什么是aigc检测
AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容） 是指利用人工智能技术自动生成各类数字内容（如文本、图像、音频、视频、代码等）的技术和应用。它通过机器学习模型（如深度学习 大语言模型等）从海量数据中学习规律，并模仿人类创造力生成新内容。
总的来说，aigc可以简单理解就是用ai生成的文章和内容，而aigc检测就是对ai内容的分析，确保内容为原创，保证如学术公平等内容。
aigc检测的分类
- 被动检测
即AI特征检测，在AI未对内容嵌入水印（下文将详述）且生成内容未经显著修改的情况下，通过分析AI的固有特征进行识别。例如，GPT-3模型倾向于在文本末尾使用“总的来说”等短语，检测系统可通过此类语言模式判断内容为AI生成。 - 主动检测
即通过AI生成过程或后期人为干预主动嵌入特定特征以实现检测，例如添加数字水印等技术
被动检测
语义检测
对ai写作的风格进行检测，比如ai喜欢在结尾使用总的来说，ai句式等等
统计指纹
- 熵分析
用于衡量文本的词汇重复度。AI生成内容通常具有较低的熵值（即词汇多样性较高），而人类写作因“词穷”现象，词汇重复度相对较高。 - 困惑度分析
作为AIGC检测的核心方法，其原理基于AI倾向于选择概率更高的词语生成文本，导致困惑度较低；而人类思维的活跃性使文本困惑度较高，形成可检测的统计差异。 - n-gram算法检测
通过分析词频分布差异进行识别，例如AI模型可能过度使用某些高频词汇或短语
DetectGPT算法
由以上内容，研究者研发出了DetectGPT
DetectGPT的核心原理是：由LLM生成的文本通常在模型的对数概率函数的负曲率区域的特定区域徘徊。进一步解释了这一机制，指出机器倾向于选择概率更高的词，而人类则更看重词语搭配是否符合特定语义，导致机器生成文本在目标词处呈现出正曲率，而人类书写文本则接近于零曲率。
具体而言，通过比较原始文本及其扰动版本的对数概率，可以估计曲率。如果某个点的对数概率值显著高于其扰动版本，则该点的曲率较低（接近零），表明可能是人类书写；反之，如果对数概率值显著低于扰动版本，则曲率较高（负值），表明可能是AI生成。
简言之，人类文本受干扰影响较大，而AI文本因偏好模糊词汇，扰动后变化较小。通过量化计算曲率范围，可推断AI生成概率
主动检测
水印技术
水印是一种将信息嵌入多媒体数据（如图像、视频、文字）中以进行版权保护、数据监控和追踪的技术 。在AIGC检测中，水印通常在内容生成过程中被嵌入，作为内容的"数字指纹"。
除了简单理解的图片加入水印，我们注意到某些ai是可以往文字里加入水印的，其原理将某些词汇标记为水印词汇，在用户生成内容时尽可能用上这些词汇，如果ai水印识别词比例过高，就会被判定为ai。
但这就引出了鲁棒性和隐蔽性的问题，若是过于明显，ai生成的内容质量会变低。隐蔽性高，aigc检测性就会变弱。
目前困境
- 可解释性不足：当前AIGC检测方法多为二分类任务，缺乏可解释性 。也就是你很难理解他为何判断为ai。
- 模态覆盖不全：许多方法未考虑图像和视频的统一检测框架 。
- 数据集限制：现有基准和数据集（如AIGCDetectionBenchmark, GenVideo, LOKI, FakeBench, FakeClue）在评估多模态AIGC检测方面仍存在不足
未来方向
基于当前现状，未来AIGC检测会朝向以下目标发展：
- 更强大的多模态检测框架：开发能够同时处理文本、图像、音频和视频等多种模态的统一检测框架，提高检测的全面性和准确性。
- 增强可解释性：提高AIGC检测结果的可解释性，使检测过程更加透明可信。
- 应对新型生成技术：随着扩散模型等新型AIGC技术的发展，需要开发针对性的检测方法。
- 提高鲁棒性：增强AIGC检测器对对抗攻击的鲁棒性，特别是在面对未知攻击时。
- 标准化与产业化：推动AIGC检测技术的标准化和产业化应用，如开发通用的检测API和工具。
- 伦理与法规研究：加强AIGC检测技术的伦理和法规研究，平衡技术创新与隐私保护、内容安全等 concerns。