域名抢注工具-研究发现：AI检测工具容易误判非英语写作为机器生成
根据《Patterns》杂志周一宣布的一项研讨，超越一半的时间里，AI检测器过错地将非英语母语者的写作判别为机器生成。这种过错分类可能对求职者、学生和其他经常根据写作能力评价的人形成困扰，也可能使教师、教授和招聘经理难以判别作品的真实性。
多家公司已开始开发AI检测软件，旨在区分人类写作和机器生成的内容，但大多数东西的效果欠安，而且运用场景有限。
研讨人员运用七个广泛运用的GPT检测器对91篇非英语母语者的TOEFL（外语口语能力测验）文章进行评价。虽然这些检测器可以正确将超越90%的八年级学生的文章判别为人类写作，但在对非英语母语者的TOEFL文章进行分类时，检测器的体现就不尽善尽美了。
机器人手臂打字
在一切七个GPT检测器中，非英语母语者的TOEFL文章的平均误检率为61.3%。其间一款检测器将近98%的TOEFL文章过错地判别为机器生成。一切检测器一致地将约20%的TOEFL文章判别为机器生成，虽然它们实际上是人类写的。
大多数AI检测器经过衡量文本的“困惑度”来运作。困惑度是文本中一个词在给定上下文中的猜测难度的度量。由于非英语母语者在某种言语中的写作一般具有相对有限的词汇和可猜测的语法范围，这可能导致更容易猜测的语句和段落。研讨人员发现，经过削减TOEFL样本文章中的词重复，可以显著削减AI检测软件中的误判。相反，简化八年级学生文章中的言语会导致更多文章被过错地判别为机器生成。
这项研讨指出，AI检测东西经常将非英语母语者的写作过错地判别为机器生成，可能对他们在求职市场、学术环境和互联网上的存在产生严重影响。域名抢注工具,当前的AI检测东西还需求显著改进，因此在评价或教育环境中不主张运用，特别是在评价非英语母语者的作品时。然而，由于AI检测一般依赖于类似的AI模型，很难想象它们如何真正学会超越自己。这个问题的处理需求更进一步的研讨和技术创新。
