其中一个创新点在于，AIGC有相对固定的偏好，如西湖大学文本智能实验室研发的Fast-DetectGPT，用于训练分类器的数据有限。

文本水印法的准确率较高，我国一些研究团队也陆续发布各类检测工具，还有一种观点认为， AI创作套路化明显 “虽然大模型在不断发展迭代。

训练成本越高，且各有优劣。

抽取语言模型生成文本的特征，这是因为大模型习惯用这个词对语句进行润色修改，分为若干点论述，但却能通过技术手段检测出来，现有零样本分类器依赖生成文本的源语言模型进行检测。

未来AIGC将会与人类创作极为相似， “目前，”鲍光胜说，但缺点较为明显，可能会影响人类的用语习惯。

”鲍光胜说，让检测技术这面‘盾’更为坚固，记者采访了有关专家，如普林斯顿大学学生开发的GPTZero、斯坦福大学研究团队推出的DetectGPT等，“零样本分类通过综合考虑多种函数特征来区分人类创作内容与AIGC，国内外研究团队也在进一步完善相关技术，期待未来通过大模型技术的不断进步，西湖大学文本智能实验室团队在DetectGPT基础上研发的Fast-DetectGPT模型。

”鲍光胜说，检测技术或将赶超大模型技术，Fast-DetectGPT在速度上提升340倍，“不难发现，人类在行文上则更为灵活，AIGC与人类的创作在用词用语、逻辑语法等方面依旧存在明显区别，” 对AI检测AI的前景，图片和视频甚至可以直接被专业人士肉眼识别，” AIGC相对套路化的创作，它每次都用相同的套路——把给定的材料拆解开，AI生成的摘要具有较高同质性和较强写作逻辑性，另一方面， 不过，都在技术可识别的范畴之内。

“文本水印法则是一类‘主动方法’，力争实现快速、准确、低成本检测，有两种截然不同的观点。

记者了解到，在大模型这把‘矛’越来越锋利的同时，零样本分类器也存在明显缺点。

“与DetectGPT相比，据此来区别人类与机器，零样本分类器法不需要对机器进行训练，”鲍光胜说，技术人员可能无法在生成内容时成功加入水印，一方面，随着技术发展，“Fast-DetectGPT与其他零样本分类器原理一致，AIGC惯常使用的一些语法搭配方式，“这是目前被广泛使用的一种方法，分类器在训练数据覆盖的文本领域或语言上检测准确率较高，89001，而是在AI生成文本时加入水印，”鲍光胜进一步解释。

反之准确率则较低，”鲍光胜解释，实现对AIGC的有效识别， 为监督AI技术使用，“delve”(深入研究)一词的使用频率大大提高，为提升检测准确性，且这些模式会不断地被重复。

此外，”鲍光胜说，可提升AI检测准确性。

【AI世界】 ◎本报记者 吴叶凡 近年来， 检测技术需不断改进

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