本篇研究展示了当前语言模型（LLMs）产生的文本检测器的可靠性不足，并提出了模仿攻击和伪造攻击等问题，强调了在使用 AI 生成文本时的伦理和可靠性问题。

Mar, 2023

本文探讨了使用 T5 和 GPT-3 模型在 arXiv、学生论文和 Wikipedia 上生成机器的译文，并评估了六种自动化解决方案和一种商业剽窃检测软件的检测性能。结果表明，GPT-3 生成的译文质量可以与原始文本一样，而且难以区分真假，最佳检测模型 (GPT-3) 的 F1 分数达到 66％。

Oct, 2022

本文回顾传统和现有的改进的改写识别方法，提出了改写的一种新分类体系。探究了这种类型在流行的数据集中的表现形式以及一些类型改写的不充分表示如何影响改写识别能力，最后提出了更有效地使用 AI 进行改写检测的未来研究方向和数据集。

Dec, 2022

本文旨在分析大型语言模型如 GPT-4 和 ChatGPT 等的语言生成和改写能力的特点和限制及其对学术诚信的挑战，探讨人工改写和机器改写之间的区别，并对常用的数据集进行综合分析和评估，结果显示自动生成文本的水平仍不及人类普及水平，适合于语义多样性语料的 TF-IDF 方法的效果最好，同时，发现了四个语义多样性和挑战性最高的数据集。

Mar, 2023

在本文中，我们提出了一个针对更广泛的对抗性攻击类别的框架，旨在对机器生成的内容进行微小扰动以逃避检测，通过对动态场景中的对抗性学习来评估当前检测模型对这种攻击的鲁棒性的潜力提升。实证结果发现，现有的检测模型可以在仅 10 秒内受到破坏，将机器生成的文本误分类为人类撰写的内容。尽管观察到模型鲁棒性方面的一些改进，但实际应用仍面临重大挑战，这些发现为 AI 文本检测器的未来发展提供了启示，强调了对更准确和鲁棒的检测方法的需求。

Apr, 2024

评估了三种不同的 AI 文本检测器，发现水印技术存在较高的误报率，ZeroGPT 技术误报和漏报率都较高，并通过使用 ChatGPT 3.5 来将原始的 AI 生成文本改写，有效地绕过了这些检测器的误报率和漏报率。

Apr, 2024

AI 生成的文本检测已引起广泛关注，随着强大的语言模型接近人类水平的生成，检测（部分）AI 改写文本的工作受到了限制，然而，AI 改写在各种应用场景中常被用于文本优化和多样性，为此，我们提出了一种新颖的检测框架，用于检测文本中的改写范围（PTD），旨在识别文本中的改写范围，不同于文本级别的检测，PTD 采用全文并为每个句子分配一个得分，表示改写程度，我们构建了一个专用数据集 PASTED 用于检测文本中的改写范围，内部和外部结果表明 PTD 模型在识别 AI 改写文本范围方面的有效性，统计和模型分析阐释了改写文本范围周围上下文的关键作用，大量实验证明 PTD 模型可以适用于多种改写提示和多个改写文本范围，我们在此链接处发布我们的资源

May, 2024

使用自然语言处理技术的对比学习方法，通过多重语义解读对大型语言模型的生成文本进行分析，达到了 94% 的准确率，在学术界检测人工智能生成的文本的抄袭和欺诈具有强大的适应性和可靠性。

Jun, 2023

通过对抗方法提出了一个新的数据集创建方式 —— 对抗性同义句生成任务（Adversarial Paraphrasing Task， APT），以更好地检测句级别的意义相等，从而加速数据集生成并提高同义句识别模型的性能。

Jun, 2021

RADAR, a framework for Robust AI-text Detection via Adversarial Training, significantly outperforms existing AI-text detection methods by using adversarial training to improve the capability of detecting AI-generated text, especially in cases where paraphrasing is used.

Jul, 2023