你又給我用 ChatGPT 生內容！有辦法偵測 ChatGPT 生的內容嗎？
ChatGPT 在生成內容方向可以說是非常厲害。對於自媒體經營者來說，它是一個非常棒、可以用來增加靈感的工具；對於創意產業更是如此，像是電影劇本構思，或是遊戲環節的設計等等，ChatGPT 也能很快速地給出各種腦力激盪。
但是有利就有弊，由於 ChatGPT 的資料主要也是根據各種大數據訓練出來的，它抓取的資料幾乎也都是從網路上別人的內容東拼西湊。如果是將 ChatGPT 應用在學術界中，並且直接使用它來生產結果和提交，就很有可能導致論文抄襲和資料不完全正確的問題。
因此這一篇文章中我就想來分享，究竟有沒有工具能夠因應這種情況，可以用來協助偵測內容是否為 AI 撰寫出來的。
在我的頻道中我會帶給大家更多網路斜槓的知識，並且分享實用的網路工具和資源，讓大家也能活出自己的斜槓人生！
你又給我用 ChatGPT 生內容！有辦法偵測 ChatGPT 生的內容嗎？
ChatGPT 帶來的是利還是弊？怎麼使用才是正確的
ChatGPT 是由 OpenAI 團隊開發的聊天機器人，透過大量數據餵養訓練，內容來源包含維基百科條目、社群貼文和新聞、論壇等等。透過這種訓練方式，讓 ChatGPT 能夠去分析你輸入的內容，並根據上下文來生成專業且人性化的回覆應答。
如果你懂得如何跟 ChatGPT 溝通，並且願意去學習 Prompt Engineer(提示工程)相關的知識，它絕對會是一個非常實用而且有幫助的工具。然而科技的進步始終是一把雙刃劍，有人懂得善用，有人卻會選擇投機。
要說 AI 的出現會降低生產的門檻是沒錯，但懂不懂得善用，還是會造就出人和人之間的差別。
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AI 時代發展出來的新職業：Prompt Engineering
上方影片中我講解了關於 AI 時代人們是否需要擔心被 AI 取代的風險，以及順應這個趨勢下，到底該如何掌握 Prompt Engineering 這個技能。
AI 的確正在悄悄地創造一個全新的革命，國外也因應 AI 的到來，發展出了一種全新的職業叫做 Prompt Engineer(如下圖)。根據維基百科的解釋， Prompt Engineer 的中文叫做「提示工程」， 提示工程的典型工作方式是將一個或多個任務轉換為基於提示的數據集，並通過所謂的「基於提示的學習（prompt-based learning）」來訓練語言模型。
有點難理解對吧，其實白話就是你要知道怎麼跟 AI 溝通，來拿到你想要的結果啦。目前不論是 ChatGPT，或是靠 AI 來生出藝術品的 Midjourney 和 Dalle．2 這些平台，都是透過輸入文字的方式來產出結果。不同的問問題方式，會導致 AI 給出不一樣的回覆。
去搜尋一下，國外也真的有越來越多這種職缺囉！並不是我隨便講一個專有名詞嚇人。
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♠ 到底該怎麼問 ChatGPT 問題，AI 時代你應該具備的 Prompt Engineer 技能
ChatGPT Prompt 學習書籍資源：The AI Advantage
在 The AI Advantage 這個網站，作者有做出了一本電子書，裡面他整理了 400 多種 ChatGPT 在問問題時可以使用的模板，讓你可以透過詞語抽換的方式去做使用。
目前一本書只要 $24.95 美金(約相當於台幣 $750)左右，下完單就會在 Email 收到這本電子書。
它裡面分了 5 個領域的模板，分別是 Productivity(生產力)、Writing(寫作)、Social (社群)、Health(健康)還有 Entertainment(娛樂)。它的每一類別中又包含了很多小類別，比如 Writing 裡面包含寫詩、寫 Rap 還有寫 Cover letter 等等，模板的長相就跟下方三張圖一樣，包含 Prompt 問句用法、Formula 詞語替換的公式跟 Example 例句。
也就是說你可以直接複製它的問句模板，然後替換成自己的貼到 ChatGPT 去問問題。比方說下方的寫故事模板，你就可以把主角、你寫要寫出什麼跟兩個人物這些地方替換，變成你自己的問題。
雖然書中是以英文問法提問為主啦，不過你其實只需要在問句後面加個[請用中文回覆]，這樣 ChatGPT 就會給中文的回覆啦！所以你不也太需要擔心語言的問題。
我覺得他的書裡面那些模板真的可以幫助你更快的在 ChatGPT 問出好的問題，讓它給你生出更好的回覆。所以也推薦想要學習 Prompt 的人可以買這本 ChatGPT prompt template 電子書來看看，其實也是一個蠻棒 Prompt 學習資源還有小投資！
接下來的 ChatGPT 內容偵測評測，我也會直接使用這本電子書的論文模板去做改寫。
偵測 ChatGPT 生產內容的工具
在說完 ChatGPT 的出現可能帶來的衝擊還有因應 AI 時代新出現的職業之後，接著我們就來說說有關 ChatGPT 生產的內容是否可以被偵測這件事情，我想這也是蠻多學者或是教職人員會想要知道的事情吧。
不過我 Run 過一輪，也寄信問過很多平台，市面上的工具主要還是以偵測英文內容為主，能夠針對中文內容做偵測的工具並不多。這也代表對中文市場來說，這種利用 AI Detector 來偵測 AI 內容的部分，還是一個很大的潛在商機喔！
