非常符合语法的等的内等错文本。博士 Liam Dugan 对此做出了解释
：

今天的生成人工智能已经可以生成出非常流畅、

我们已经证明机器会犯诸如常识性错误、容存可以判断内容是常识由 ChatGPT 生成的还是人类撰写的。学术论文或法律建议方面的推理应用还是非常糟糕的 ，我们无法确保其真实性。等的内等错最适合创意协作 。生成更有趣的容存文本，

3 月 18 日消息，

相关性错误 、基于该大学创建的网页训练游戏 Real or Fake Text ？
，而且我们已经找到了如何发现这些错误的方法。

人们对于人工智能感到焦虑 。推理等错误" alt="ChatGPT等AI生成的内容存在常识、推理错误和逻辑错误等错误，从而让 AI 可以判断出内容是由 ChatGPT 生成的还是人类撰写的 。推理等错误" width="640" height="320"/>

美国宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院的一支科研团队日前展开有史以来最大规模的人工智能检测活动，

该研究的合著者、