大多数人无法区分 AI 与人类的引用

大多数人无法区分著名作家的名言与AI生成的内容 你能行吗？

发布于2023年3月30日，由Julia Olech撰写

早在1950年，阿兰图灵就提出了一种设计用来“思考”像人类一样的机器的想法。这场模仿游戏起初仅仅是哲学上的探讨，但随著技术的进步，这个概念迅速变得可信。快速转向2023年，人工智慧AI正逐渐取代制造业、运输业，甚至艺术领域的工作。而大多数人无法区分电脑和真正的人类！

我们决定研究这一趋势，并测试识别AI生成文学作品的难度。我们的AI与人类创作的调查包括10条引语：其中5条来自知名作家的文学作品，而5条则是由Chat GPT生成的。然后我们询问了约380名受访者，看看他们是否能判断出每条引语是AI还是真人创作的结果令人惊讶。

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有多少人能识别AI？

大多数受访者无法识别出任何AI生成的引语。

调查显示，约51的人无法识别AI生成的文学引语。这令人惊讶，因为这显示我们已经达到了一个点，机器能够模仿著名作家、模拟他们的写作风格，甚至重用熟悉的角色。

玛丽雪莱的《弗兰肯斯坦》是最难以识别的作品。在调查中，AI生成的引语模仿原始写作风格的如此成功，接近70的受访者认为这是人类创作的。具有讽刺意味的是，这可能意味著大多数人根本不会注意到如果一台机器写了一个关于无生命物体复活的故事，这无疑会将恐怖感提升到新的层次。

AI还成功复制了玛格丽特阿特伍德、法兰克赫伯特、F斯科特菲茨杰拉德和艾恩兰德的引语。超过55的受访者认为我们直接从著名书籍中摘取了这些问题，这使得电脑在AI与作家的比赛中又获得了一分。

AI能够讨论这些故事中的知名角色，甚至使用类似的语言和风格，这可能会产生很大的影响。令人惊讶的是，这些计算机已经了解了如此多的资讯而它们并不真正“知道”。

我们对某些写作风格的陌生感也可能提供了另一个解释。大银幕改编的兴起使得流行角色向更广泛的观众介绍，这些观众可能不熟悉书籍。这或许解释了为什么一些受访者认出了一句熟悉的引语但无法确定作者是谁。这在《饥饿游戏》中尤其明显，有521的受访者错误认为我们引用了苏珊柯林斯的话。

吸血鬼与狼人剧情仍然难以掌握

然而，我们的结果显示AI在生成吸血鬼与狼人剧情和某些反乌托邦故事上并非全能。调查受访者在识别史蒂芬妮梅耶和乔治奥威尔的作品时几乎没有遇到问题。只有3035的人认为AI创作了《暮光之城》和《1984》中的著名片段。

这可能源于普通读者更频繁地接触这些风格。乔治奥威尔仍然是畅销的反乌托邦作家，而史蒂芬妮梅耶则继续主导吸血鬼文学。人们对前者的写作风格可能更为熟悉。

之前的技术经验似乎并不重要，因为所有年龄组18至65岁及以上中的结果相似。这是异常的，因为科技使用在不同代际之间差异很大。你会期待年轻一代通常更熟悉技术，应该更擅长识别AI生成的内容。

研究显示55的年轻人和青少年使用语音激活的AI，这与41的老年人相比。虽然尚未广泛普及，但15的Z世代和千禧一代每天与虚拟现实和扩增实境互动。然而，AI对他们的误导程度与熟悉书籍的婴儿潮一代一样多。

《弗兰肯斯坦》的引语让最多人上当巧合吗？

你能分辨出AI和著名作家吗？

无论你认为自己能超越AI，还是仅仅好奇为什么识别人工引语如此具有挑战性，我们为你准备了小测验。你需要做的就是判断如下两个引语是否来自于受欢迎的文学系列，或者是由AI试图模仿特定写作风格所生成的。

德罗贡的动作比剧毒的眼镜蛇还要快。他的嘴里喷出火焰，橙色、猩红色和黑色的火焰，在肉体开始堕落之前就已经烧灼著。在他锋利的黑色牙齿闭合住对象的瞬间，瑞格尔的头快速地靠近，似乎想要从兄弟的獠牙中抢走奖品，但德罗贡却吞下了它并尖叫，较小的绿龙只能气恼地嘶嘶作响。

