論文の概要: ChatGPT or academic scientist? Distinguishing authorship with over 99%
accuracy using off-the-shelf machine learning tools
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16352v1
- Date: Tue, 28 Mar 2023 23:16:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 16:33:20.916489
- Title: ChatGPT or academic scientist? Distinguishing authorship with over 99%
accuracy using off-the-shelf machine learning tools
- Title（参考訳）: チャットGPTか学術科学者か?
市販機械学習ツールを用いた99%以上の精度で著者の識別
- Authors: Heather Desaire, Aleesa E. Chua, Madeline Isom, Romana Jarosova, and
David Hua
- Abstract要約: ChatGPTは、大衆向けのAI生成書き込みへのアクセスを可能にした。
人間の文章をAIから区別する必要性は、今、重要かつ緊急である。
そこで我々は,ChatGPTが生成したテキストを(人間)学術科学者から識別する手法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: ChatGPT has enabled access to AI-generated writing for the masses, and within
just a few months, this product has disrupted the knowledge economy, initiating
a culture shift in the way people work, learn, and write. The need to
discriminate human writing from AI is now both critical and urgent,
particularly in domains like higher education and academic writing, where AI
had not been a significant threat or contributor to authorship. Addressing this
need, we developed a method for discriminating text generated by ChatGPT from
(human) academic scientists, relying on prevalent and accessible supervised
classification methods. We focused on how a particular group of humans,
academic scientists, write differently than ChatGPT, and this targeted approach
led to the discovery of new features for discriminating (these) humans from AI;
as examples, scientists write long paragraphs and have a penchant for equivocal
language, frequently using words like but, however, and although. With a set of
20 features, including the aforementioned ones and others, we built a model
that assigned the author, as human or AI, at well over 99% accuracy, resulting
in 20 times fewer misclassified documents compared to the field-leading
approach. This strategy for discriminating a particular set of humans writing
from AI could be further adapted and developed by others with basic skills in
supervised classification, enabling access to many highly accurate and targeted
models for detecting AI usage in academic writing and beyond.
- Abstract（参考訳）: chatgptは、大衆のためにaiが生成した文章へのアクセスを可能にし、わずか数ヶ月のうちにこの製品は知識経済を混乱させ、人々の働き方、学び、書く方法の文化的な変化を引き起こした。
AIから人間の文章を識別する必要性は、特に高度な教育や学術的な執筆のような分野において、現在、批判的かつ緊急的なものとなっている。
そこで本研究では, (人間) 学術研究者の chatgpt が生成するテキストを, 広範かつアクセス可能な教師付き分類法に依拠して識別する手法を開発した。
対象とするアプローチは、aiから人間を識別するための新しい機能の発見につながった。例えば、科学者は長い段落を書き、エクセプショナル言語のためのペンチャントを持ち、しかし、しかしながら、しばしば単語を使用する。
前述のものなどを含む20の機能をセットとして,著者を人間あるいはAIとして,99%以上の精度で割り当てるモデルを構築しました。
このAIから書かれた特定の人間の集団を識別するための戦略は、教師付き分類における基本的なスキルを持つ他の人によってさらに適応され、開発され、学術的な文章などにおけるAIの使用を検出するための、多くの高精度でターゲットとしたモデルへのアクセスが可能になる。
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