當AI都無法檢測AI  問誰是作者重要嗎

編譯／莊閔棻

隨著人工智慧（AI）技術日益成熟，關於到底「誰是作者」的疑問越來越難以回答，而近日的一項研究，更是揭示了一個在AI生成內容辨識中，難以解決的問題，無論是人類還是AI系統，都無法一致準確地辨別出網路對話中，哪些內容是由AI生成的，這一發現不僅對數位溝通和線上信任帶來深遠影響，還進一步挑戰了人類與AI合作創造的未來方向。

擴展版的圖靈測試：人類與AI的錯誤判斷

據報導，研究人員進行了一項基於經典圖靈測試（Turing Test）的新實驗，他們將人類與AI的對話記錄，展示給參與者和AI模型，要求他們辨別發言者的真實身份，而結果令人意外，人類評審在判斷對話參與者是否為AI時，表現並不優於隨機猜測，更令人驚訝的是，當前如GPT-3.5和GPT-4等先進AI模型，在進行同樣的判斷時，表現也未見顯著提升，而最值得注意的是，這些高度擬人的AI對話者，比起實際的人類，反而更容易被誤認為是人類。

更多新聞：深度偽造泛濫成災    5 招判斷真假不被欺騙

AI辨識技術的局限

此外，研究還探討了多種AI辨識方法，包括統計方法和用AI檢測AI，雖然某些方法顯示出潛力，但均有明顯的局限性。

• 統計方法：統計手段能辨識部分AI生成的文本模式，但對於更先進的模型則無法穩定檢測，因為這些模式隨著AI技術的提升變得更加細微。
• AI檢測AI：由AI進行辨識，在結果上優於隨機猜測，但仍在識別高階AI生成內容時頻頻出錯，表明即使訓練專門用於此任務的AI，也難以穩定辨識其「同類」。
• 人類互動者：即使人類在與AI直接互動時表現優於僅依賴文本記錄的情況，仍無法穩定地辨別AI參與者，顯示了現代AI語言模型的複雜性。

AI辨識的重要性：值得探討還是無謂追逐？

然而，在一個逐漸被AI整合的世界中，區分人類與AI生成的內容，在許多情境下，可能已經變得不再那麼必要，隨著AI逐漸融入我們的數位互動，我們或許更應關注內容的價值和相關性，而非其來源。

但這種觀點並非否定在高風險情境中保持透明的重要性，而是建議在日常互動中，執著於區分人類與AI的貢獻可能既無必要，甚至反而適得其反，相反的，我們應該更關注如何評估數位內容的品質、倫理和影響，而非執著於誰是作者，這種思維轉變或許將促使我們開展更多關於人類與AI協作的討論，並探索如何最大化其結合潛力以提升我們的數位體驗與決策過程。

參考資料：Psychology Today

※探索職場，透視薪資行情，請參考【科技類-職缺百科】幫助你找到最適合的舞台！

瀏覽 219 次