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

研究概述了语言模型产生的虚假文本、媒体关注度、自然语言生成、社会意义等关键词，同时探索了机器产生文本的趋势和更大的社会影响。

Jan, 2024

通过引入一个新的系统 T5LLMCipher，结合预训练的 T5 编码器和 LLM 嵌入子聚类，我们在 9 个不同生成器和领域中评估了我们的方法，并发现与现有方法相比，我们的方法在看不见的生成器和领域中对机器生成的文本的 F1 得分平均提高了 19.6％，正确属性文本的生成器的准确率达到 93.6％。

Jan, 2024

对于检测机器生成文本的分类性能进行了批判性研究，发现分类器对文体变化和文本复杂性的差异非常敏感，在某些情况下完全退化为随机分类器，同时易于阅读的文本易于被误分类，而复杂文本的性能较高。

Jun, 2024

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

本研究探讨了大语言模型（LLMs）生成学习资源的潜力，结果显示其生成的资源质量等同于同学们生成的资源，并可能成为特定背景下的补充教材。

Jun, 2023

本文是关于机器生成文本和自然语言生成领域的综述。研究表明，机器生成文本与人类作者的文本越来越难以区分，因此我们讨论了现代自然语言生成系统带来的威胁模型，并对文本检测方法进行了最全面的综述。本文进一步讨论了机器生成文本的安全和社会背景，并提出了在未来工作中需要考虑的最关键威胁模型，以及确保检测系统本身通过公正、稳健和负责任的方式展示其信任性。

Oct, 2022

通过对三种不同方法进行深入评估，即传统的浅层学习、语言模型（LM）微调和多语言模型微调，本文对文本生成的重要性有了显著进展，尤其是在区分人类和机器生成文本方面，结果表明这些方法在性能上存在显著差异，强调了在自然语言处理领域中继续推进的重要性，为未来创造强大且具有高度辨别力的模型铺平了道路。

Nov, 2023

本文针对科学文献中 AI 生成的文本与人类编写的文本之间的差距进行了探讨，提出了一个通过语法、语义和语用来区分 AI 文本的框架，进而将提取到的特征用于分析两种不同类型的内容，发现 AI-generate 的科学文本在深度和总体质量方面还有待提高，并存在事实性问题等方面的差距，同时我们发现 AI-generate 的科学文本和人类编写的科学文本之间存在 “写作风格” 方面的差距，从而提出一些模型和分布无关的特征来用于其他领域的检测任务，这些研究结果有助于指导 AI 模型的优化，以产生高质量的文本，同时也有助于解决相关的伦理和安全问题。

Jan, 2023

本研究提出两个数据集，一个完全由 GPT-2 模型生成的合成数据集和一个部分用 Arxiv-NLP 模型生成的文本替换数据集，评估数据集的质量，难度以及分类模型的区分能力。

Feb, 2022