論文の概要: Can AI-Generated Text be Reliably Detected?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11156v2
• Date: Wed, 28 Jun 2023 20:29:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 16:43:25.619324
• Title: Can AI-Generated Text be Reliably Detected?
• Title（参考訳）: AI生成したテキストは確実に検出できるのか?
• Authors: Vinu Sankar Sadasivan, Aounon Kumar, Sriram Balasubramanian, Wenxiao Wang and Soheil Feizi
• Abstract要約: いくつかのAIテキスト検出装置は現実的なシナリオでは信頼性が低いことを示す。 大規模な言語モデルの上に光パラフラーを適用するパラフラー攻撃は、全範囲の検出器を破壊できることを示す。 これらの結果は、AI生成テキストの倫理的かつ信頼性の高い使用に関するコミュニティの正直な会話を開こうとしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.25648146726716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, both empirically and theoretically, we show that several AI-text detectors are not reliable in practical scenarios. Empirically, we show that paraphrasing attacks, where a light paraphraser is applied on top of a large language model (LLM), can break a whole range of detectors, including ones using watermarking schemes as well as neural network-based detectors and zero-shot classifiers. Our experiments demonstrate that retrieval-based detectors, designed to evade paraphrasing attacks, are still vulnerable to recursive paraphrasing. We then provide a theoretical impossibility result indicating that as language models become more sophisticated and better at emulating human text, the performance of even the best-possible detector decreases. For a sufficiently advanced language model seeking to imitate human text, even the best-possible detector may only perform marginally better than a random classifier. Our result is general enough to capture specific scenarios such as particular writing styles, clever prompt design, or text paraphrasing. We also extend the impossibility result to include the case where pseudorandom number generators are used for AI-text generation instead of true randomness. We show that the same result holds with a negligible correction term for all polynomial-time computable detectors. Finally, we show that even LLMs protected by watermarking schemes can be vulnerable against spoofing attacks where adversarial humans can infer hidden LLM text signatures and add them to human-generated text to be detected as text generated by the LLMs, potentially causing reputational damage to their developers. We believe these results can open an honest conversation in the community regarding the ethical and reliable use of AI-generated text.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,経験的かつ理論的に,いくつかのAIテキスト検出装置が現実的なシナリオでは信頼できないことを示す。 実験により,大規模な言語モデル (LLM) 上に光パラフレーズが適用されるパラフレーズ攻撃は,ウォーターマーキングスキームやニューラルネットワークベースの検出器,ゼロショット分類器などを含む,あらゆる種類の検出器を破壊できることを示す。 本実験は, 再帰的パラフレージングに対して依然として脆弱であることを示す。 次に, 言語モデルがより洗練され, 人間の文章をエミュレートする能力が向上するにつれて, 最良検出器でも性能が低下することを示す理論的に不可能であることを示す。 人間の文章を模倣しようとする十分に高度な言語モデルにとって、最も有望な検出器でさえ、ランダムな分類器よりもわずかに優れている。 私たちの結果は、特定の記述スタイル、巧妙なプロンプトデザイン、テキストパラフレーズなど、特定のシナリオを捉えるのに十分です。 また、擬似乱数生成器が真のランダム性ではなく、AIテキスト生成に使用される場合を含むように、不可能な結果も拡張する。 すべての多項式時間計算可能検出器に対して、同じ結果が無視可能な補正項を持つことを示す。 最後に、透かし方式で保護されたLLMでさえ、敵対する人間が隠れたLLMテキストシグネチャを推測し、LLMが生成したテキストとして検出する人為的なテキストに追加できる偽造攻撃に対して脆弱であり、開発者が評判を損なう可能性があることを示す。 これらの結果は、AI生成テキストの倫理的かつ信頼性の高い使用に関するコミュニティの正直な会話を開こうとしています。

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