台大攜手大數據AI落地辦公室研發繁中AI辨識技術
- 張姝寧／台北
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隨著生成式AI普及，與AI共同創作文字已成為普遍現象。新聞媒體不再避諱使用AI撰文，企業行銷內容也經常出現明顯的AI創作痕跡。能否判斷一篇文章是由人類生成或是由AI撰寫，這個問題重要嗎？2025年《Nature Human Behaviour》發表的研究發現，掌握對話者個人背景資訊的GPT-4，其說服效果甚至能超越人類，讓受試者認同對方觀點的勝算提高了81.2%。
因此AI文字生成來源的問題牽涉的是學術誠信、資訊可信度與數位內容的管理。尤其當生成式AI可以在短時間內大量製造評論、新聞與社群內容，又能透過對不同群眾的理解提高認知影響力，如何辨識文字的生成來源，已成為全球人工智慧研究的重要課題。
在台灣，國立臺灣大學資訊管理學系與大數據AI落地辦公室也投入繁體中文AI文字辨識研究，歷時8個月共同開發4種不同的偵測方法，並率先開放其中兩種供大眾免費試用。
為什麼繁體中文需要自己的AI文字偵測技術？
AI文字偵測研究已擴展至英文、德文、西班牙文、阿拉伯文，以及日文、越南文等多種亞洲語言，但針對台灣繁體中文語境的專用偵測模型與研究成果仍相對有限。不同語言的語法、詞彙與寫作習慣各有差異。國際研究成果即使在英文測試中取得良好表現，也未必能直接適用於繁體中文的文字內容。
2025年底，國立臺灣大學資訊管理學系盧信銘 教授、陳建錦 教授、孔令傑 教授帶領研究所和博士班學生，與大數據AI落地辦公室合作，共同投入繁體中文AI文字辨識研究，至今完成4種不同的AI文字偵測方法，分別從不同技術角度分析文字的生成特徵，希望建立更符合台灣語言環境的辨識能力。目前研究團隊率先開放其中兩種方法，邀請大眾免費試用。
這次公開試用除了讓更多人認識AI文字辨識技術，也希望蒐集不同文章類型、寫作風格及人機共創情境下的實際使用回饋，持續驗證模型的辨識能力、誤判情況與適用範圍。使用者可以透過不同偵測方法的分析結果，了解同一篇文字在不同模型下可能呈現的差異，也能進一步認識AI生成文字的特徵與偵測技術的限制。
從史丹佛大學DetectGPT到Binoculars：AI文字辨識的技術發展
2023年，史丹佛大學（Stanford University）的Eric Mitchell等研究者注意到，生成式AI的普及可能衝擊學術誠信與新聞可信度，因此在國際機器學習會議（ICML）發表DetectGPT，研究如何辨識AI生成的文字。這項技術透過比較原文與改寫版本在語言模型中的機率差異，找出AI寫作的統計特徵。實驗結果顯示，DetectGPT的AUROC辨識指標達到0.95，明顯優於當時比較方法的0.81。
2024 年，美國馬里蘭大學（University of Maryland）的Abhimanyu Hans等研究者，則專注在更具惡意的應用，包括利用AI操作社群帳號、製造假評論及大量散播錯誤資訊等。他們同樣在ICML發表了Binoculars，利用兩個語言模型交叉分析文字，辨識不同AI模型生成的內容。研究結果顯示，在特定測試條件下，Binoculars能偵測超過90%的AI生成文字，誤判人類作品的比例僅有0.01%。
兩項研究相隔一年，關注的問題有所不同，卻都反映出學術界對AI生成文字的重視。隨著AI內容大量進入教育、媒體與網路平台，如何辨識文字來源、降低誤判，也成為愈來愈重要的研究課題。
從內容辨識走向人機共創
AI文字偵測技術的應用，已逐漸延伸到教育、媒體、出版及企業內容管理等領域。在教育場景中，辨識工具可以協助教師了解學生作業是否呈現AI生成特徵，作為學術誠信討論與評量的輔助依據。在新聞與出版領域，相關技術可以提供文字來源的分析線索，協助編輯與審查人員進行內容管理。
對企業而言，當AI愈來愈廣泛地參與報告撰寫、知識整理與對外溝通，理解文字的生成特徵，也有助於建立更清楚的AI使用與內容審核流程。然而，在人機共創日益普遍的環境下，一篇文章可能由人類提出觀點，再透過AI調整架構、修改語句，最後由人類完成編輯。人類參與得越深，文章生成來源的事實認定就更加模糊，也讓文字來源的辨識變得更加複雜。
未來，AI文字偵測除了協助辨識內容來源，也有機會成為人類檢視AI寫作依賴程度、反思內容表達方式的輔助工具。
你的文章，AI會怎麼判斷？
一篇完全由自己撰寫的文章，也可能被AI偵測模型判定具有高度AI生成特徵。這或許意味著，你的寫作風格與AI常見的表達方式有不少相似之處。反過來說，經過AI潤飾的文章，也未必會呈現明顯的AI生成特徵。
這正是AI文字辨識有趣的地方。除了探索文章的生成來源，我們也可以藉由不同模型的分析結果，重新觀察自己的寫作習慣，以及人類與AI在文字表達上的異同。
國立臺灣大學資訊管理學系與大數據AI落地辦公室共同研發的繁體中文AI文字辨識技術，現已免費開放試用。 邀請你拿出自己寫的文章，或比較AI生成、經過AI潤飾的內容，看看不同偵測方法會給出什麼結果。更多資訊請參考ByWHOO AI語感測驗。
