编译／庄闵棻
随着人工智慧（AI）技术日益成熟，关於到底「谁是作者」的疑问越来越难以回答，而近日的一项研究，更是揭示了一个在AI生成内容辨识中，难以解决的问题，无论是人类还是AI系统，都无法一致准确地辨别出网路对话中，哪些内容是由AI生成的，这一发现不仅对数位沟通和线上信任带来深远影响，还进一步挑战了人类与AI合作创造的未来方向。
扩展版的图灵测试：人类与AI的错误判断
据报导，研究人员进行了一项基於经典图灵测试（Turing Test）的新实验，他们将人类与AI的对话记录，展示给参与者和AI模型，要求他们辨别发言者的真实身份，而结果令人意外，人类评审在判断对话参与者是否为AI时，表现并不优於随机猜测，更令人惊讶的是，当前如GPT-3.5和GPT-4等先进AI模型，在进行同样的判断时，表现也未见显着提升，而最值得注意的是，这些高度拟人的AI对话者，比起实际的人类，反而更容易被误认为是人类。
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AI辨识技术的局限
此外，研究还探讨了多种AI辨识方法，包括统计方法和用AI检测AI，虽然某些方法显示出潜力，但均有明显的局限性。
- 统计方法：统计手段能辨识部分AI生成的文本模式，但对於更先进的模型则无法稳定检测，因为这些模式随着AI技术的提升变得更加细微。
- AI检测AI：由AI进行辨识，在结果上优於随机猜测，但仍在识别高阶AI生成内容时频频出错，表明即使训练专门用於此任务的AI，也难以稳定辨识其「同类」。
- 人类互动者：即使人类在与AI直接互动时表现优於仅依赖文本记录的情况，仍无法稳定地辨别AI参与者，显示了现代AI语言模型的复杂性。
AI辨识的重要性：值得探讨还是无谓追逐？
然而，在一个逐渐被AI整合的世界中，区分人类与AI生成的内容，在许多情境下，可能已经变得不再那麽必要，随着AI逐渐融入我们的数位互动，我们或许更应关注内容的价值和相关性，而非其来源。
但这种观点并非否定在高风险情境中保持透明的重要性，而是建议在日常互动中，执着於区分人类与AI的贡献可能既无必要，甚至反而适得其反，相反的，我们应该更关注如何评估数位内容的品质、伦理和影响，而非执着於谁是作者，这种思维转变或许将促使我们开展更多关於人类与AI协作的讨论，并探索如何最大化其结合潜力以提升我们的数位体验与决策过程。
参考资料：Psychology Today
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