論文の概要: Beyond checkmate: exploring the creative chokepoints in AI text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19301v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 16:57:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:03:38.298118
• Title: Beyond checkmate: exploring the creative chokepoints in AI text
• Title（参考訳）: チェックメイトを超えて:AIテキストの創造的なチョークポイントを探る
• Authors: Nafis Irtiza Tripto, Saranya Venkatraman, Mahjabin Nahar, Dongwon Lee,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)に革命をもたらした 本研究では,テキストセグメント間の人間のテキストとAIテキストの相違について検討した。 我々の研究は、人間とAIのテキストの区別の複雑さに光を当て、テキストの検出と理解のための新しい洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.427864472511595
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized Natural Language Processing (NLP) and Artificial Intelligence (AI), unlocking unprecedented capabilities. This rapid advancement has spurred research into various aspects of LLMs, their text generation & reasoning capability, and potential misuse, fueling the necessity for robust detection methods. While numerous prior research has focused on detecting LLM-generated text (AI text) and thus checkmating them, our study investigates a relatively unexplored territory: portraying the nuanced distinctions between human and AI texts across text segments. Whether LLMs struggle with or excel at incorporating linguistic ingenuity across different text segments carries substantial implications for determining their potential as effective creative assistants to humans. Through an analogy with the structure of chess games-comprising opening, middle, and end games-we analyze text segments (introduction, body, and conclusion) to determine where the most significant distinctions between human and AI texts exist. While AI texts can approximate the body segment better due to its increased length, a closer examination reveals a pronounced disparity, highlighting the importance of this segment in AI text detection. Additionally, human texts exhibit higher cross-segment differences compared to AI texts. Overall, our research can shed light on the intricacies of human-AI text distinctions, offering novel insights for text detection and understanding.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)に革命をもたらし、前例のない能力を開放した。 この急速な進歩により、LSMの様々な側面、テキスト生成と推論能力、潜在的な誤用などの研究が加速し、堅牢な検出方法の必要性が高まった。 LLM生成テキスト(AIテキスト)の検出と検証に多くの先行研究が注がれてきたが、本研究では、テキストセグメント間での人間とAIテキストの微妙な区別を描写する、比較的探索されていない領域について検討した。 LLMが様々なテキストセグメントに言語的創発性を組み込むのに苦労しているか、あるいは優れているかは、人間にとって効果的な創造的なアシスタントとしての可能性を決定する上で大きな意味を持つ。 チェスゲームを構成するオープニング、ミドル、エンドゲームの構造の類似を通して、私たちはテキストセグメント(回転、体、結論)を分析し、人間とAIのテキストの最も重要な区別がどこにあるかを決定する。 AIテキストは、その長さの増加により身体セグメントをよりよく近似できるが、より近い検査では、このセグメントがAIテキスト検出において重要であることを明確に示している。 さらに、人間のテキストはAIテキストよりも高い断面積差を示す。 全体として、我々の研究は、人間とAIのテキストの区別の複雑さに光を当て、テキストの検出と理解のための新しい洞察を提供することができる。

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