論文の概要: DAMAGE: Detecting Adversarially Modified AI Generated Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03437v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 23:43:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:49:52.834745
• Title: DAMAGE: Detecting Adversarially Modified AI Generated Text
• Title（参考訳）: DAMAGE:AI生成テキストの逆修正検出
• Authors: Elyas Masrour, Bradley Emi, Max Spero,
• Abstract要約: 既存のAI検出器の多くが、人間化されたテキストを検出できないことを示す。 偽陽性率を低く保ちながら、人間化されたAIテキストを検出する頑健なモデルを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13108652488669736
• License:
• Abstract: AI humanizers are a new class of online software tools meant to paraphrase and rewrite AI-generated text in a way that allows them to evade AI detection software. We study 19 AI humanizer and paraphrasing tools and qualitatively assess their effects and faithfulness in preserving the meaning of the original text. We show that many existing AI detectors fail to detect humanized text. Finally, we demonstrate a robust model that can detect humanized AI text while maintaining a low false positive rate using a data-centric augmentation approach. We attack our own detector, training our own fine-tuned model optimized against our detector's predictions, and show that our detector's cross-humanizer generalization is sufficient to remain robust to this attack.
• Abstract（参考訳）: AIヒューマライザは、AI検出ソフトウェアを避けるために、AI生成したテキストを言い換えて書き直すことを目的とした、新しいオンラインソフトウェアツールのクラスである。 本研究では,19のAIヒューマニザとパラフレーズツールについて検討し,原文の意味を保存する上での効果と忠実さを質的に評価する。 既存のAI検出器の多くが、人間化されたテキストを検出できないことを示す。 最後に、データ中心の拡張アプローチを用いて、偽陽性率を低く保ちながら、人間化されたAIテキストを検出する頑健なモデルを実証する。 我々は、自分の検出器を攻撃し、検出器の予測に最適化された微調整されたモデルを訓練し、検出器のクロスヒューマライザーの一般化が、この攻撃に対して堅牢な状態を保つのに十分であることを示す。

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