論文の概要: Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14792v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 05:56:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 14:54:56.760558
• Title: Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation
• Title（参考訳）: AI支援コンテンツ生成における人的貢献度の測定
• Authors: Yueqi Xie, Tao Qi, Jingwei Yi, Ryan Whalen, Junming Huang, Qian Ding, Yu Xie, Xing Xie, Fangzhao Wu,
• Abstract要約: 本研究は,AIによるコンテンツ生成における人間の貢献度を測定する研究課題を提起する。 人間の入力とAI支援出力の自己情報に対する相互情報を計算することにより、コンテンツ生成における人間の比例情報貢献を定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.03658922067487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the growing prevalence of generative artificial intelligence (AI), an increasing amount of content is no longer exclusively generated by humans but by generative AI models with human guidance. This shift presents notable challenges for the delineation of originality due to the varying degrees of human contribution in AI-assisted works. This study raises the research question of measuring human contribution in AI-assisted content generation and introduces a framework to address this question that is grounded in information theory. By calculating mutual information between human input and AI-assisted output relative to self-information of AI-assisted output, we quantify the proportional information contribution of humans in content generation. Our experimental results demonstrate that the proposed measure effectively discriminates between varying degrees of human contribution across multiple creative domains. We hope that this work lays a foundation for measuring human contributions in AI-assisted content generation in the era of generative AI.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)の普及に伴い、コンテンツの増加は人間によってのみ生成されるのではなく、人間の指導による生成AIモデルによってのみ生成される。 このシフトは、AI支援作品における人間の貢献度が異なるため、独創性を明確化するための顕著な課題を提示する。 本研究は,AIによるコンテンツ生成における人的貢献を測定するための研究課題を提起し,情報理論に基づくこの問題に対処するための枠組みを提案する。 人間の入力とAI支援出力の自己情報に対する相互情報を計算することにより、コンテンツ生成における人間の比例情報貢献を定量化する。 実験の結果,提案手法は,複数の創造領域にまたがる様々な人間の貢献度を効果的に判別できることが示唆された。 この研究は、生成AIの時代におけるAI支援コンテンツ生成における人間の貢献を測定するための基盤となることを願っている。

関連論文リスト

• Unexploited Information Value in Human-AI Collaboration [23.353778024330165]
  ヒューマンAIチームのパフォーマンスを改善する方法は、各エージェントがどのような情報や戦略を採用しているかを知らなければ、しばしば明確ではない。 本稿では,人間とAIの協調関係を分析するための統計的決定理論に基づくモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T01:34:45Z)
• "I Am the One and Only, Your Cyber BFF": Understanding the Impact of GenAI Requires Understanding the Impact of Anthropomorphic AI [55.99010491370177]
  我々は、人為的AIの社会的影響をマッピングしない限り、生成AIの社会的影響を徹底的にマッピングすることはできないと論じる。 人為的AIシステムは、人間のように知覚されるアウトプットを生成する傾向が強まっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T04:57:41Z)
• Human Bias in the Face of AI: The Role of Human Judgement in AI Generated Text Evaluation [48.70176791365903]
  本研究では、偏見がAIと人為的コンテンツの知覚をどう形成するかを考察する。 ラベル付きおよびラベルなしコンテンツに対するヒトのラッカーの反応について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T04:31:45Z)
• Decoding AI and Human Authorship: Nuances Revealed Through NLP and Statistical Analysis [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T18:09:03Z)
• The Interplay of Learning, Analytics, and Artificial Intelligence in Education: A Vision for Hybrid Intelligence [0.45207442500313766]
  私は、AIのツールとしての狭義の概念化に挑戦し、AIの代替概念化の重要性を主張します。 人工知能と人工情報処理の違いを強調し、AIが人間の学習を理解するための道具としても役立つことを実証する。 本稿では、人間の認知の外部化、人間のメンタルモデルに影響を与えるAIモデルの内部化、密結合された人間とAIハイブリッドインテリジェンスシステムによる人間の認知の拡張という、AIのユニークな概念化について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T10:07:46Z)
• Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.61687950039662]
  次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。 この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。 この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。 本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T07:03:39Z)
• AI empowering research: 10 ways how science can benefit from AI [0.0]
  本稿では,人工知能(AI)が科学的研究に与える影響について考察する。 強力な参照ツール、研究問題の理解の改善、研究質問生成の改善、最適化された研究設計、スタブデータ生成、データ変換、高度なデータ分析、AI支援レポートなど、AIが科学者の仕事に革命をもたらす10の方法を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T18:41:18Z)
• Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
  Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。 本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T18:10:54Z)
• The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and Strategies [97.5153823429076]
  この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。 データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z)

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。