論文の概要: Exploring AI Text Generation, Retrieval-Augmented Generation, and Detection Technologies: a Comprehensive Overview
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03933v1
- Date: Thu, 05 Dec 2024 07:23:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-06 14:41:46.218983
- Title: Exploring AI Text Generation, Retrieval-Augmented Generation, and Detection Technologies: a Comprehensive Overview
- Title（参考訳）: AIテキスト生成、検索拡張生成、検出技術の探求:包括的概要
- Authors: Fnu Neha, Deepshikha Bhati, Deepak Kumar Shukla, Angela Guercio, Ben Ward,
- Abstract要約: 独創性、偏見、誤情報、説明責任などの問題を含む、AI生成コンテンツを取り巻く懸念が顕在化している。
本稿では、AIテキストジェネレータ(AITG)の進化、能力、倫理的意味を概観する。
本稿では,検出精度の向上,倫理的AI開発支援,アクセシビリティ向上に向けた今後の方向性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The rapid development of Artificial Intelligence (AI) has led to the creation of powerful text generation models, such as large language models (LLMs), which are widely used for diverse applications. However, concerns surrounding AI-generated content, including issues of originality, bias, misinformation, and accountability, have become increasingly prominent. This paper offers a comprehensive overview of AI text generators (AITGs), focusing on their evolution, capabilities, and ethical implications. This paper also introduces Retrieval-Augmented Generation (RAG), a recent approach that improves the contextual relevance and accuracy of text generation by integrating dynamic information retrieval. RAG addresses key limitations of traditional models, including their reliance on static knowledge and potential inaccuracies in handling real-world data. Additionally, the paper reviews detection tools that help differentiate AI-generated text from human-written content and discusses the ethical challenges these technologies pose. The paper explores future directions for improving detection accuracy, supporting ethical AI development, and increasing accessibility. The paper contributes to a more responsible and reliable use of AI in content creation through these discussions.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の急速な発展は、多種多様な用途に広く使われている大規模言語モデル(LLM)のような強力なテキスト生成モデルの作成につながった。
しかし、独創性、偏見、誤情報、説明責任といった問題を含むAI生成コンテンツに関する懸念がますます高まっている。
本稿では、AIテキストジェネレータ(AITG)の進化、能力、倫理的意味を概観する。
本稿では、動的情報検索を統合することで、テキスト生成の文脈的関連性および精度を向上させる最近のアプローチである、検索型拡張生成(RAG)についても紹介する。
RAGは、静的知識への依存や、現実世界のデータを扱う際の潜在的な不正確さなど、従来のモデルの主要な制限に対処する。
さらに、この論文は、AI生成したテキストと人間が書いたコンテンツとを区別するのに役立つ検出ツールをレビューし、これらの技術がもたらす倫理的課題について論じている。
本稿では,検出精度の向上,倫理的AI開発支援,アクセシビリティ向上に向けた今後の方向性について検討する。
この論文は、これらの議論を通じてコンテンツ作成におけるAIのより責任があり信頼性の高い利用に寄与する。
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