Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decoding the AI Pen: Techniques and Challenges in Detecting AI-Generated Text

論文の概要: Decoding the AI Pen: Techniques and Challenges in Detecting AI-Generated Text

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05750v3
Date: Wed, 26 Jun 2024 20:49:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-28 19:26:56.966129
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）: 4.927763944523323
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、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。本研究では、これらの課題を探求し、AI生成したテキストを究極の解決策として特定することに焦点を当て、これらの課題を緩和するための既存の戦略を探求する。さらに、理論的観点から検出の可能性を評価し、この領域の現在の限界に対処するための新しい研究の方向性を提案する。

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