几乎 AI，几乎人类：检测 AI 精炼写作的挑战

大型语言模型 (LLM) 用于文本生成的日益增长使用，导致对 AI 生成内容检测的广泛关切。然而，一个被忽视的挑战是 AI 精炼文本，即对人类编写的内容进行细微修订后使用 AI 工具。这引出了一个关键问题：最小程度的精炼文本应被分类为 AI 生成吗？这种分类可能导致虚假的剽抄指控，以及关于 AI 在线内容中普遍性的误导性声明。在本研究中，我们系统评估了十二种最先进的 AI 文本检测器，采用我们的 AI-Polished-Text Evaluation (APT-Eval) 数据集进行评估，该数据集包含 14.7K 个在不同 AI 参与程度下精炼的样本。我们的发现表明，检测器经常将即使是最小程度的精炼文本标记为 AI 生成，难以区分 AI 参与程度的不同程度，且对较旧和较小的模型表现出偏见。这一局限性凸显了需要更细致的检测方法的紧迫性。