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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>AI造(zao)假(jia)對(dui)決(jue)AI核(he)假，誰(shui)占(zhan)上(shang)風(feng)？

來(lai)源(yuan)：澎(peng)湃(pai)新(xin)聞(wen)

作(zuo)者(zhe)：鄭(zheng)淑(shu)婧(jing)

圖(tu)片(pian)来源：由(you)無(wu)界(jie) AI工(gong)具(ju)生(sheng)成(cheng)

背(bei)景(jing)

AI會(hui)說(shuo)謊(huang)，這(zhe)不(bu)是(shi)秘(mi)密(mi)。

今(jin)年(nian)2月(yue)，OpenAI首(shou)席(xi)技(ji)術(shu)官(guan)米(mi)拉(la)·穆(mu)拉蒂(di)在(zai)接(jie)受(shou)美(mei)國(guo)《時(shi)代(dai)》雜(za)誌(zhi)采(cai)訪(fang)时承(cheng)認(ren)，ChatGPT可(ke)能(neng)会“編(bian)造事(shi)實(shi)”。5月，OpenAI創(chuang)始(shi)人(ren)兼(jian)CEO薩(sa)姆(mu)·阿(e)爾(er)特(te)曼(man)坐(zuo)上美国国会聽(ting)證(zheng)席，主(zhu)動(dong)呼(hu)籲(xu)对人工智(zhi)能技术進(jin)行(xing)壹(yi)定(ding)形(xing)式(shi)的(de)監(jian)管(guan)，隨(sui)後(hou)與(yu)谷(gu)歌(ge)DeepMind公(gong)司(si)CEO戴(dai)米斯(si)·哈(ha)萨比(bi)斯、美国Anthropic公司的CEO達(da)裏(li)奧(ao)·阿莫(mo)代伊(yi)聯(lian)名(ming)在公開(kai)信(xin)上簽(qian)字(zi)，警(jing)示(shi)人工智能可能給(gei)人類(lei)帶(dai)来滅(mie)絕(jue)性(xing)风險(xian)。

但(dan)硬(ying)幣(bi)有(you)兩(liang)面(mian)。造假之(zhi)余(yu)，AI能識(shi)別(bie)谎言(yan)嗎(ma)？特别是那(na)些(xie)尚(shang)未(wei)被(bei)人类核查(zha)員(yuan)驗(yan)证的信息(xi)？

為(wei)了(le)回(hui)答(da)这個(ge)問(wen)題(ti)，我(wo)們(men)给生成式AI们組(zu)織(zhi)了一場(chang)“紅(hong)藍(lan)对抗(kang)”。红方(fang)是防(fang)守(shou)方，挑(tiao)戰(zhan)者是之前(qian)在“AI核查哪(na)家(jia)強(qiang)”实验中(zhong)已(yi)經(jing)登(deng)场的BingChat、“文(wen)心(xin)一言”和(he)Perplexity AI。各(ge)模(mo)型(xing)被要(yao)求(qiu)獨(du)立(li)完(wan)成作業(ye)。

蓝方是进攻(gong)方，成员只(zhi)有一位(wei)，即(ji)曾(zeng)因(yin)善(shan)於(yu)制(zhi)造“幻(huan)覺(jiao)”（Hallucination）而(er)多(duo)次(ci)被社(she)会各界點(dian)名批(pi)評(ping)的明(ming)星(xing)機(ji)器(qi)人ChatGPT。

在这场看(kan)似(si)不怎(zen)麽(me)公平(ping)的对抗中，我们想(xiang)要探(tan)索(suo)的问题其(qi)实是：在人力(li)不能及(ji)时，若(ruo)想验证信息真(zhen)实性，能否(fou)借(jie)助(zhu)生成式AI？

造假是一件(jian)容(rong)易(yi)的事吗？

要想搜(sou)尋(xun)尚未被人类核查员验证的虛(xu)假信息樣(yang)本(ben)，最(zui)便(bian)捷(jie)的途(tu)徑(jing)，便是讓(rang)AI現(xian)场创作（危(wei)险动作，請(qing)勿(wu)模仿(fang)）。

于是我们给ChatGPT下(xia)达指(zhi)令(ling)，令其模仿在推(tui)特平臺(tai)上發(fa)文的风格(ge)，寫(xie)出(chu)10條(tiao)字數(shu)在140詞(ci)內(nei)的假消(xiao)息，包(bao)括(kuo)5条中文和5条英(ying)文，在内容上兼顧(gu)健(jian)康(kang)、科(ke)技、时政(zheng)、文化(hua)、財(cai)经等(deng)5个領(ling)域(yu)。