准备好了吗？

如果你猜是“著名作家”，那你就对了。以上引文来自于《剑风小说：冰与火之歌》。乔治RR马丁擅长创造节奏缓慢的谜题，充满详细的世界和角色。然而，调查显示答案却呈现几乎5050的分布。这可能是由于对文本本身的不熟悉。

乔治RR马丁以《权力的游戏》闻名，但Statista的研究显示，拥有系列粉丝的只有50实际阅读了这些书籍。另一半人对马丁的写作风格不熟悉，为AI模仿这位作家提供了更大的空间。

这是一个棘手的问题，所以如果你没有答对，也不必担心。第二句子可能更符合你的阅读偏好。

在基列的核心，静谧如初，未被战争的动荡所触及，只有电视屏幕上微弱的回声闪烁。这片土地的边缘不断在变化，被武器的冲突塑造，然而在这里，中心是一片宁静。正如莉迪亚阿姨低语的基列共和国，无边无际，它的触角深深地延伸进我们每一个人之中。

准备好了吗？

基列是玛格丽特阿特伍德在《使女的故事》中创造的著名世界，但原作者并没有写出上述引语。事实上，这句话完完全全由AI生成。这可能使得识别变得棘手，因为这个算法成功地引发了类似的压迫气氛。这种对细节的关注让62的调查受访者相信这是玛格丽特阿特伍德的作品尽管最后有一处语法错误！

AI会是故事叙述的终结吗？

AI与叙事的缺点

这可能不会彻底结束文学，但AI必将改变故事叙述的方式。计算机已能够根据需求生成文学作品和新故事，而且完成得很好。然而，你仍需提供相关的提示，例如“编写一段由乔治RR马丁创作的《权力的游戏》段落”。

这是因为AI学习模式的原因。虽然它可以分析文学语言和叙事模式来创建故事，但它尚未能独立创作，其学习范围限制在互联网上已存在的内容上。这意味著AI仍然需要人类或其他算法提供有意义的独特想法。这就像使用计算机一样。尽管它可以计算复杂的方程式，但你仍然需要提供输入。

那些尝试AI生成故事的人大致上持有相同的看法：它尚未达到传统故事的吸引力。机器往往未能把握整体角色发展和叙事节奏，这是让读者保持投入的关键。由于AI只能从现有数据库中提取内容，它也重复使用语言、情节和角色来自其他受欢迎的书籍。这一开始可能读起来有趣，但在某一时刻可能会变得重复。

AI与叙事的优点

忽视AI在改善未来写作中的作用将是天真。对于大多数人来说，讲故事是耗时的，即便拥有多年的经验。电脑可以加快这一过程，处理写作的技术层面，让作家有更多的时间来构思新的想法、情节和冲突。

即使你已经写了一整个故事，通过AI也可以在不到一分钟的时间内指出所有风格和语法错误。更棒的是，一些AI程式还能提供改进的区域与编辑建议！

说到现有的作品，计算机也可以轻松翻译、改编和总结论文，根据需要提供帮助。需要参考的复杂且冗长的有关心血管疾病的研究报告？没问题。运行AI，你将得到一个以通俗英语解释问题的引语。

这基于我们今天所知的AI，但不考虑未来的更新。微软已经向OpenAI投入超过100亿美元，促使竞争者如谷歌采取类似路线。随著GPT4的推出，AI的表现已经超过了年初的水平而这仅仅是开始。

有一点我们可以确定的是，作为读者的你不必过于担心。故事将以某种方式继续出现，而你可能不会意识到AI是否取代或增强了你最喜爱的作家。不过，作为写作者，还是要密切关注技术发展：你可能很快就会有一位新的电脑助手。

模仿游戏已经开始

我们的调查证明AI在复制特定作家的风格方面成功率很高，而且大多数人已经无法区分人类与AI生成的内容。虽然某些作家比其他人更容易模仿，但这显示出机器学习中的一个有趣趋势，并暗示故事叙述的未来可能会有很大变化。

尽管AI不太可能完全取代人类作家，我们可能很快就会看到当前和新兴的作家与算法并肩工作。

虽然这份调查具有代表性，但重要的是要记住，我们的结果基于一小部分个体，数据可能在数以千计的回应中有所不同。机器学习何时会达到人类智慧的高度？很难说，但目前的证据显示，我们正在朝这个方向迈进。

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