DeTeCtive: Detecting AI-generated Text via Multi-Level Contrastive Learning

📄 arXiv: 2410.20964v1 📥 PDF

作者: Xun Guo, Shan Zhang, Yongxin He, Ting Zhang, Wanquan Feng, Haibin Huang, Chongyang Ma

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-28

备注: To appear in NeurIPS 2024. Code is available at https://github.com/heyongxin233/DeTeCtive

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DeTeCtive以解决AI生成文本检测的局限性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: AI生成文本检测 对比学习 写作风格分析 无训练增量适应 文本编码器 信息检索 机器学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的AI生成文本检测方法主要依赖于手动特征提取和监督学习，导致在OOD数据和新兴大型语言模型面前表现不佳。
  2. 本文提出DeTeCtive框架，通过多层对比学习来区分不同作者的写作风格，从而提高AI生成文本的检测能力。
  3. 实验结果显示，DeTeCtive在多个基准测试中超越了现有方法，尤其在OOD零-shot评估中表现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

当前的AI生成文本检测技术主要依赖于手动特征提取和监督式二分类方法，这导致了性能瓶颈和不理想的泛化能力。针对这一问题，本文提出了DeTeCtive，一个多任务辅助的多层对比学习框架，旨在通过区分不同作者的写作风格来提高检测能力。实验结果表明，DeTeCtive在多个基准测试中显著提升了文本编码器的检测能力，尤其在OOD零-shot评估中表现优异，且具备无训练增量适应能力。我们将开源代码和模型，以促进AI生成文本检测领域的进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决AI生成文本检测中的性能瓶颈和泛化能力不足的问题。现有方法在面对OOD数据和新出现的大型语言模型时，往往无法有效识别文本来源。

核心思路：DeTeCtive框架的核心思想是通过多层对比学习来区分不同作者的写作风格，而不仅仅是将文本分类为人类写作或AI生成。这种方法能够更好地捕捉文本的细微差别，从而提高检测的准确性。

技术框架：DeTeCtive的整体架构包括多个模块，首先是多任务辅助学习模块，通过对比不同作者的写作风格进行训练；其次是密集信息检索管道，用于高效地检测AI生成文本。该框架兼容多种文本编码器，增强了其适用性。

关键创新：DeTeCtive的主要创新在于其多层对比学习机制，能够有效区分不同作者的写作风格，这与传统的二分类方法有本质区别。此外，DeTeCtive还具备无训练增量适应能力，能够快速适应新的OOD数据。

关键设计：在技术细节上，DeTeCtive使用了特定的损失函数来优化对比学习过程，并设计了适应性强的网络结构，以提高模型在不同文本编码器上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个基准测试中，DeTeCtive显著提升了文本编码器的检测能力，特别是在OOD零-shot评估中，其性能超越现有方法，提升幅度达到显著水平，展示了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

DeTeCtive框架在AI生成文本检测领域具有广泛的应用潜力，尤其适用于社交媒体、新闻报道及学术出版等场景。通过提高检测准确性，该研究有助于确保大型语言模型的安全应用，减少虚假信息的传播，增强合规性。

📄 摘要（原文）

Current techniques for detecting AI-generated text are largely confined to manual feature crafting and supervised binary classification paradigms. These methodologies typically lead to performance bottlenecks and unsatisfactory generalizability. Consequently, these methods are often inapplicable for out-of-distribution (OOD) data and newly emerged large language models (LLMs). In this paper, we revisit the task of AI-generated text detection. We argue that the key to accomplishing this task lies in distinguishing writing styles of different authors, rather than simply classifying the text into human-written or AI-generated text. To this end, we propose DeTeCtive, a multi-task auxiliary, multi-level contrastive learning framework. DeTeCtive is designed to facilitate the learning of distinct writing styles, combined with a dense information retrieval pipeline for AI-generated text detection. Our method is compatible with a range of text encoders. Extensive experiments demonstrate that our method enhances the ability of various text encoders in detecting AI-generated text across multiple benchmarks and achieves state-of-the-art results. Notably, in OOD zero-shot evaluation, our method outperforms existing approaches by a large margin. Moreover, we find our method boasts a Training-Free Incremental Adaptation (TFIA) capability towards OOD data, further enhancing its efficacy in OOD detection scenarios. We will open-source our code and models in hopes that our work will spark new thoughts in the field of AI-generated text detection, ensuring safe application of LLMs and enhancing compliance. Our code is available at https://github.com/heyongxin233/DeTeCtive.