論文の概要: Artificial Intelligence versus Maya Angelou: Experimental evidence that people cannot differentiate AI-generated from human-written poetry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09980v2
• Date: Tue, 8 Sep 2020 19:31:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 04:38:09.832590
• Title: Artificial Intelligence versus Maya Angelou: Experimental evidence that people cannot differentiate AI-generated from human-written poetry
• Title（参考訳）: 人工知能対マヤ・アンジェロウ:AI生成と人間の詩を区別できない実験的証拠
• Authors: Nils K\"obis, Luca Mossink
• Abstract要約: 自然言語生成アルゴリズム(NLG)は、多くの注目を集め、議論を呼んだ。 一つの理由は、アルゴリズムが様々な領域にまたがって人間のようなテキストを生成する能力を持っているからである。 我々は,現在最先端の自然言語生成アルゴリズムであるGPT-2に対する行動反応を評価する2つの実験を行った。 これらの結果が人間に似たテキストを生成するためのNLGアルゴリズムの性能にどう影響するかを議論し、そのような学習アルゴリズムを人力実験環境で研究する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The release of openly available, robust natural language generation algorithms (NLG) has spurred much public attention and debate. One reason lies in the algorithms' purported ability to generate human-like text across various domains. Empirical evidence using incentivized tasks to assess whether people (a) can distinguish and (b) prefer algorithm-generated versus human-written text is lacking. We conducted two experiments assessing behavioral reactions to the state-of-the-art Natural Language Generation algorithm GPT-2 (Ntotal = 830). Using the identical starting lines of human poems, GPT-2 produced samples of poems. From these samples, either a random poem was chosen (Human-out-of-the-loop) or the best one was selected (Human-in-the-loop) and in turn matched with a human-written poem. In a new incentivized version of the Turing Test, participants failed to reliably detect the algorithmically-generated poems in the Human-in-the-loop treatment, yet succeeded in the Human-out-of-the-loop treatment. Further, people reveal a slight aversion to algorithm-generated poetry, independent on whether participants were informed about the algorithmic origin of the poem (Transparency) or not (Opacity). We discuss what these results convey about the performance of NLG algorithms to produce human-like text and propose methodologies to study such learning algorithms in human-agent experimental settings.
• Abstract（参考訳）: オープンソースで堅牢な自然言語生成アルゴリズム(NLG)のリリースは、多くの注目を集め、議論を呼んだ。 一つの理由は、アルゴリズムが様々な領域にまたがって人間のようなテキストを生成する能力を持っているからである。 インセンティブ付きタスクを用いた人格評価の実証的証拠 a)を区別し、区別できる (b)人間が書いたテキストよりもアルゴリズムが好まれる。 最新の自然言語生成アルゴリズムgpt-2 (ntotal = 830) に対する行動反応を2つの実験で評価した。 GPT-2は人間の詩の開始ラインを同一に使用し、詩のサンプルを作成した。 これらのサンプルから、ランダムな詩(Human-out-of-loop)が選ばれたか、最も良い詩(Human-in-the-loop)が選ばれた。 チューリングテストの新たなインセンティブ版では、被験者はループ内処理においてアルゴリズムによって生成された詩を確実に検出できなかったが、ループ内処理に成功している。 さらに、参加者が詩のアルゴリズム的起源(透明性)について知らされたかどうか(オパシティ)によらず、アルゴリズムが生成した詩に対する若干の嫌悪が露呈する。 これらの結果が人間に似たテキストを生成するためのNLGアルゴリズムの性能にどう影響するかを議論し、そのような学習アルゴリズムを人力実験環境で研究する手法を提案する。

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