論文の概要: Detecting LLM-Assisted Writing in Scientific Communication: Are We There Yet?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16807v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 08:07:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 15:41:11.851746
• Title: Detecting LLM-Assisted Writing in Scientific Communication: Are We There Yet?
• Title（参考訳）: 科学コミュニケーションにおけるllm支援文の検出:まだあるか?
• Authors: Teddy Lazebnik, Ariel Rosenfeld
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、特に筆記支援の領域において、テキスト生成を著しく変えた。 LLM支援文字の正確な認識を促進するための潜在的な手段は、自動検出器の使用である。 近縁なLCM生成テキスト検出器を4つ評価した結果, 簡易なアドホック検出器と比較して, その最適性能が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.419330841031544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), exemplified by ChatGPT, have significantly reshaped text generation, particularly in the realm of writing assistance. While ethical considerations underscore the importance of transparently acknowledging LLM use, especially in scientific communication, genuine acknowledgment remains infrequent. A potential avenue to encourage accurate acknowledging of LLM-assisted writing involves employing automated detectors. Our evaluation of four cutting-edge LLM-generated text detectors reveals their suboptimal performance compared to a simple ad-hoc detector designed to identify abrupt writing style changes around the time of LLM proliferation. We contend that the development of specialized detectors exclusively dedicated to LLM-assisted writing detection is necessary. Such detectors could play a crucial role in fostering more authentic recognition of LLM involvement in scientific communication, addressing the current challenges in acknowledgment practices.
• Abstract（参考訳）: chatgptで例示される大言語モデル(llm)は、特に執筆支援の分野で、テキスト生成を大きく変えている。 倫理的考察は、特に科学的コミュニケーションにおいて、透過的にLLMの使用を認めることの重要性を浮き彫りにしているが、真の承認はまれである。 LLM支援文字の正確な認識を促進するための潜在的な手段は、自動検出器の使用である。 LLMの拡散前後の急激な書き込みスタイル変化を識別するために設計された単純なアドホック検出器と比較して,4つの最先端LCM生成テキスト検出器の評価を行った。 LLM支援文字検出専用の特殊検出器の開発が必要であると我々は主張する。 このような検出器は、科学コミュニケーションにおけるLSMのより正確な認識を促進する上で重要な役割を担い、認知の実践における現在の課題に対処する。

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