論文の概要: Detecting Machine-Generated Texts: Not Just "AI vs Humans" and Explainability is Complicated
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18259v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 11:11:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 13:39:16.256874
- Title: Detecting Machine-Generated Texts: Not Just "AI vs Humans" and Explainability is Complicated
- Title（参考訳）: 機械生成テキストの検出:「AI対人間」だけでなく、説明可能性も複雑に
- Authors: Jiazhou Ji, Ruizhe Li, Shujun Li, Jie Guo, Weidong Qiu, Zheng Huang, Chiyu Chen, Xiaoyu Jiang, Xinru Lu,
- Abstract要約: そこで本研究では,新たな3次テキスト分類手法を導入し,いずれの情報源にも起因する可能性のあるテキストの「未決定」カテゴリを追加する。
この研究は、単に分類から機械が生成したテキストの説明へとパラダイムをシフトさせ、ユーザーに対して明確で理解可能な説明を提供するための検出器の必要性を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.77447722226144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As LLMs rapidly advance, increasing concerns arise regarding risks about actual authorship of texts we see online and in real world. The task of distinguishing LLM-authored texts is complicated by the nuanced and overlapping behaviors of both machines and humans. In this paper, we challenge the current practice of considering LLM-generated text detection a binary classification task of differentiating human from AI. Instead, we introduce a novel ternary text classification scheme, adding an "undecided" category for texts that could be attributed to either source, and we show that this new category is crucial to understand how to make the detection result more explainable to lay users. This research shifts the paradigm from merely classifying to explaining machine-generated texts, emphasizing need for detectors to provide clear and understandable explanations to users. Our study involves creating four new datasets comprised of texts from various LLMs and human authors. Based on new datasets, we performed binary classification tests to ascertain the most effective SOTA detection methods and identified SOTA LLMs capable of producing harder-to-detect texts. We constructed a new dataset of texts generated by two top-performing LLMs and human authors, and asked three human annotators to produce ternary labels with explanation notes. This dataset was used to investigate how three top-performing SOTA detectors behave in new ternary classification context. Our results highlight why "undecided" category is much needed from the viewpoint of explainability. Additionally, we conducted an analysis of explainability of the three best-performing detectors and the explanation notes of the human annotators, revealing insights about the complexity of explainable detection of machine-generated texts. Finally, we propose guidelines for developing future detection systems with improved explanatory power.
- Abstract（参考訳）: LLMが急速に進歩するにつれて、オンラインや現実世界で見られるテキストの実際の著者権に関するリスクが増大する。
LLMで書かれたテキストを区別する作業は、機械と人間のあいまいさと重なり合う振る舞いによって複雑になる。
本稿では,人間とAIを区別する二項分類タスクとして,LLM生成テキスト検出の現在の実践に挑戦する。
そこで本研究では,新たな3つのテキスト分類手法を導入し,いずれの情報源に起因する可能性のあるテキストに対して"未決定"なカテゴリを追加するとともに,本カテゴリが,検出結果を日常ユーザにとってより説明しやすいものにする方法を理解する上で重要であることを示す。
この研究は、単に分類から機械が生成したテキストの説明へとパラダイムをシフトさせ、ユーザーに対して明確で理解可能な説明を提供するための検出器の必要性を強調した。
我々の研究は、様々なLLMと人間の著者のテキストからなる4つの新しいデータセットを作成することを含む。
新たなデータセットに基づいて、最も有効なSOTA検出方法を確認するためにバイナリ分類テストを行い、より難しいテキストを生成することができるSOTA LLMを特定した。
我々は,2つのトップパフォーマンスなLCMとヒトの著者によって生成されたテキストのデータセットを構築し,説明文で3つのアノテータに3つのアノテータラベルを作成するよう依頼した。
このデータセットは、3つの最高性能のSOTA検出器が新しい3次分類の文脈でどのように振る舞うかを調べるために使用された。
その結果、説明可能性の観点から「未決定」カテゴリーが要求される理由が浮き彫りになった。
さらに,3つの優れた検出器の説明可能性と人間の注釈装置の説明ノートの分析を行い,機械生成テキストの説明可能な検出の複雑さに関する知見を明らかにした。
最後に,説明力の向上による将来の検知システム開発のためのガイドラインを提案する。
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