論文の概要: Authenticity in Authorship: The Writer's Integrity Framework for Verifying Human-Generated Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10781v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 23:00:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-21 19:45:03.196346
• Title: Authenticity in Authorship: The Writer's Integrity Framework for Verifying Human-Generated Text
• Title（参考訳）: 著者の正当性:人間生成テキストを検証するための著者の一体性フレームワーク
• Authors: Sanad Aburass, Maha Abu Rumman,
• Abstract要約: 著者の一体性(Writer's Integrity)"フレームワークは、製品ではなく、執筆プロセスを監視し、人間の著作者の行動的な足跡を捉えます。 我々は,人間の知的作業の検証に革命をもたらす可能性を強調し,学術的完全性と知的財産権の維持におけるその役割を強調した。 本稿では、IT企業が効果的にフレームワークをマネタイズするためのビジネスモデルを概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The "Writer's Integrity" framework introduces a paradigm shift in maintaining the sanctity of human-generated text in the realms of academia, research, and publishing. This innovative system circumvents the shortcomings of current AI detection tools by monitoring the writing process, rather than the product, capturing the distinct behavioral footprint of human authorship. Here, we offer a comprehensive examination of the framework, its development, and empirical results. We highlight its potential in revolutionizing the validation of human intellectual work, emphasizing its role in upholding academic integrity and intellectual property rights in the face of sophisticated AI models capable of emulating human-like text. This paper also discusses the implementation considerations, addressing potential user concerns regarding ease of use and privacy, and outlines a business model for tech companies to monetize the framework effectively. Through licensing, partnerships, and subscriptions, companies can cater to universities, publishers, and independent writers, ensuring the preservation of original thought and effort in written content. This framework is open source and available here, https://github.com/sanadv/Integrity.github.io
• Abstract（参考訳）: 著者の一体性」フレームワークは、学術、研究、出版の領域において、人間の生成したテキストの正当性を維持するためのパラダイムシフトを導入する。 この革新的なシステムは、現在のAI検出ツールの欠点を回避し、製品ではなく書き込みプロセスを監視し、人間の著者の行動フットプリントを捉える。 ここでは、フレームワーク、その開発、および実証結果の総合的な検証について紹介する。 我々は、人間のようなテキストをエミュレートできる高度なAIモデルに直面して、学術的完全性と知的財産権の維持におけるその役割を強調し、人間の知的作業の検証に革命をもたらす可能性を強調します。 本稿は、利用の容易さとプライバシーに関する潜在的なユーザの懸念に対処し、IT企業が効果的にフレームワークをマネタイズするためのビジネスモデルを概説する。 ライセンス、パートナーシップ、サブスクリプションを通じて、企業は大学、出版社、独立系ライターを対象とし、オリジナルの思考と努力を文章コンテンツで確実に保存することができる。 このフレームワークはオープンソースで、https://github.com/sanadv/Integrity.github.ioで入手できる。

関連論文リスト

• "It was 80% me, 20% AI": Seeking Authenticity in Co-Writing with Large Language Models [97.22914355737676]
  我々は、AIツールと共同で書き込む際に、著者が自分の真正な声を保存したいかどうか、どのように検討する。 本研究は,人間とAIの共創における真正性の概念を解明するものである。 読者の反応は、人間とAIの共著に対する関心が低かった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T04:42:32Z)
• Authorship Attribution in the Era of LLMs: Problems, Methodologies, and Challenges [16.35265384114857]
  LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、人間と機械のオーサシップの境界線を曖昧にしている。 この文献レビューは、この急速に発展する分野における芸術の状況を理解することに興味を持つ研究者や実践者のためのロードマップを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T17:58:49Z)
• The Impact of AI on Academic Research and Publishing [0.6144680854063939]
  ChatGPTのような生成人工知能(AI)技術は学術的な執筆や出版に大きな影響を与えている。 本稿では,AIの学界への統合に関する倫理的考察を考察し,この技術が学術的不正行為に利用される可能性に注目した。 この発見は、この技術が倫理的かつ生産的に使用されることを保証するために、出版者、編集者、レビュアー、著者の間でAI利用への協力的アプローチの必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T04:10:18Z)
• JAMDEC: Unsupervised Authorship Obfuscation using Constrained Decoding over Small Language Models [53.83273575102087]
  著者の難読化に対する教師なし推論時間アプローチを提案する。 本稿では,著者難読化のためのユーザ制御推論時間アルゴリズムであるJAMDECを紹介する。 提案手法は,GPT2-XL などの小型言語モデルに基づいて,オリジナルコンテンツをプロプライエタリな LLM の API に公開するのを防ぐ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T19:54:29Z)
• Copyright Protection in Generative AI: A Technical Perspective [58.84343394349887]
  ジェネレーティブAIは近年急速に進歩し、テキスト、画像、オーディオ、コードなどの合成コンテンツを作成する能力を拡大している。 これらのディープ・ジェネレーティブ・モデル(DGM)が生成したコンテンツの忠実さと信頼性が、著作権の重大な懸念を引き起こしている。 この研究は、技術的観点から著作権保護の包括的概要を提供することで、この問題を深く掘り下げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T04:00:33Z)
• A Dataset and Benchmark for Copyright Infringement Unlearning from Text-to-Image Diffusion Models [52.49582606341111]
  著作権法は、クリエイティブ作品を再生、配布、収益化する排他的権利をクリエイターに与えている。 テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションの最近の進歩は、著作権の執行に重大な課題をもたらしている。 CLIP、ChatGPT、拡散モデルを調和させてデータセットをキュレートする新しいパイプラインを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T11:14:01Z)
• Detection of Machine-Generated Text: Literature Survey [0.0]
  本研究の目的は,機械生成テキスト分野における成果と成果をコンパイルし,合成することである。 また、機械が生成するテキストの傾向を概観し、より大きな社会的意味を探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T01:44:15Z)
• Techniques for supercharging academic writing with generative AI [0.0]
  このパースペクティブは、生成的人工知能(AI)を用いた学術著作の質と効率を高めるための原則と方法を示す。 我々は、書面におけるAIの関与の根拠(なぜ)、プロセス(方法)、そして自然(何)を明確にする人間とAIの協調フレームワークを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T04:35:00Z)
• Towards Possibilities & Impossibilities of AI-generated Text Detection: A Survey [97.33926242130732]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の領域に革命をもたらし、人間のようなテキスト応答を生成する能力を持つ。 これらの進歩にもかかわらず、既存の文献のいくつかは、LLMの潜在的な誤用について深刻な懸念を提起している。 これらの懸念に対処するために、研究コミュニティのコンセンサスは、AI生成テキストを検出するアルゴリズムソリューションを開発することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T18:11:32Z)
• PaperCard for Reporting Machine Assistance in Academic Writing [48.33722012818687]
  2022年11月にOpenAIが発表した質問応答システムChatGPTは,学術論文作成に活用可能な,さまざまな機能を実証した。 これは学術における著者概念に関する批判的な疑問を提起する。 我々は、人間の著者が記述プロセスにおけるAIの使用を透過的に宣言するための文書である"PaperCard"というフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T14:28:04Z)
• Beyond Summarization: Designing AI Support for Real-World Expository Writing Tasks [28.702425557409516]
  大規模言語モデルは、新しいAI支援書き込み支援ツールの設計と開発において、エキサイティングな新しい機会と課題をもたらした。 最近の研究は、この新技術を活用することで、創造的執筆時の構想、編集支援、要約など、多くのシナリオで文章を変換できることを示している。 実証書作成のためのAIサポートの開発には、独特でエキサイティングな研究課題があり、高い実世界への影響をもたらす可能性がある、と私たちは主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T17:47:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。