人工智能生成文本在人工智能与人类协作混合文本中的检测方法

研究了人工智能和人类协同写作中的混合文本检测问题，提出了一种基于嵌入学习的两步检测方法。

实验证明该方法在不同实验环境下优于基准方法，特别是在边界检测中采用较大的原型大小显著提高性能。

通过对人类写作文本和AI生成文本的比较，展示了机器学习模型在不同文体中的分类效果，并指出故事写作中识别生成文本的困难。

提出了基于信息理论的准确度量方法，设计了更优秀的文本检测器，并给出了样本复杂度的理论上限。

探讨了AI生成文本与人类文本在深度、质量和写作风格上的差距，提出了通过语法、语义和语用来区分AI文本的框架。

研究表明，大型语言模型在语义方面能够高准确度地区分AI生成文本和人类文本，但句法方面仍需改进。

提出了一种混合倡议工作流程，用于高效、可靠地检测科学文本，结合人类专家知识与机器智能。

发现现有的AI生成文本检测工具在准确性和可靠性上存在问题，并且内容混淆技术会降低检测工具的性能。