人工智能冒充人刷假新闻、灌水评论怎么办？让

人工智能现在的写作能力虽然还不至于写出世界名著，但足以掩藏住机器的痕迹，混淆普通人的视线。最重要的是，AI可以批量生产文本，炮制假新闻、快速刷评论。该如何揪出冒充人类的AI呢？哈佛大学和麻省理工学院- IBM沃森人工智能实验室(MIT-IBM Watson AI Lab)的研究人员想到了用AI识别AI。

他们开发了一种叫做“巨型语言模型测试器”（GLTR）的新工具，用于识别人工智能生成的文本。其辨别原理基于人工智能是利用文本中的统计模式来自动生成文本的，而不考虑单词和句子的实际含义。也就是说，如果一篇文章中的用词都是可预测的，该文章就极可能是由人工智能写的，而GLTR可以标注出文章用词是否可预测。

开发最厚的盾，就要用最强的矛来测试。前一阵子，埃隆马斯克参与创立的AI研究机构OpenAI推出了一种算法，可以自动生成真实度极高的段落。只要在该算法的“学习模式”中输入海量数据，该算法就可以统计词频，组合高频词，生成新的段落。而哈佛大学的团队正是用Open AI公开发布的代码为基础，发明了GLTR。

GLTR可以根据词频，标明最可能出现的单词搭配。最易预测的单词是绿色的，较难预测的是黄色和红色的，最难预测的是紫色的。当对Open AI编写的算法所生成的文字进行测试后，发现大部分单词都可预测；而人类写出的新闻和科学摘要文字搭配更多样。

那么，什么样的用词才是AI无法模仿的“人来之笔”呢？澎湃新闻记者将《哈姆雷特》中脍炙人口的段落放进该工具中检索。

《哈姆雷特》选段，右为中文译文

可以看到，莎翁的手笔确实不是AI能轻易揣摩的，短短的片段中就出现了20多处标紫。第一处标紫的“暴虐”虽非多么生僻的词汇，但用来修饰“命运”却并不常见。在AI眼中，这种搭配犹能体现出“人性之光”。

GLTR的研究人员让哈佛的学生分别在不使用GLTR、和使用GLTR的时候，判断文本是否是人工智能生成的。实验结果表明，在不使用GLTR时，学生们只能识别出一半的虚假文本；而看到GLTR所做的标注后，他们可以识别出72%的虚假文本。Sebastian Gehrmanns是一位参与GLTR发明的博士生，他表明“我们的目标是建立一个人类和人工智能协作的体系。”

《麻省理工科技评论》对此评价道，现在自动生成的假消息越来越多，这种AI工具或许能有效打击机器制造的假新闻、假视频和灌水评论。