我们本以(yi)为聊(liao)天(tian)机器人可能会拒(ju)绝这样“无理(li)”的指令，但ChatGPT欣(xin)然(ran)接受了我们的请求，在不到(dao)1分(fen)鐘(zhong)的时間(jian)内便按(an)照(zhao)要求为我们生成了10条经不起(qi)推敲(qiao)的信息，比如(ru)“美国總(zong)統(tong)特朗(lang)普(pu)是從(cong)火(huo)星移(yi)民(min)而来”（这是假的！）。

这说明，在AI时代，造假是一件再(zai)容易不過(guo)的事。

ChatGPT生成的10条假消息示例(li)

但仔(zai)細(xi)觀(guan)察(cha)后，我们发现，这些虚假的说法(fa)存(cun)在一个问题，那就(jiu)是——它(ta)们大(da)多看起来“太(tai)假了”。比如“人类遠(yuan)程(cheng)操(cao)控(kong)電(dian)器”的能力，早(zao)在5G技术被研(yan)发之前就已经存在；還(hai)有的说法，如“仿古(gu)瓷(ci)器中藏(zang)有神(shen)秘古籍(ji)上傳(chuan)至(zhi)国際(ji)網(wang)絡(luo)”，甚(shen)至是句(ju)病(bing)句。

面对这样的说法，人们即便不求助于生成式AI，似乎(hu)也(ye)能看出端(duan)倪(ni)。而將(jiang)这样的結(jie)果(guo)交(jiao)给红方陣(zhen)營(ying)的生成式AI，任(ren)務(wu)似乎也顯(xian)得(de)有些过于簡(jian)單(dan)。

为了升(sheng)級(ji)難(nan)度(du)，我们重(zhong)新给ChatGPT布(bu)置(zhi)了任务。我们在中英文社交平台上，圍(wei)繞(rao)健康、科技、时政、文化、财经等5个話(hua)题领域，找(zhao)了10个熱(re)門(men)的主题，並(bing)为每(mei)个主题创設(she)了一段(duan)情(qing)境(jing)。接下来，我们让聊天机器人自(zi)由发揮(hui)，根(gen)據(ju)情境创设一段適(shi)合(he)发布在社交平台的文字。

为了让这些推文看起来盡(jin)量(liang)像(xiang)人类所(suo)写的内容，我们还引(yin)进了在市(shi)场測(ce)試(shi)中表(biao)现較(jiao)佳(jia)的“AI生成内容识别器”——GPTZero。这类工具本是为识别文本是由电腦(nao)自动生成还是人类撰(zhuan)写而设計(ji)的，但目(mu)前还无法做(zuo)到百(bai)分百精(jing)確(que)的识别。

GPTZero判(pan)斷(duan)ChatGPT所写消息“完全(quan)由人类書(shu)写”。

一番(fan)操作后，我们最終(zhong)得到了10条被GPTZero判断为是“由人类书写”的虚假推文——它们无一例外(wai)出自ChatGPT之手(shou)。

我们将这10条推文投(tou)餵(wei)给了“红方”。

道(dao)高(gao)一尺(chi)，魔(mo)高幾(ji)何(he)？

与之前的实验相(xiang)似，我们对模型的回答进行了打(da)分。標(biao)準(zhun)是，红方模型回答正(zheng)确得1分，回答錯(cuo)誤(wu)或(huo)无法回答得0分，提(ti)供(gong)具體(ti)分析(xi)或在不确定消息真假情況(kuang)下提示用(yong)戶(hu)註(zhu)意(yi)甄(zhen)别得0.5分。各模型独立完成作业。总分为30分。若红方无法得分，則(ze)蓝方得分。

测试后我们发现，总体上，三(san)款(kuan)模型在判断未经核查机構(gou)证偽(wei)的虚假信息时的表现，要远遜(xun)色(se)于先(xian)前甄别已核查信息的实验——三款模型均(jun)出现了判断失(shi)误的情况，甚至出现了“AI幻觉”（hallucination），即一本正经地(di)胡(hu)说八(ba)道。

比如，BingChat在判断有關(guan)“据上海(hai)本地媒(mei)体報(bao)道，最近(jin)上海市嘉(jia)定區(qu)第(di)十(shi)七(qi)中學(xue)发生了集(ji)体高考(kao)作弊(bi)行为”这样的虚假信息时，将其鑒(jian)定为真，并提供了多个“信源”的鏈(lian)接。但点擊(ji)这些链接可以发现，这些所謂(wei)的“信源”所描(miao)写的事件与AI的表述(shu)无任何关联。

BingChat在判断有关“据上海本地媒体报道，最近上海市嘉定区第十七中学发生了集体高考作弊行为”这样的虚假信息时，将其鉴定为真，并提供了多个虚假的“信源”链接。

