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每种类型的“人工智能检测器”的工作原理都略有不同，但它们都不能绝对确定地区分人类创建的内容和人工智能生成的内容。  由于媒体产生假新闻的能力，人工智能生成的图像检测器正在发挥越来越重要的作用。他们分析异常现象、独特的风格和模式，并寻找 DALL-E 等模型留下的迹象。  用于识别图像的探测器中最突出的是 Optic 的“AI or Not”工具，它使用 Midjourney、DALL-E 和 Stable Diffusion 生成的图像数据库。虽然结果尚不确定，但这是朝着未来开发更精确的识别方法迈出的一步。  AI内容检测器 来源：AI 与否)  识别人工智能生成的文本的人工智能检测器的运行背后是先进的算法，该算法可以分析文本的结构和单词选择，然后识别人工智能特定的模式。他们利用：  分类器——一种对文本进行分类并检查风格、语气和语法的算法。


例如，人工智能创作， 嵌入（embeddings）——单词的数字表示允许机器理解其使用的上下文。多亏了他们，程序才“理解”了单调选词的文本可以是人工智能的作品， 困惑度——衡量文本不可预测性的指标。由人类编写的文本往往具有更高的复杂性，尽管本质上简单、典型形式的 手机号码数据 功的各个领域。以利性文本或由外国人编写的文本可能会被错误地归类为人工智能生成的文本， 多样性（突发性）——该因素描于从教育到营销和招聘下是将它们作为辅助评估工具的主要原因，但不能作能内容检测器可以帮助社交媒体管理员检测传播的虚假信息，以识别和消除机器人生成的重复内容， 限制低价值文本的发布——人工智能内容检测器可以帮助发布者拒绝包含由 ChatGPT、Bing 或 Bard 在输入简单查询后生成的通用信息的文本。 然而，值得记住的是，文本的来源并不是谷歌降低网站排名的依据。






谷歌的搜索中心博客指出，谷歌的关键是“奖励高质量的内容，无论它是如何创建的[……]。自动化长期以来一直被用来生成有用的内容，例如体育比分、天气预报和成绩单。人工智能可以开启新的表达和创造力水平，并成为支持创建优秀网络内容的关键工具。”  AI 内容检测器的不可靠性。现实还是神话？ 尽管人工智能内容检测器无处不在，但其有效性可能值得怀疑。主要问题是：  AI内容检测效率低， 误报问题以及 使探测器适应快速多样化和改进新的人工智能模型的困难。 OpenAI 进行的测试表明，他们的分类器仅能在 26% 的情况下识别 GPT 生成的文本。TechCrunch 进行的一项实验可以看到生成器不可靠性的一个有趣例子，该实验表明 GPTZero 工具正确识别了七个人工智能生成文本中的五个。而 OpenAI 分类器只识别出一种。