論文の概要: Separating the Human Touch from AI-Generated Text using Higher Criticism: An Information-Theoretic Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12747v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 12:49:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 14:05:44.025927
• Title: Separating the Human Touch from AI-Generated Text using Higher Criticism: An Information-Theoretic Approach
• Title（参考訳）: 高批判を用いたAIテキストからの人間の触覚の分離:情報理論的アプローチ
• Authors: Alon Kipnis
• Abstract要約: 方法は、対数パープレクティリティとクロスエントロピー率の収束によって動機付けられる。 実データを用いて本手法の有効性を実証し,その成功に影響を及ぼす要因を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.285441115330944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a method to determine whether a given article was entirely written by a generative language model versus an alternative situation in which the article includes some significant edits by a different author, possibly a human. Our process involves many perplexity tests for the origin of individual sentences or other text atoms, combining these multiple tests using Higher Criticism (HC). As a by-product, the method identifies parts suspected to be edited. The method is motivated by the convergence of the log-perplexity to the cross-entropy rate and by a statistical model for edited text saying that sentences are mostly generated by the language model, except perhaps for a few sentences that might have originated via a different mechanism. We demonstrate the effectiveness of our method using real data and analyze the factors affecting its success. This analysis raises several interesting open challenges whose resolution may improve the method's effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ある記事が生成言語モデルによって完全に書かれていたのか,あるいは別の著者による重要な編集を含む別の状況なのかを判断する手法を提案する。 我々のプロセスは、個々の文や他のテキスト原子の起源に関する多くのパープレキシティテストを含み、高批判(HC)を用いたこれらの複数のテストを組み合わせる。 副産物として、編集されると思われる部品を特定する。 この方法は、クロスエントロピー率への対数パープレキシティの収束と、編集されたテキストの統計モデルによって、文は言語モデルによって生成されるが、おそらく別のメカニズムで発生したいくつかの文を除いては、ほとんどが言語モデルによって生成されると述べている。 本手法の有効性を実データを用いて実証し,その成功に影響する要因を分析した。 この分析は、解決によってメソッドの有効性が向上する可能性のある、いくつかの興味深いオープンチャレンジを引き起こす。

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