据增强和清洗技术，保证了数据的质量和多样性；2) 归因任务的设计，考虑了小样本和多样本场景，更贴近实际应用；3) 适应性学习技术的选择，包括微调、元学习等，并针对学术写作的特点进行了优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建的MGT-Academic数据集包含超过3.36亿tokens和74.9万样本，为学术写作领域的机器生成文本检测提供了重要资源。实验结果表明，提出的适应性学习方法能够显著提升检测器在归因任务上的性能，尤其是在小样本场景下，相比基线方法有明显提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于学术诚信检测、论文查重、科研伦理监管等领域。通过提高机器生成文本检测的准确性和适应性，有助于维护学术环境的公平性和真实性，减少学术不端行为的发生。未来，该技术还可扩展到其他文本生成领域，如新闻、社交媒体等。
📄 摘要（原文）
The rising popularity of large language models (LLMs) has raised concerns about machine-generated text (MGT), particularly in academic settings, where issues like plagiarism and misinformation are prevalent. As a result, developing a highly generalizable and adaptable MGT detection system has become an urgent priority. Given that LLMs are most commonly misused in academic writing, this work investigates the generalization and adaptation capabilities of MGT detectors in three key aspects specific to academic writing: First, we construct MGT-Acedemic, a large-scale dataset comprising over 336M tokens and 749K samples. MGT-Acedemic focuses on academic writing, featuring human-written texts (HWTs) and MGTs across STEM, Humanities, and Social Sciences, paired with an extensible code framework for efficient benchmarking. Second, we benchmark the performance of various detectors for binary classification and attribution tasks in both in-domain and cross-domain settings. This benchmark reveals the often-overlooked challenges of attribution tasks. Third, we introduce a novel attribution task where models have to adapt to new classes over time without (or with very limited) access to prior training data in both few-shot and many-shot scenarios. We implement eight different adapting techniques to improve the performance and highlight the inherent complexity of the task. Our findings provide insights into the generalization and adaptation ability of MGT detectors across diverse scenarios and lay the foundation for building robust, adaptive detection systems. The code framework is available at https://github.com/Y-L-LIU/MGTBench-2.0.