論文の概要: Towards Automatic Boundary Detection for Human-AI Collaborative Hybrid Essay in Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12267v6
• Date: Mon, 25 Dec 2023 06:36:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 22:22:30.532146
• Title: Towards Automatic Boundary Detection for Human-AI Collaborative Hybrid Essay in Education
• Title（参考訳）: 教育における人間とaiのハイブリッドエッセイのための境界の自動検出
• Authors: Zijie Zeng, Lele Sha, Yuheng Li, Kaixun Yang, Dragan Ga\v{s}evi\'c, Guanliang Chen
• Abstract要約: 本研究では,滅多に調査されていない現実的な環境下でのAIコンテンツ検出について検討する。 まず,人書きコンテンツとAI生成コンテンツ間の遷移点の同定として,検出タスクを定式化した。 次に、エンコーダトレーニングプロセス中にAI生成コンテンツと人書きコンテンツとを分離する2段階のアプローチを提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.606131520965604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent large language models (LLMs), e.g., ChatGPT, have been able to generate human-like and fluent responses when provided with specific instructions. While admitting the convenience brought by technological advancement, educators also have concerns that students might leverage LLMs to complete their writing assignments and pass them off as their original work. Although many AI content detection studies have been conducted as a result of such concerns, most of these prior studies modeled AI content detection as a classification problem, assuming that a text is either entirely human-written or entirely AI-generated. In this study, we investigated AI content detection in a rarely explored yet realistic setting where the text to be detected is collaboratively written by human and generative LLMs (i.e., hybrid text). We first formalized the detection task as identifying the transition points between human-written content and AI-generated content from a given hybrid text (boundary detection). Then we proposed a two-step approach where we (1) separated AI-generated content from human-written content during the encoder training process; and (2) calculated the distances between every two adjacent prototypes and assumed that the boundaries exist between the two adjacent prototypes that have the furthest distance from each other. Through extensive experiments, we observed the following main findings: (1) the proposed approach consistently outperformed the baseline methods across different experiment settings; (2) the encoder training process can significantly boost the performance of the proposed approach; (3) when detecting boundaries for single-boundary hybrid essays, the proposed approach could be enhanced by adopting a relatively large prototype size, leading to a 22% improvement in the In-Domain evaluation and an 18% improvement in the Out-of-Domain evaluation.
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模言語モデル(llm)、例えばchatgptは、特定の指示が提供されたときに、人間的かつ流動的な応答を生成することができる。 技術進歩によってもたらされる利便性を認める一方で、教育者は、学生がLSMを活用して執筆の課題を完了し、それらを元の作業として引き渡すのではないかと懸念している。 このような懸念から、多くのAIコンテンツ検出研究が実施されているが、これらの先行研究の多くは、テキストが完全に人間書きであるか、完全にAI生成であると仮定して、AIコンテンツ検出を分類問題としてモデル化した。 本研究では,人間と生成的LLM(ハイブリッドテキスト)が共同で検出対象のテキストを書けるような,希少かつ現実的な環境下でのAIコンテンツ検出について検討した。 まず,対象とするハイブリッドテキスト(境界検出)から人書きコンテンツとAI生成コンテンツ間の遷移点を特定することを目的とした。 そこで我々は,(1)エンコーダ訓練中にAI生成コンテンツと人書きコンテンツとを分離する2段階のアプローチを提案し,(2)隣り合う2つのプロトタイプ間の距離を計算し,その境界が互いに最も近い2つのプロトタイプの間に存在すると仮定した。 Through extensive experiments, we observed the following main findings: (1) the proposed approach consistently outperformed the baseline methods across different experiment settings; (2) the encoder training process can significantly boost the performance of the proposed approach; (3) when detecting boundaries for single-boundary hybrid essays, the proposed approach could be enhanced by adopting a relatively large prototype size, leading to a 22% improvement in the In-Domain evaluation and an 18% improvement in the Out-of-Domain evaluation.

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