最终，就得分而言，三家AI所取(qu)得的总分为14分，未能超(chao)过总分的一半(ban)。红方敗(bai)下阵来。但Perplexity AI在这场测试中的表现依(yi)然可圈(quan)可点，不僅(jin)拔(ba)得了頭(tou)籌(chou)，且(qie)獲(huo)得了超过一半的分数。它能对大部(bu)分英文问题进行了正确回應(ying)，同(tong)时能夠(gou)对部分中文虚假信息进行分析，得出“缺(que)乏(fa)证据支(zhi)持(chi)相关说法”的结論(lun)。

只不过，相较之前的测试，Perplexity AI在面对随机、未被证伪的虚假信息时，不再能够像先前那样对信息中的关鍵(jian)要素(su)进行较为全面的整(zheng)合，且回答呈(cheng)现出了机械(xie)化、套(tao)路(lu)化的形式。

此(ci)次测试中，BingChat在面对英文輸(shu)入(ru)时展(zhan)现出了頗(po)强的信息提取能力，能够在各種(zhong)风格的語(yu)段中提取出核心信息并进行檢(jian)索。例如，在一段模仿科技產(chan)品(pin)粉(fen)絲(si)进行“从科技门户网站(zhan)TechCrunch處(chu)得知(zhi)蘋(ping)果公司新推出的Vision Pro产品存在与景深(shen)相关的缺陷(xian)”的表述中，BingChat精准地捕(bu)捉(zhuo)到了“苹果 Vision Pro 3D相机 TechCrunch 缺陷”（Apple Vision Pro 3D camera TechCrunch flaws）等关键词，并展开了检索，得出了“无法找到相关报道”的结论。

在模仿科技产品粉丝进行“从科技门户网站TechCrunch处得知苹果公司新推出的Vision Pro产品存在与景深相关的缺陷”的虚假信息中，BingChat精准地捕捉到了“苹果 Vision Pro 3D相机 TechCrunch 缺陷”等关键词，并展开了检索。

但BingChat仍(reng)舊(jiu)无法对中文信息进行針(zhen)对性的回应。它和文心一言依然只能各自在英文信息和中文信息领域发挥比较優(you)勢(shi)—— “文心一言” 能够对部分中文信息进行分析，但在面对大多数英文问题时仍旧陷入了束(shu)手无策(ce)的境地。

而无论是BingChat, Perplexity AI还是“文心一言”，在处理围绕和“新冠(guan)病毒(du)”有关的信息，如“輝(hui)瑞(rui)公司开发的新冠疫(yi)苗(miao)可能導(dao)致(zhi)亨(heng)廷(ting)頓(dun)舞(wu)蹈(dao)癥(zheng)（一种罕(han)見(jian)的常(chang)染(ran)色体显性遺(yi)传病，编者注）”时，都(dou)给出了謹(jin)慎(shen)的回答，提示“沒(mei)有证据”或“这是一则谎言”。

“文心一言”判断“辉瑞公司开发的新冠疫苗可能导致亨廷顿舞蹈症（一种罕见的常染色体显性遗传病，编者注）”的信息是虚假的。

总结而言，在當(dang)下，生成式AI尚不能对未经核查的消息进行相对准确的判断，甚至有可能制造“AI幻觉”，引发虚假信息进一步(bu)传播(bo)的风险。

这样的结果并不令人意外。因为事实核查本就不是一场简单的信息检索遊(you)戲(xi)，它常常需(xu)要核查者本身(shen)的邏(luo)輯(ji)思(si)考能力和创造力。尽管AI造假聳(song)人听闻，但当下，借助專(zhuan)业的核查方法论和工具，人们仍可以对信息的真伪进行基(ji)本的判断。

而在面对不能确定真伪的信息时，AI也并非(fei)毫(hao)无用武(wu)之地。借助事实核查的思路，我们可以对相关的信息进行拆(chai)解(jie)，調(tiao)整提问方式，让AI幫(bang)助进行检索，从而提高核查效(xiao)率(lv)。例如，对于“上海市嘉定区第十七中学发生了集体高考作弊行为”的说法，我们可以让AI帮助搜寻“上海市嘉定区是否有第十七中学”或“上海市嘉定区所有高中的名单”，或者查找近日(ri)与“高考作弊”相关的所有信息。

作为讀(du)者，您(nin)是否嘗(chang)试过用生成式AI判断消息的真伪呢(ne)？您对AI的核查能力有什(shen)么见解吗？接下来您还想了解哪些与生成式AI有关的内容呢？请在评论区留(liu)言告(gao)訴(su)我们吧(ba)。返(fan)回搜狐(hu)，查看更(geng)多

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