論文の概要: Decoding AI and Human Authorship: Nuances Revealed Through NLP and Statistical Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00769v1
- Date: Mon, 15 Jul 2024 18:09:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 05:28:21.279885
- Title: Decoding AI and Human Authorship: Nuances Revealed Through NLP and Statistical Analysis
- Title（参考訳）: AIと人間のオーサシップをデコードする - NLPと統計分析から明らかになったニュアンス
- Authors: Mayowa Akinwande, Oluwaseyi Adeliyi, Toyyibat Yussuph,
- Abstract要約: 本研究では,AIが生成したテキストと人間が作成したテキストの微妙な相違について検討する。
本研究は,人文・AI生成テキストに固有の言語特性,創造性パターン,潜在的なバイアスについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research explores the nuanced differences in texts produced by AI and those written by humans, aiming to elucidate how language is expressed differently by AI and humans. Through comprehensive statistical data analysis, the study investigates various linguistic traits, patterns of creativity, and potential biases inherent in human-written and AI- generated texts. The significance of this research lies in its contribution to understanding AI's creative capabilities and its impact on literature, communication, and societal frameworks. By examining a meticulously curated dataset comprising 500K essays spanning diverse topics and genres, generated by LLMs, or written by humans, the study uncovers the deeper layers of linguistic expression and provides insights into the cognitive processes underlying both AI and human-driven textual compositions. The analysis revealed that human-authored essays tend to have a higher total word count on average than AI-generated essays but have a shorter average word length compared to AI- generated essays, and while both groups exhibit high levels of fluency, the vocabulary diversity of Human authored content is higher than AI generated content. However, AI- generated essays show a slightly higher level of novelty, suggesting the potential for generating more original content through AI systems. The paper addresses challenges in assessing the language generation capabilities of AI models and emphasizes the importance of datasets that reflect the complexities of human-AI collaborative writing. Through systematic preprocessing and rigorous statistical analysis, this study offers valuable insights into the evolving landscape of AI-generated content and informs future developments in natural language processing (NLP).
- Abstract（参考訳）: 本研究では、AIが生成したテキストと人間によって書かれたテキストの微妙な違いを調査し、AIと人間によって言語がどのように異なるかを理解することを目的とする。
包括的な統計データ分析を通じて、人間の書き起こしやAIが生成するテキストに固有の様々な言語特性、創造性のパターン、潜在的なバイアスを調査する。
この研究の意義は、AIの創造的能力と、文学、コミュニケーション、社会的なフレームワークへの影響を理解することにある。
さまざまなトピックやジャンルにまたがる500Kのエッセイ、LLM、あるいは人間によって書かれたエッセイからなる精巧にキュレートされたデータセットを調べることで、この研究は言語表現の深い層を明らかにし、AIと人間主導のテキスト合成の基礎となる認知過程に関する洞察を提供する。
この分析によると、人間によるエッセイはAI生成エッセイよりも平均語数が高い傾向にあるが、AI生成エッセイよりも平均語長が短い傾向があり、どちらのグループも高い流布度を示す一方で、人間によるエッセイの語彙の多様性はAI生成エッセイよりも高い傾向を示した。
しかし、AIによって生成されたエッセイは、わずかに高度なノベルティを示しており、AIシステムを通じてよりオリジナルコンテンツを生成する可能性を示唆している。
論文は、AIモデルの言語生成能力を評価する上での課題に対処し、人間とAIの共同執筆の複雑さを反映したデータセットの重要性を強調する。
体系的な事前処理と厳密な統計分析を通じて、AI生成コンテンツの進化する景観に関する貴重な洞察を提供し、自然言語処理(NLP)における今後の発展を知らせる。
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