論文の概要: The BS-meter: A ChatGPT-Trained Instrument to Detect Sloppy Language-Games
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15129v2
- Date: Tue, 10 Jun 2025 07:11:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-11 19:51:30.134531
- Title: The BS-meter: A ChatGPT-Trained Instrument to Detect Sloppy Language-Games
- Title（参考訳）: BSメーター:スロッピーな言語ゲームを検出するチャットGPT学習機器
- Authors: Alessandro Trevisan, Harry Giddens, Sarah Dillon, Alan F. Blackwell,
- Abstract要約: シュロッピーブルッシャーの統計モデルは,フランクフルト人造ブルッシャーのChatGPTと,自然言語に見られるようなブルッシャーの政治的・職場的機能とを確実に関連付けることができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: What can we learn about language from studying how it is used by ChatGPT and other large language model (LLM)-based chatbots? In this paper, we analyse the distinctive character of language generated by ChatGPT, in relation to questions raised by natural language processing pioneer, and student of Wittgenstein, Margaret Masterman. Following frequent complaints that LLM-based chatbots produce "slop," or even "bullshit," in the sense of Frankfurt's popular monograph On Bullshit, we conduct an empirical study to contrast the language of 1,000 scientific publications with typical text generated by ChatGPT. We then explore whether the same language features can be detected in two well-known contexts of social dysfunction: George Orwell's critique of political speech, and David Graeber's characterisation of bullshit jobs. Using simple hypothesis-testing methods, we demonstrate that a statistical model of sloppy bullshit can reliably relate the Frankfurtian artificial bullshit of ChatGPT to the political and workplace functions of bullshit as observed in natural human language.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTや他の大規模言語モデル(LLM)ベースのチャットボットでどのように使われているかを研究することで、言語について何が学べるだろうか?
本稿では,ChatGPTが生成する言語の特徴を,自然言語処理の先駆者とマーガレット・マスターマン・ウィトゲンシュタインの学生が提起した質問に対して分析する。
LLMベースのチャットボットは、フランクフルトの有名なモノグラフOn Bullshitの意味で、"slop" や "bullshit" も生成する、という苦情を繰り返した上で、我々は、ChatGPTによって生成された典型的なテキストと1000の科学出版物の言語を対比する実証的研究を行った。
次に、同じ言語の特徴が社会的機能不全の2つのよく知られた文脈で検出できるかどうかを探る:ジョージ・オーウェルの政治演説批判と、デイヴィッド・グレーバーのブルジットな仕事の性格化である。
簡単な仮説検証手法を用いて, シュロッピーブルッシャーの統計モデルが, 自然言語で見られるように, フランクフルト人によるChatGPTの人工ブルッシャーとブルッシャーの政治的・職場的機能とを確実に関連付けることを実証した。
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