主流的 3 個 ChatGPT 偵測工具
因此接下來要測試的內容，主要還是會先以英文的內容為主。那我會專注在 3 個比較主流的 AI 內容偵測工具，分別為由普林斯頓大學 Computer science 的學生研發的 GPTzero、加拿大 DNG.AI 公司研發的 GPT3 Content Detector 以及 ChatGPT 的研發團隊 OpenAI
他們自己推出的 GPT-2 Output Detector Demo。
更多 ChatGPT 偵測工具
如果你想要測試更多工具，可以到 Futuretools 這個網站，點選 AI Detection，就會有更多可以去測試的工具啦！
另外一個網站就是 Chat GPT Detectors，這裡也有很多 AI 內容偵測的工具，上面也有附上評分星等，你也都可以去嘗試看看。
ChatGPT 偵測工具是否真的精準？
首先我先使用前面提到的 ChatGPT Cheat Sheet 這一本電子書，找到 essay 寫論文相關的 Prompt 模板。
接著複製這一串丟到 ChatGPT，然後將論文的研究目的修改成『ChatGPT 誕生後，該如何增加我們自身競爭力的論文』，這個結果順便也給你當作參考。
然後 ChatGPT 就生出了這一大段文章。裡面說我們可以學習跟 ChatGPT 的溝通技巧 ，也就是前面提到的 Prompt Engineering 提示工程。然後可以去學習相關技術，比方說學程式、數據分析等等。
第三點說我們可以持續發展創意來跟 ChatGPT 擦出更棒的火花；最後是 Emotional Intelligence(情商)，主要是在說 AI 無法分析人的情緒，所以我們需要將別人的情緒納入考量，將 ChatGPT 的產出添加更多會讓他人有共鳴的內容。
第一個 ChatGPT 偵測工具：GPTZero
將前面的一大串文章複製起來丟到 GPTZero 裡面，按 Get Result 就能夠立刻判斷。
結果顯示，這邊它說看起來整篇完全都是 AI 寫出來的，所以是有成功判斷出來的。
第二個 ChatGPT 偵測工具：GPT-3 Content Detector
第二個我們丟到 GPT3 Content Detector，按下 Analyze，這個工具會分析得比較久一點。
結果出來了，這裡寫說 99% 都是 AI 生產的，所以也是能夠正常判讀出來。
第三個 ChatGPT 偵測工具：GPT-2 Output Detector Demo
最後是 ChatGPT 團隊自己研發的 GPT-2 Output Detector Demo，把內容丟進去它就會開始分析了。(BTW 這個工具也可以丟中文的內容)
結果顯示，有 99.98% 的機率是 AI 生成的。雖然這個 AI 內容偵測工具是建立在 GPT-2 舊版的運算模型，現在的 ChatGPT 版本是 GPT-3.5，但是還是可以偵測地出來是否為 AI 生的內容。
目前直接複製 ChatGPT 的內容貼上的方式，經過 3 種工具測試下來，都是可以很清楚的判斷文章是 AI 生成的。
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詞語替換後，再來測試一次這些 AI 偵測工具
接下來我就要來試試看將內文做詞語替換之後，會不會讓 AI 工具沒有辦法去做判斷。
這裡我用 GPT-MINUS1 這個詞語替換的平台，來幫我重寫文章。所以我就貼上前面的內容，按下 Submit。
往下滑就可以看到詞語改寫之後的文章啦，然後複製新的文章，重新來做一次前面 3 種偵測工具的測試。
第一個 ChatGPT 偵測工具結果：GPTZero
結果 GPT-Zero 這個工具，說這個內容應該是人手寫出來的。
第二個 ChatGPT 偵測工具結果：GPT-3 Content Detector
第二個 GPT3 Content Detector 它也改口，說這個內容應該是人為手寫出來的。
第三個 ChatGPT 偵測工具結果：GPT-2 Output Detector Demo
最後一個 OpenAI 的工具結果也變成了 94.58% 是真的人為寫出來的。
由此可見，以上三種工具在文章經過 AI 文章改寫工具改寫之後，都偵測不出來內容是 AI 撰寫的了。
結論
測試完之後我的結論是，如果有人真的有心想要使用 ChatGPT 來生論文，真的還是防不勝防啦~而且這些工具的正確性，還是很難達到百分之百精準。但是就跟我最一開始說的一樣，我仍舊不鼓勵把 ChatGPT 生產的內容直接拿來當作結果提交。
雖然使用前面像是詞語替換的方式，是有機會可以規避掉一些 AI 偵測工具的偵測，但是就跟剛剛我問 ChatGPT 的問題一樣，我們要怎樣變得更有競爭力，人機的合作，將 AI 生成的內容與自己的創意做結合是很重要的一環。
其次是 OpenAI 團隊開發的 AI Detector 目前還是停留在 2.0 版本，說不定未來有更多資料和判斷依據之後，詞語替換的方式也很有可能可以被偵測出是 AI 寫的也說不定，所以真的還是不要抱僥倖的心態。
好啦，如果這篇文章有讓你學到東西的話，也歡迎訂閱我的 Youtube 頻道，才不會錯過新的網路斜槓資訊。
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