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AI 造假的成功率很高，前几天「10 分钟骗 430万」还上了热搜。在最热门的大语言模型上，研究人员最近探索了一种识别方法。

随着生成式大模型的不断进步，它们生成的语料正逐步逼近人类。虽然大模型正在解放无数文书的双手，它以假乱真的强劲能力也为一些不法分子所利用，造成了一系列社会问题：

来自北大、华为的研究者们提出了一种识别各式 AI 生成语料的可靠文本检测器。根据长短文本的不同特性，提出了一种基于 PU 学习的多尺度 AI 生成文本检测器训练方法。通过对检测器训练过程的改进，在同等条件下能取得在长、短 chatGPT 语料上检测能力的可观提升，解决了目前检测器对于短文本识别精度低的痛点。

此外需要注意的是，MPU loss 适配的是长度较为多样的训练语料。倘若既有的训练数据单质化明显，大部分语料为大段冗长的文本，则无法全面发挥 MPU 方法的功效。为了使得训练语料的长度更多样化，本研究还引入了一个在句子层面进行多尺度化的模块。该模块随机遮盖训练语料中的部分句子，并对余下句子在保留原有顺序的前提下进行重组。经过训练语料的多尺度化操作，训练文本得到了长度上的极大丰富，从而充分利用了 PU 学习进行 AI 文本检测器训练。

实验结果

如上表所示，作者先在较短的 AI 生成语料数据集 Tweep-Fake 上检验 MPU loss 的效果。该数据集中的语料均为推特上较为短小的语段。作者又在传统的语言模型微调基础上将传统二分类 loss 替换为含有 MPU loss 的优化目标。改进之后的语言模型检测器效果较为突出，超过了其它基线算法。

作者又对 chatGPT 生成文本进行了检测，经过传统微调得到的语言模型检测器在短句上表现较差；经过 MPU 方式在同等条件下训练得到的检测器在短句上表现良好，且同时能够在完整语料上取得可观的效果提升，F1-score 提升了 1%，超越了 OpenAI 和 DetectGPT 等 SOTA 算法。

如上表所示，作者在消融实验中观察了每个部分带来的效果增益。MPU loss 加强了长、短语料的分类效果。

作者还对比了传统 PU 和 Multiscale PU（MPU）。由上表可见 MPU 效果更胜一筹，能更好地适配 AI 多尺度文本检测的任务。

总结

作者通过提出基于多尺度 PU 学习的方案，解决了文本检测器对于短句识别的难题，随着未来 AIGC 生成模型的泛滥，对于这类内容的检测将会越来越重要。这项研究在 AI 文本检测的问题上迈出了坚实的一步，希望未来会有更多类似的研究，把 AIGC 内容进行更好的管控，防止 AI 生成内容的滥用。