#2AIGC 文本检测原理浅析

随着大语言模型的发展,AI 生成内容的识别成为一个热门话题。这篇文章简单聊聊我了解的 AIGC 检测技术路线。

为什么需要多粒度分析

一段文本中,AI 生成的部分往往是零散的,可能只有某几个句子是机器生成的。如果只对整篇文本打一个标签,信息量太粗;而单独看每个字词又过于琐碎。因此采用句子级、段落级、章节级三级细粒度分析,逐层定位 AI 生成内容。

BERT 模型的作用

BERT 基于 Transformer 架构,擅长捕捉上下文语义。利用 BERT 对句子做编码,再接入分类层输出"AI 生成"的概率,是当前比较主流的做法。再通过概率校准(如温度缩放)让输出概率更可靠。

更进一步的改进

• 跨模型对齐:不同生成模型的文本分布有差异,通过多模型对齐提升泛化能力
• 可视化报告:把每句话的概率标注出来,方便人工复核

结语

AIGC 检测是一个仍在快速发展的方向,后续会继续记录相关学习笔记。