論文の概要: ChatGPT-generated texts show authorship traits that identify them as non-human

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16385v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 13:38:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.397144
• Title: ChatGPT-generated texts show authorship traits that identify them as non-human
• Title（参考訳）: ChatGPT生成テキストは、それらが非人間であることを識別する著者特性を示す
• Authors: Vittoria Dentella, Weihang Huang, Silvia Angela Mansi, Jack Grieve, Evelina Leivada,
• Abstract要約: この研究は、言語モデルが特定の指紋にリンクできるかどうかを調べる。 このモデルでは、ウィキペディアのエントリーと大学のエッセイのどちらを生成するかによって、そのスタイルをうまく適応させることができることが分かりました。 このモデルでは動詞よりも名詞が好まれており,人間とは異なる言語的バックボーンが示されることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6741942263052466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models can emulate different writing styles, ranging from composing poetry that appears indistinguishable from that of famous poets to using slang that can convince people that they are chatting with a human online. While differences in style may not always be visible to the untrained eye, we can generally distinguish the writing of different people, like a linguistic fingerprint. This work examines whether a language model can also be linked to a specific fingerprint. Through stylometric and multidimensional register analyses, we compare human-authored and model-authored texts from different registers. We find that the model can successfully adapt its style depending on whether it is prompted to produce a Wikipedia entry vs. a college essay, but not in a way that makes it indistinguishable from humans. Concretely, the model shows more limited variation when producing outputs in different registers. Our results suggest that the model prefers nouns to verbs, thus showing a distinct linguistic backbone from humans, who tend to anchor language in the highly grammaticalized dimensions of tense, aspect, and mood. It is possible that the more complex domains of grammar reflect a mode of thought unique to humans, thus acting as a litmus test for Artificial Intelligence.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルは、有名な詩人と区別がつかない詩を作曲することから、人々がオンラインで人間とチャットしていることを人々に納得させるスラングの使用まで、さまざまなスタイルをエミュレートすることができる。 スタイルの違いは、訓練されていない目では必ずしも見えないかもしれないが、言語的な指紋のように、一般的に異なる人物の筆跡を区別することができる。 この研究は、言語モデルが特定の指紋にリンクできるかどうかを調べる。 構造的および多次元のレジスタ解析を通じて、異なるレジスタの人文とモデルによるテキストを比較した。 このモデルは、ウィキペディアのエントリーと大学のエッセイを制作するかどうかによって、そのスタイルをうまく適応させることができるが、人間と区別できないような方法では存在しない。 具体的には、異なるレジスタで出力を生成する際に、より限定的な変動を示す。 このモデルでは動詞よりも名詞が好まれており、テンション、アスペクト、ムードの高度に文法化された次元に言語を定着させる傾向にある人間とは異なる言語的バックボーンが示されることが示唆された。 文法のより複雑な領域は、人間特有の思考様式を反映し、人工知能のリトマステストとして機能する可能性がある。

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