Mixture of Detectors: A Compact View of Machine-Generated Text Detection

📄 arXiv: 2509.22147v1 📥 PDF

作者: Sai Teja Lekkala, Yadagiri Annepaka, Arun Kumar Challa, Samatha Reddy Machireddy, Partha Pakray, Chukhu Chunka

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-26

备注: 20 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出混合检测器框架BMAS English，用于全面评估机器生成文本检测

🎯 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 大型语言模型 对抗攻击 多类分类 人机协作 自然语言处理 文本分类

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器生成文本检测方面存在局限性，难以应对复杂场景和对抗攻击。
  2. 论文提出混合检测器框架BMAS English，包含二元分类、多类分类、对抗攻击和句子分割。
  3. 论文构建了新的英语数据集，用于全面评估机器生成文本检测，并提升检测性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）正迅速赶超人类的创造力，这一论断的真实性需要仔细考量。近期的发展引发了关于人类作品的真实性以及保护人类创造力和创新能力的关键问题。本文旨在探讨这些问题，并研究在多种场景下的机器生成文本检测，包括文档级别的二元和多类分类（生成器归属），句子级别的分割（区分人机协作文本），以及旨在降低机器生成文本可检测性的对抗攻击。我们提出了一项名为BMAS English的新工作，这是一个用于人类和机器文本二元分类、多类分类（不仅识别机器生成文本，还尝试确定其生成器）、对抗攻击缓解检测以及句子级别分割的英语数据集。我们相信本文将以更有意义的方式解决先前在机器生成文本检测（MGTD）领域的工作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器生成文本检测问题，现有方法在面对复杂场景（如人机协作文本）和对抗攻击时表现不佳，缺乏一个综合性的评估框架和数据集。此外，现有方法通常只关注二元分类，无法识别具体的生成器。

核心思路：论文的核心思路是构建一个混合检测器框架，该框架能够处理多种机器生成文本检测任务，包括二元分类、多类分类（生成器归属）、句子级别的分割以及对抗攻击的缓解。通过综合考虑这些任务，可以更全面地评估和提升机器生成文本检测的性能。

技术框架：该框架包含四个主要模块：1) 文档级别的二元分类，用于区分人类撰写的文本和机器生成的文本；2) 文档级别的多类分类，用于识别机器生成文本的来源（即具体的生成器）；3) 句子级别的分割，用于区分人机协作文本中人类撰写的部分和机器生成的部分；4) 对抗攻击模块，用于评估和缓解针对机器生成文本检测器的攻击。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个综合性的机器生成文本检测框架，该框架不仅考虑了传统的二元分类任务，还考虑了多类分类、句子级别的分割以及对抗攻击。此外，论文还构建了一个新的英语数据集BMAS English，该数据集包含了用于训练和评估上述四个模块的数据。

关键设计：BMAS English数据集包含人工撰写的文本和由多种大型语言模型生成的文本。对抗攻击模块可能采用梯度攻击等方法，通过修改机器生成文本来降低其可检测性。句子级别的分割可能采用序列标注模型，例如BiLSTM-CRF，来预测每个句子的标签（人类撰写或机器生成）。具体的损失函数和网络结构的选择取决于具体的任务和数据集。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了BMAS English数据集，并构建了包含二元分类、多类分类、句子分割和对抗攻击的综合评估框架。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但该框架的全面性为未来研究提供了一个有价值的基准。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于内容审核、学术诚信检测、新闻真实性验证等领域。通过准确识别机器生成文本，可以防止虚假信息的传播，维护学术诚信，并提高信息的可信度。未来，该技术可进一步应用于自动化内容生成质量评估和人机协作写作辅助。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are gearing up to surpass human creativity. The veracity of the statement needs careful consideration. In recent developments, critical questions arise regarding the authenticity of human work and the preservation of their creativity and innovative abilities. This paper investigates such issues. This paper addresses machine-generated text detection across several scenarios, including document-level binary and multiclass classification or generator attribution, sentence-level segmentation to differentiate between human-AI collaborative text, and adversarial attacks aimed at reducing the detectability of machine-generated text. We introduce a new work called BMAS English: an English language dataset for binary classification of human and machine text, for multiclass classification, which not only identifies machine-generated text but can also try to determine its generator, and Adversarial attack addressing where it is a common act for the mitigation of detection, and Sentence-level segmentation, for predicting the boundaries between human and machine-generated text. We believe that this paper will address previous work in Machine-Generated Text Detection (MGTD) in a more meaningful way.