DetectGPT-SC: Improving Detection of Text Generated by Large Language Models through Self-Consistency with Masked Predictions

📄 arXiv: 2310.14479v1 📥 PDF

作者: Rongsheng Wang, Qi Li, Sihong Xie

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-23

备注: 7 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出DetectGPT-SC以解决AI文本检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本生成检测 大型语言模型 自一致性 掩码预测 AI伦理

📋 核心要点

  1. 现有文本检测方法主要依赖于统计信息或分类器，难以有效区分人类与AI生成的文本。
  2. 本研究提出的DetectGPT-SC利用大型语言模型的自一致性，通过掩码预测来判断文本生成来源。
  3. 实验结果表明，DetectGPT-SC在多个任务上超越了当前最先进的检测方法，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）如ChatGPT取得了显著成功，但也引发了对AI生成文本滥用的担忧。因此，如何检测文本是由ChatGPT生成还是由人类创作成为一个重要问题。现有检测器基于人类生成文本与AI生成文本之间的分布差异进行构建，而本研究发现LLMs在文本生成和延续中表现出强自一致性。我们提出了一种基于自一致性和掩码预测的新方法DetectGPT-SC，旨在检测AI生成的文本。通过一系列实验，我们验证了DetectGPT-SC在不同任务中的优越性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决如何有效检测由大型语言模型生成的文本这一具体问题。现有方法通常依赖于统计特征，容易受到文本生成风格的影响，导致检测效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型在文本生成中的自一致性特性。当文本的某些部分被掩码时，LLMs仍能通过逻辑推理生成合理的文本，而人类生成的文本则缺乏这种一致性。

技术框架：DetectGPT-SC的整体架构包括文本掩码、预测生成和自一致性验证三个主要模块。首先对输入文本进行掩码处理，然后利用LLMs生成掩码部分的预测，最后通过比较生成的预测与原文本的一致性来判断文本的生成来源。

关键创新：本研究的关键创新在于引入自一致性与掩码预测的结合，形成了一种新的检测机制。这一方法与传统的基于统计特征的检测方法有本质区别，能够更准确地捕捉AI生成文本的特征。

关键设计：在模型设计中，采用了多种掩码方案，并结合零-shot学习和简单提示来完成掩码文本的生成和自一致性预测。损失函数设计上，重点关注生成文本与原文本的一致性度量，以提升检测准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DetectGPT-SC在多个任务上均优于现有最先进的检测方法，具体性能提升幅度达到了XX%。通过不同的掩码方案和自一致性验证，模型在准确率和召回率上均表现出显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括学术诚信检测、内容审核、社交媒体监控等。随着AI生成文本的普及，DetectGPT-SC能够有效识别AI生成内容，帮助维护信息的真实性和可靠性，具有重要的社会价值和实际意义。

📄 摘要（原文）

General large language models (LLMs) such as ChatGPT have shown remarkable success, but it has also raised concerns among people about the misuse of AI-generated texts. Therefore, an important question is how to detect whether the texts are generated by ChatGPT or by humans. Existing detectors are built on the assumption that there is a distribution gap between human-generated and AI-generated texts. These gaps are typically identified using statistical information or classifiers. In contrast to prior research methods, we find that large language models such as ChatGPT exhibit strong self-consistency in text generation and continuation. Self-consistency capitalizes on the intuition that AI-generated texts can still be reasoned with by large language models using the same logical reasoning when portions of the texts are masked, which differs from human-generated texts. Using this observation, we subsequently proposed a new method for AI-generated texts detection based on self-consistency with masked predictions to determine whether a text is generated by LLMs. This method, which we call DetectGPT-SC. We conducted a series of experiments to evaluate the performance of DetectGPT-SC. In these experiments, we employed various mask scheme, zero-shot, and simple prompt for completing masked texts and self-consistency predictions. The results indicate that DetectGPT-SC outperforms the current state-of-the-art across different tasks.