复旦、华南理工等联合推出ImBD：通用AI内容检测器，精准识别机器修订文本
上海/广州—— 人工智能（AI）技术的飞速发展，在为我们带来便利的同时，也引发了新的挑战。其中，如何有效识别由机器修订的文本，成为了学术界、新闻媒体、出版行业等多个领域共同关注的问题。近日，由复旦大学、华南理工大学、武汉大学以及Fenzi AI等机构联合推出的通用AI内容检测器ImBD（Imitate Before Detect），为解决这一难题提供了新的思路。
ImBD：模仿与检测的创新结合
ImBD的核心创新在于其“模仿”与“检测”相结合的策略。该检测器首先模仿大型语言模型（LLMs）生成文本的风格，通过风格偏好优化（SPO）调整评分模型，使其更符合机器修订文本的特征。随后，利用风格条件概率曲率（Style-CPC）量化原始文本与条件概率采样生成文本之间的对数概率差异，从而有效区分人类写作和机器修订内容。
“ImBD的独特之处在于它不是直接分析文本的表面特征，而是深入到文本的生成逻辑，”一位参与该项目的研究人员表示，“通过模仿机器的写作风格，我们可以更好地理解机器修订文本的特点，从而更准确地识别出机器修订的痕迹。”
多场景应用，高效精准
ImBD的强大之处不仅在于其创新的技术原理，还在于其在多种场景下的出色表现。无论是不同LLMs的文本修订、多个文本领域，还是多种修订类型，ImBD都能显著提高检测性能。
- 学术领域： ImBD可以帮助审稿人识别论文中机器修订的部分，确保学术诚信。
- 新闻媒体： ImBD可以检测新闻稿件中机器润色的内容，保证报道的真实性和准确性。
- 出版行业： ImBD可以辅助编辑校对书稿，识别机器修订内容，确保图书质量。
- 教育领域： ImBD可以检测学生作业中机器辅助的部分，准确评估学生能力。
- 企业与商业： ImBD可以审核营销文案等，确保内容原创性和质量。
- 网络安全与信息验证： ImBD可以识别网络虚假信息中的机器生成或修订内容，维护网络安全。
此外，ImBD在训练过程中仅需少量样本和较短的训练时间，即可达到优越的性能。在推理阶段，ImBD也能快速处理文本数据，给出检测结果，满足实际应用中对效率的要求。
技术原理深入剖析
ImBD的技术原理主要包括以下几个方面：
- 风格偏好优化（SPO）： 通过优化模型token分布，使模型更倾向于机器修订文本的风格，增强对机器风格特征的识别能力。
- 风格条件概率曲率（Style-CPC）： 通过量化原始文本和条件概率采样生成文本之间的对数概率差异，区分人类写作和机器修订内容。
- 模仿与检测结合： 先模仿机器的风格，再进行检测，提高检测的准确性和鲁棒性。
开放资源，助力AI发展
为了促进AI技术的发展和应用，ImBD项目团队还开放了相关资源：
- 项目官网： machine-text-detection.github.io/ImBD
- GitHub仓库： https://github.com/Jiaqi-Chen-00/ImBD
- arXiv技术论文： https://arxiv.org/pdf/2412.10432
- 在线体验Demo： https://ai-detector.fenz.ai/ai-detector
未来展望
ImBD的推出，无疑为应对AI内容检测的挑战提供了一种有效的解决方案。随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，像ImBD这样的创新工具，将在维护信息真实性、促进学术诚信、保障网络安全等方面发挥越来越重要的作用。
参考文献：
- ImBD项目官网: machine-text-detection.github.io/ImBD
- ImBD GitHub仓库: https://github.com/Jiaqi-Chen-00/ImBD
- ImBD arXiv技术论文: https://arxiv.org/pdf/2412.10432
- ImBD 在线体验Demo: https://ai-detector.fenz.ai/ai-detector
（完）
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