論文の概要: Decoding the AI Pen: Techniques and Challenges in Detecting AI-Generated
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- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05750v1
- Date: Sat, 9 Mar 2024 01:13:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 12:42:18.135498
- Title: Decoding the AI Pen: Techniques and Challenges in Detecting AI-Generated
Text
- Title(参考訳): AI Penのデコード:AI生成テキストの検出技術と課題
- Authors: Sara Abdali, Richard Anarfi, CJ Barberan, Jia He
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間に似たテキストを生成する素晴らしい能力を示すことによって、自然言語生成(NLG)の分野に革命をもたらした。
しかし、彼らの普及した利用は、思慮深い検査、倫理的精査、責任ある実践を必要とする課題をもたらす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.383228101243665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized the field of Natural
Language Generation (NLG) by demonstrating an impressive ability to generate
human-like text. However, their widespread usage introduces challenges that
necessitate thoughtful examination, ethical scrutiny, and responsible
practices. In this study, we delve into these challenges, explore existing
strategies for mitigating them, with a particular emphasis on identifying
AI-generated text as the ultimate solution. Additionally, we assess the
feasibility of detection from a theoretical perspective and propose novel
research directions to address the current limitations in this domain.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)は、人間に似たテキストを生成する素晴らしい能力を示すことによって、自然言語生成(NLG)の分野に革命をもたらした。
しかし、その広範な使用は、思慮深い検査、倫理的な精査、責任ある実践を必要とする課題をもたらす。
本研究では,これらの課題を考察し,aiが生成するテキストを究極のソリューションとして識別することに注目しながら,それらの緩和のための既存の戦略を検討する。
さらに, 理論的な観点から検出の可能性を評価し, この領域における現在の限界に対処するための新しい研究方向を提案する。
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