論文の概要: Who Writes What: Unveiling the Impact of Author Roles on AI-generated Text Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12611v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 07:49:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:02:57.751662
• Title: Who Writes What: Unveiling the Impact of Author Roles on AI-generated Text Detection
• Title（参考訳）: AI生成テキスト検出における著者の役割の影響を明らかにする
• Authors: Jiatao Li, Xiaojun Wan,
• Abstract要約: 本稿では,社会言語学的属性・ジェンダー,CEFR習熟度,学術分野,言語環境に影響を及ぼすAIテキスト検出装置について検討する。 CEFRの習熟度と言語環境は一貫して検出器の精度に影響を与え,性別や学術分野は検出器に依存した効果を示した。 これらの発見は、特定の人口集団に不公平に罰を与えるのを避けるために、社会的に認識されたAIテキストの検出が不可欠であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.05134959039957
• License:
• Abstract: The rise of Large Language Models (LLMs) necessitates accurate AI-generated text detection. However, current approaches largely overlook the influence of author characteristics. We investigate how sociolinguistic attributes-gender, CEFR proficiency, academic field, and language environment-impact state-of-the-art AI text detectors. Using the ICNALE corpus of human-authored texts and parallel AI-generated texts from diverse LLMs, we conduct a rigorous evaluation employing multi-factor ANOVA and weighted least squares (WLS). Our results reveal significant biases: CEFR proficiency and language environment consistently affected detector accuracy, while gender and academic field showed detector-dependent effects. These findings highlight the crucial need for socially aware AI text detection to avoid unfairly penalizing specific demographic groups. We offer novel empirical evidence, a robust statistical framework, and actionable insights for developing more equitable and reliable detection systems in real-world, out-of-domain contexts. This work paves the way for future research on bias mitigation, inclusive evaluation benchmarks, and socially responsible LLM detectors.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の台頭は、正確なAI生成テキスト検出を必要とする。 しかし、現在のアプローチは著者の特性の影響を概ね見落としている。 本稿では,社会言語学的属性・ジェンダー,CEFR習熟度,学術分野,言語環境に影響を及ぼすAIテキスト検出装置について検討する。 我々は,多要素ANOVAと重み付き最小二乗(WLS)を用いた厳密な評価を行う。 CEFRの習熟度と言語環境は一貫して検出器の精度に影響を与え,性別や学術分野は検出器に依存した効果を示した。 これらの発見は、特定の人口集団に不公平に罰を与えるのを避けるために、社会的に認識されたAIテキストの検出が不可欠であることを示している。 我々は、新しい実証的証拠、堅牢な統計的枠組み、および現実の領域外コンテキストにおいて、より公平で信頼性の高い検知システムを開発するための実用的な洞察を提供する。 この研究は、将来のバイアス緩和、包括的評価ベンチマーク、社会的に責任を負うLCM検出器の研究の道を開く。

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