AI chatbots in scholarly writing were analyzed, revealing their proficiency in recombining existing knowledge but their limitations in generating original scientific content; the size of LLMs has plateaued, highlighting the challenges in emulating human originality, though the evolution of LLM-powered software is expected to improve this.

Sep, 2023

本研究提出了一种方法来准确区分 AI 生成和人工撰写的书评，通过使用迁移学习，该方法能够在不同主题上识别生成的文本，并提高对写作风格和词汇变化的检测能力。实验结果表明，能够检测文本的原始来源，达到了 96.86% 的准确率。为了确保人工生成内容的完整性和真实性，扩大对大型语言模型在文本识别方面的能力和限制的理解对于有效地应用类似的模型以及确保内容的整体和真实性将是有价值的。

May, 2024

通过对比 ChatGPT 与人类写作的 argumentative 学生论文，我们系统地评估了 AI 生成内容的质量，结果表明 ChatGPT 生成的论文在质量上要高于人类写作。

Apr, 2023

通过研究 23 名香港中学学生的故事写作，我们发现 AI 生成的文本对提高学生写作质量有一定帮助，并可以帮助教育工作者设计更好的 AI 工具和教学活动。

Mar, 2023

我们的研究旨在探索传统和新的特征，以便 (1) 检测 AI 生成的文本和 (2) 由 AI 改写的文本。结果显示，新特征显著提高了许多分类器的性能。我们最好的基本文本改写检测系统在 F1 分数上超过了 GPTZero 的 183.8%。

Aug, 2023

通过对人类写作文本和基于大型语言模型的生成文本进行比较研究，该论文展示了在不同文体中对于人类文本和生成文本进行分类的机器学习模型的效果，同时指出在故事写作方面识别生成文本的困难性，为未来在人工智能文本识别方面提供了启示和研究数据集。

Jul, 2023

自然语言处理、人工智能、AI 检测模型、BERT 架构和 AI 生成文本识别是该研究的五个关键词。

Apr, 2024

通过定量实验，我们确定了人工和机器生成科学文本之间的关键区别，并提出了一种混合倡议工作流程，用于高效、可靠地检测科学文本，结合了人类专家的先前知识与机器智能，以及可视化分析原型。我们通过两个案例研究和与熟练研究人员的控制用户研究证明了我们的方法的有效性。我们还为高风险决策场景中的交互式人工文本检测工具提供设计启示。

Apr, 2023

研究表明，利用大型语言模型可以高准确度地区分人工智能生成的文本和人类编写的文本，尤其在语义方面会更加有帮助，而句法方面还有改进的空间。

Feb, 2024

通过监督分类的方法，我们开发了一种方法来辨别人工智能生成的文本和学术科学家的文本，其中包含 20 个特征，最终建立了一个模型准确地判断了文本的作者，使得误分类文档的数量减少至原来的 1/20。

Mar, 2023