探寻隐藏意图：对生成文本进行提示恢复的研究

今天，AI 生成内容的检测正受到越来越多的关注。我们的想法是超越检测，尝试恢复生成文本所使用的提示。本文在我们认为该领域尚无系统研究的情况下，首次引入了此类研究。我们的目标是研究这种方法是否具有前景。我们实验了零样本和少样本的 in-context 学习，也使用了 LoRA 微调。随后，我们评估了使用半合成数据集的好处。对于这项初步研究，我们限制仅使用单一模型生成的文本。结果表明，在合理的准确度下，有可能恢复原始提示。