論文の概要: ExaGPT: Example-Based Machine-Generated Text Detection for Human Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11336v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 01:15:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:12:45.063140
• Title: ExaGPT: Example-Based Machine-Generated Text Detection for Human Interpretability
• Title（参考訳）: ExaGPT:人間の解釈可能性のための例に基づく機械生成テキスト検出
• Authors: Ryuto Koike, Masahiro Kaneko, Ayana Niwa, Preslav Nakov, Naoaki Okazaki,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)によって生成されたテキストの検出は、誤った判断によって致命的な誤りを引き起こす可能性がある。 本稿では,人間の意思決定プロセスに根ざした解釈可能な検出手法であるExaGPTを紹介する。 以上の結果から,ExaGPTは従来の強力な検出器よりも最大で40.9ポイントの精度を1%の偽陽性率で大きく上回っていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.285407189502216
• License:
• Abstract: Detecting texts generated by Large Language Models (LLMs) could cause grave mistakes due to incorrect decisions, such as undermining student's academic dignity. LLM text detection thus needs to ensure the interpretability of the decision, which can help users judge how reliably correct its prediction is. When humans verify whether a text is human-written or LLM-generated, they intuitively investigate with which of them it shares more similar spans. However, existing interpretable detectors are not aligned with the human decision-making process and fail to offer evidence that users easily understand. To bridge this gap, we introduce ExaGPT, an interpretable detection approach grounded in the human decision-making process for verifying the origin of a text. ExaGPT identifies a text by checking whether it shares more similar spans with human-written vs. with LLM-generated texts from a datastore. This approach can provide similar span examples that contribute to the decision for each span in the text as evidence. Our human evaluation demonstrates that providing similar span examples contributes more effectively to judging the correctness of the decision than existing interpretable methods. Moreover, extensive experiments in four domains and three generators show that ExaGPT massively outperforms prior powerful detectors by up to +40.9 points of accuracy at a false positive rate of 1%.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)によって生成されたテキストの検出は、学生の学術的尊厳を損なうなどの誤った判断によって、重大な誤りを引き起こす可能性がある。 したがって、LLMテキスト検出は決定の解釈可能性を保証する必要があるため、ユーザがその予測が確実に正しいかを判断するのに役立ちます。 人間がテキストが人間の書いたものなのか、LLMで作られたものなのかを検証すると、どのテキストがより類似したスパンを共有しているのかを直感的に調べます。 しかし、既存の解釈可能な検出器は人間の意思決定プロセスと一致せず、ユーザが容易に理解できる証拠を提供できない。 このギャップを埋めるために,テキストの起源を検証するための人間の意思決定プロセスに根ざした解釈可能な検出手法であるExaGPTを導入する。 ExaGPTは、人間が書いたものと、データストアからLLM生成したテキストと、より類似したスパンを共有するかどうかをチェックすることによって、テキストを識別する。 このアプローチは、テキストの各スパンに関する決定にエビデンスとして貢献する同様のスパンの例を提供することができる。 我々の人間による評価は、既存の解釈可能な方法よりも、決定の正しさを判断する上で、同様のスパンの例を提供する方が効果的であることを示している。 さらに、4つのドメインと3つのジェネレータの広範な実験により、ExaGPTは、偽陽性率1%で最大40.9ポイントの精度で以前の強力な検出器を大幅に上回ることを示した。

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