为什么写出的文章很难被检测出来？
答： 撰写的文章难以检测有几个原因。
* ** 在海量文本数据集上进行训练，包括新闻文章、学术论文和书籍。** 这意味着它可以生成在风格和内容方面与人类编写的文本非常相似的文本。
* ** 正在不断更新和改进。** 这意味着它在生成与人类编写的文本无法区分的文本方面变得越来越好。
* **没有万无一失的方法来检测人工智能生成的文本。** 确实存在的方法通常基于文本的统计特征，这些特征可以很容易地被 操纵。
除了这些因素之外，还有一些其他因素可能导致检测 撰写的文章变得困难。例如， 擅长避免人类犯的常见错误，例如语法错误和拼写错误。它还可以生成与当前主题相关的文本，即使它不基于任何现实世界的知识。
由于这些因素，检测 撰写的文章变得越来越困难。这对研究人员和教育工作者来说都是一个挑战，因为这使得确保学术诚信和识别抄袭变得更加困难。
以下是检测人工智能生成文本的一些额外提示：
* **寻找不自然或重复的语言。** 人工智能生成的文本通常包含不自然或重复的语言，例如太长或太短的句子，或者反复使用相同单词或短语的句子。
* **检查事实错误。** 人工智能生成的文本通常不准确，特别是当涉及最近发生的事件或不为人知的事实时。
* **考虑文本的上下文。** 如果一篇文章发表在信誉良好的期刊或网站上，那么它不太可能是人工智能生成的。然而，如果一篇文章是在信誉较差的网站上找到的，或者是由未知作者发表的，那么它更有可能是人工智能生成的。
值得注意的是，没有任何一种方法可以万无一失地检测人工智能生成的文本。但是，通过遵循这些提示，您可以增加识别 AI 生成文本的机会。
问： 如何运作？
答：与Siri或 等简单的语音助手不同， 建立在所谓的 LLM（大型语言模型）之上。这些神经网络接受来自互联网的大量信息进行深度学习训练，这意味着它们会生成全新的响应，而不仅仅是重复特定的预设响应。它们不像过去的聊天机器人那样为特定目的而构建，而且它们要聪明得多。
的名称暗示了这一点，它代表聊天生成预训练变压器。就当前版本的 而言，它基于 GPT-3.5 LLM。 背后的模型接受了各种网络内容的训练，包括网站、书籍、社交媒体、新闻文章等，所有这些都通过监督学习和 RLHF（人类反馈强化学习）在语言模型中进行了微调。 表示，使用人类 AI 训练员确实是 脱颖而出的原因。
于 2022 年 11 月首次向公众推出原型，到 2023 年 1 月用户数量迅速增长到超过 1 亿，使其成为有史以来采用速度最快的软件。它首次开始减少用户数量，据报道在 6 月份失去了 10% 的全球用户，但仍然非常受欢迎。
谁拥有 创建的内容的版权？
这是一个有待争论的问题。关于版权和人工智能的大部分讨论仍在进行中，一些人说生成式人工智能正在“窃取”其所训练的内容作品。这在人工智能艺术领域变得越来越有争议。像 Adobe 这样的公司正在寻找解决这个问题的方法，仅在已经具有适当的艺术家信用和法律边界的库存图像库上训练模型。
然而，根据 的说法，您有权转载、销售和销售使用 或 Plus 创建的任何内容。因此，您不会被 起诉。
关于生成人工智能的版权法的更大主题仍有待各个立法者和法律解释者确定，特别是因为目前的版权法在技术上仅保护人类创造的内容。
如果有更多AI、人工智能显卡、数据机房、企业宽带等方面的需求可扫码关注——
