bí mật đằng sau công nghệ phát hiện văn bản AI: từ black-box đến white-box

- Công nghệ phát triển ngôn ngữ tự nhiên (NLG) đã cải thiện đáng kể đa dạng, kiểm soát và chất lượng của văn bản do mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra, với ChatGPT của OpenAI là ví dụ nổi bật.
- Khả năng tạo ra văn bản giống như con người của LLM gây ra lo ngại về việc phát hiện và ngăn chặn việc sử dụng sai trái trong các nhiệm vụ như lừa đảo, thông tin sai lệch và gian lận học thuật.
- Phương pháp phát hiện văn bản do LLM tạo ra có thể chia thành hai loại: phát hiện black-box và white-box. Phát hiện black-box sử dụng quyền truy cập API để phân tích đầu ra của LLM, trong khi phát hiện white-box cho phép kiểm soát hoàn toàn LLM, tăng cường khả năng phát hiện.
- Các phương pháp phát hiện hiện tại dựa trên việc thu thập mẫu văn bản từ nguồn con người và máy, sau đó huấn luyện mô hình phân loại để phân biệt văn bản do LLM và con người tạo ra.
- Các phương pháp white-box bao gồm việc tích hợp thủy vân vào văn bản được tạo ra để theo dõi hoạt động đáng ngờ hoặc không được phép, với hai chiến lược chính là thủy vân sau khi tạo và thủy vân tại thời điểm suy luận.
- Các thách thức hiện tại trong việc phát hiện văn bản do LLM tạo ra bao gồm việc cải thiện độ chính xác của mô hình phân loại, đối phó với các cuộc tấn công thích ứng và giải quyết vấn đề từ các mô hình LLM nguồn mở.
- Các hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các phương pháp phát hiện mới, cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các công cụ hiện có, và khám phá cách thức để đối phó với các mô hình LLM nguồn mở.

📌 Công nghệ NLG và LLM như ChatGPT đã mở ra những tiềm năng mới nhưng cũng đặt ra thách thức trong việc phát hiện và ngăn chặn việc sử dụng sai trái. Phương pháp phát hiện văn bản do LLM tạo ra chia thành hai loại chính là black-box và white-box, mỗi loại có ưu và nhược điểm riêng. Các nghiên cứu tương lai cần tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các công cụ phát hiện, đồng thời giải quyết các thách thức từ mô hình LLM nguồn mở.

Citations:
[1] https://cacm.acm.org/research/the-science-of-detecting-llm-generated-text/