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摘要：由于 ChatGPT 已成为一种主要的 AIGC 模型，可在广泛的应用（包括软件开发和维护）中提供高质量的响应，因此它吸引了许多人的兴趣。ChatGPT 前景广阔，但滥用可能会引发严重问题，尤其是在教育和公共安全领域。目前有几种 AIGC 检测器可用，并且都已在真实文本上进行了测试。但是，还需要进行更多研究才能了解它们对多域 ChatGPT 材料的有效性。本研究旨在通过创建一个多域数据集来测试大学和其他研究机构使用的用于检测人工生成信息的最先进的 API 和工具，从而满足这一需求。本研究创建了一个由文章、摘要、故事、新闻和产品评论组成的大型数据集。第二步是使用新创建的数据集对六种工具进行测试。包括“GPTkit”、“GPTZero”、“Originality”、“Sapling”、“Writer”和“Zylalab”在内的六种不同的人工智能文本识别系统准确率在55.29%至97.0%之间。虽然所有工具在评估中都表现良好，但Originality在各方面都表现得尤为出色。
人工智能生成文本检测工具的实证研究
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