1目录洞见挑战与局限性在人工智能文本识别中……30人工智能VS人工智能|人工智能识别自身挑战参考文献...........................................................................................................................................................38引言...........................................................................................................................................................2工具用于识别人工智能生成的写作........................................................................................16专家访谈...................................................................................................................................................20使用案例及相关于生成式AI不加选择使用的伦理问题............32人工智能生成写作的特点.................................................................................................13评估人工智能文本检测技术的可靠性：我们的研究................................22定义与生成式AI的发展.......................................................................................5方法和算法背后的这些工具........................................................................18结论..........................................................................................................................................................36由ChatGPT生成的文本...............................................................................................................................25历史文本...........................................................................................................................................................26来自DeltalogiX博客的AI翻译文本.............................................................................................27安东尼奥·格拉索发布的文章.............................................................................................................282洞见引言人工智能VS人工智能|人工智能识别自身挑战特别重视将被放在文本识别工具上，那些能够评估内容是否为人工智能或人类智慧的软件。我们将通过比较分析不同类型的文本来检验其可靠性：由AI生成作品、人类写作、历史文献以及借助AI翻译的文本。这次采用实证方法进行的调查旨在评估五大主要识别工具的有效性，揭示目前区分人工智能生成内容和人类作品的挑战与局限性。本研究的实证方法涉及通过直接实验和测试收集数据的系统观察和分析。这种方法使我们能够基于具体和可验证的证据得出结论，确保对文本识别工具进行更加严谨和可靠的分析。在实践中，我们使用由AI生成的文本、人类书写、历史文件和翻译文本对工具进行了一系列测试，收集了关于它们性能的定量和定性数据。值得注意的是，尽管生成式人工智能能够自主创建内容，但它依赖于通过人工文本开发出的训练。像GPT和BART这样的算法是在海量的人工文本数据上训练的，这意味着人工智能的知识库和语言结构完全源自人类的工作。换句话说，即使AI生成的文本看似自主，每一片段生成内容背后始终存在着提供训练数据的智力痕迹。这一方面突显了作者权问题的复杂性以及需要可靠工具识别内容来源的必要性。安东尼奥·格拉索在他的著作《迈向后数字社会：数字进化与人民革命的交汇处》中提出了一个相关的澄清：生成式人工智能（GenAI）正在重新定义内容创作的边界，为数字生产提供了之前无法想象的可能。这种高级的AI形式，通过如GPT（生成预训练转换器）和BERT（来自转换器的双向编码表示）等系统，具有生成具有高度复杂性和连贯性的文本的能力，这引发了关于作者身份的问题：它是人类智慧的产物，还是算法的产物？本研究旨在通过深入分析生成式人工智能及其创作与人类创作难以区分的内容的能力来探索这一...