不同时间，不同语言：重审GPT检测器对非母语者的偏见
计算与语言
2026-02-06 v1
摘要
ChatGPT发布后，基于大语言模型的助手广受欢迎。人们担忧其在学术界的滥用，因为区分人类撰写与生成文本的难度较大。为此，已开发出自动化技术，且在一定程度上显示出有效性。然而，先前的工作表明，这些方法常常因非母语者的文章被错误标记为生成，因为这些文章的困惑度较低，这 supposedly 是检测器的关键特征。我们于两年后重审这些声明，特别是在捷克语语境下。我们显示，捷克语非母语者的文本困惑度不低于母语者。我们进一步检查来自三个不同家族的检测器，发现对非母语者没有系统性偏见。最后，我们表明当代检测器在不依赖困惑度的情况下仍能有效运作。
引用
@article{arxiv.2602.05769,
title = {Different Time, Different Language: Revisiting the Bias Against Non-Native Speakers in GPT Detectors},
author = {Adnan Al Ali and Jindřich Helcl and Jindřich Libovický},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.05769},
year = {2026}
}
备注
This paper was accepted to EACL 2026 Student Research Workshop