論文の概要: Can professional translators identify machine-generated text?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15828v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 10:25:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.571901
• Title: Can professional translators identify machine-generated text?
• Title（参考訳）: プロの翻訳者は機械生成テキストを特定できるのか?
• Authors: Michael Farrell,
• Abstract要約: 本研究は,人工知能(AI)がイタリア語で生成した短編を,事前の専門訓練なしに確実に識別できるかどうかを考察する。 6人の翻訳者が人体実験に参加し、3つの匿名化された短編を評価した。 低いバーストさと物語の矛盾が、合成著者の最も信頼できる指標として現れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study investigates whether professional translators can reliably identify short stories generated in Italian by artificial intelligence (AI) without prior specialized training. Sixty-nine translators took part in an in-person experiment, where they assessed three anonymized short stories - two written by ChatGPT-4o and one by a human author. For each story, participants rated the likelihood of AI authorship and provided justifications for their choices. While average results were inconclusive, a statistically significant subset (16.2%) successfully distinguished the synthetic texts from the human text, suggesting that their judgements were informed by analytical skill rather than chance. However, a nearly equal number misclassified the texts in the opposite direction, often relying on subjective impressions rather than objective markers, possibly reflecting a reader preference for AI-generated texts. Low burstiness and narrative contradiction emerged as the most reliable indicators of synthetic authorship, with unexpected calques, semantic loans and syntactic transfer from English also reported. In contrast, features such as grammatical accuracy and emotional tone frequently led to misclassification. These findings raise questions about the role and scope of synthetic-text editing in professional contexts.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,AI(人工知能)がイタリア語で生成した短編を,事前の専門訓練なしに確実に識別できるかどうかを考察する。 そこでは、ChatGPT-4oによって書かれた2つの匿名化された短編と、人間の著者によって書かれた1つの短編を評価した。 各ストーリーについて、参加者はAI著者の可能性を評価し、選択の正当化を提供した。 平均的な結果は決定的ではなかったが、統計学的に重要な部分(16.2%)は人間のテキストから合成テキストを区別することに成功し、その判断は偶然ではなく分析的な技術によって伝達されたことを示唆した。 しかし、ほぼ等しい数字はテキストを反対方向に誤分類し、しばしば客観的なマーカーよりも主観的な印象に依存し、おそらくAI生成されたテキストに対する読者の好みを反映している。 低いバーストネスと物語の矛盾は、予想外のカルク、セマンティック・ローン、および英語からの構文的移動といった、合成著者の最も信頼性の高い指標として現れた。 対照的に、文法的正確さや感情的なトーンといった特徴は、しばしば誤分類に繋がった。 これらの知見は、プロの文脈における合成テキスト編集の役割と範囲に関する疑問を提起する。

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