論文の概要: Robust and Fine-Grained Detection of AI Generated Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11952v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 10:29:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 14:40:53.402326
• Title: Robust and Fine-Grained Detection of AI Generated Texts
• Title（参考訳）: AI生成テキストのロバストかつ微細な検出
• Authors: Ram Mohan Rao Kadiyala, Siddartha Pullakhandam, Kanwal Mehreen, Drishti Sharma, Siddhant Gupta, Jebish Purbey, Ashay Srivastava, Subhasya TippaReddy, Arvind Reddy Bobbili, Suraj Telugara Chandrashekhar, Modabbir Adeeb, Srinadh Vura, Hamza Farooq,
• Abstract要約: 既存のシステムは、短いテキストよりもAI生成したコンテンツを正確に識別するのに苦労することが多い。 本稿では,トークン分類のタスクのために構築されたモデルについて紹介する。 また,23言語以上のプロプライエタリなLLMが主に共著する2.4M以上のテキストのデータセットも導入した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29569362468768806
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• Abstract: An ideal detection system for machine generated content is supposed to work well on any generator as many more advanced LLMs come into existence day by day. Existing systems often struggle with accurately identifying AI-generated content over shorter texts. Further, not all texts might be entirely authored by a human or LLM, hence we focused more over partial cases i.e human-LLM co-authored texts. Our paper introduces a set of models built for the task of token classification which are trained on an extensive collection of human-machine co-authored texts, which performed well over texts of unseen domains, unseen generators, texts by non-native speakers and those with adversarial inputs. We also introduce a new dataset of over 2.4M such texts mostly co-authored by several popular proprietary LLMs over 23 languages. We also present findings of our models' performance over each texts of each domain and generator. Additional findings include comparison of performance against each adversarial method, length of input texts and characteristics of generated texts compared to the original human authored texts.
• Abstract（参考訳）: 機械生成コンテンツに対する理想的な検出システムは、より高度なLCMが日々存在するように、どのジェネレータでもうまく機能するはずである。 既存のシステムは、短いテキストよりもAI生成したコンテンツを正確に識別するのに苦労することが多い。 さらに、すべてのテキストが人間またはLLMによって完全に作成されるわけではないので、我々は部分的なケース、すなわち人間-LLM共著のテキストに焦点を当てた。 本論文では,非母国語話者によるテキスト,非母国語話者によるテキスト,および敵国語入力のテキストのテキストに対して,人間の機械による共用テキストの広範な収集に基づいて訓練されたトークン分類タスクのために構築されたモデルについて紹介する。 また,23言語以上のプロプライエタリなLLMが主に共著する2.4M以上のテキストのデータセットも導入した。 また,各ドメインおよびジェネレータの各テキストに対して,モデルの性能を示す。 追加的な知見として、各対向法の性能比較、入力テキストの長さ、生成したテキストの特徴と、オリジナルの人間によるテキストとの比較がある。

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