Who Writes the Review, Human or AI?

随着人工智能在自然语言处理中的应用越来越广泛，人们对于在各个领域中检测人工智能生成文本的问题提出了担忧。本研究旨在通过提出一种方法来准确区分人工智能生成和人类撰写的书评来调查这个问题。我们的方法利用了迁移学习，使模型能够识别不同主题下的生成文本，同时提高了其检测写作风格和词汇变化的能力。为了评估所提出的方法的有效性，我们开发了一个数据集，其中包含真实的书评和使用最近提出的Vicuna开源语言模型生成的书评。实验结果表明，我们可以检测文本的原始来源，实现了96.86%的准确率。我们的努力是为了探索大型语言模型在文本识别方面的能力和限制。在这些方面扩展我们的知识将有助于有效地导航未来类似的模型，并确保人类生成内容的完整性和真实性。

如何准确区分人工智能生成的文本和人类撰写的文本？

使用迁移学习的方法，训练模型识别不同主题下的AI生成文本，并提高其识别不同写作风格和词汇变化的能力。

使用Vicuna开源语言模型生成真实书评和AI生成书评的数据集，实验结果表明可以达到96.86%的准确率。通过探索大型语言模型在文本识别方面的能力和限制，有助于更好地应用类似模型并确保人类生成内容的完整性和真实性。

近期的相关研究包括使用深度学习和自然语言处理技术来检测文本中的伪造信息，如论文《A Survey of Deep Learning Methods for Fake News Detection》。