AI作者身份检测的实时测试
以太坊联合创始人维塔利克·布特林将一场围绕数字隐私的激烈辩论转化为一场公开实验。
6月22日,布特林在X平台上发布了一项挑战,透露他曾在2020年至2026年间以匿名方式撰写了一篇与以太坊相关的文档。现在,他邀请任何能够使用AI风格测量工具的人来识别它。
布特林将这份文档描述为一篇中等重要性的以太坊出版物,并估计大约有200到2000份以太坊文档具有同等或更高的重要性。他简单补充道:“找到它。”同时承认自己也不知道这项任务究竟容易还是困难。
他没有提供关于文档标题、发表平台或所用化名的具体线索,这使得该任务对于人工研究人员和自动化工具来说都成为一次严格的考验。
布特林将此次实验的背景设定在近期关于AI文本分析将使在线匿名性无法维持的言论之上,他写道,自己想“牺牲一部分自己的匿名性来做一次实验。”
为什么风格测量在AI时代很重要
风格测量——对个人语言风格的统计分析——几十年来一直被用于解决作者身份争议。传统上,这一过程需要非常细致的人工分析,极其耗费精力。然而,更新的AI工具能够以比人工方法快得多的速度扫描规模大得多的文本集。
布特林是加密货币领域内拥有最庞大且最公开可用的写作资料库的人之一,其博客文章、以太坊改进提案、研究论文、论坛评论以及社交媒体内容加起来有数百万字,足以用来训练风格测量模型。
如果AI在拥有如此大量参考资料的情况下仍无法识别出他的匿名作品,那么这将对化名贡献的持久性给出令人安心的暗示。反之,若AI能够识别,其影响则远非令人舒适。
该帖子迅速吸引了开发者、研究人员和加密货币爱好者的关注,他们渴望测试自己以及AI识别布特林写作风格的能力。
截至发帖之日,尚未有人公开确认成功识别。该挑战仍在进行中。

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