論文の概要: Different Time, Different Language: Revisiting the Bias Against Non-Native Speakers in GPT Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05769v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 15:31:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:09.004421
• Title: Different Time, Different Language: Revisiting the Bias Against Non-Native Speakers in GPT Detectors
• Title（参考訳）: 異なる時間、異なる言語:GPT検出器における非負話者に対するバイアスの再検討
• Authors: Adnan Al Ali, Jindřich Helcl, Jindřich Libovický,
• Abstract要約: チェコの非母語話者のテキストの難易度は、母語話者のテキストよりも低くないことを示す。 我々は3つの異なる家系の検出器を調べ、非ネイティブ話者に対して系統的な偏見は見つからない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9440878004466183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-based assistants have been widely popularised after the release of ChatGPT. Concerns have been raised about their misuse in academia, given the difficulty of distinguishing between human-written and generated text. To combat this, automated techniques have been developed and shown to be effective, to some extent. However, prior work suggests that these methods often falsely flag essays from non-native speakers as generated, due to their low perplexity extracted from an LLM, which is supposedly a key feature of the detectors. We revisit these statements two years later, specifically in the Czech language setting. We show that the perplexity of texts from non-native speakers of Czech is not lower than that of native speakers. We further examine detectors from three separate families and find no systematic bias against non-native speakers. Finally, we demonstrate that contemporary detectors operate effectively without relying on perplexity.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのアシスタントはChatGPTのリリース以降広く普及している。 人間の書き起こしと生成されたテキストの区別が難しいため、学界での誤用が懸念されている。 これに対抗するために、自動化技術が開発され、ある程度有効であることが示されている。 しかし、以前の研究では、LLMから抽出された難易度が低いため、これらの手法が生成した非ネイティブ話者からのエッセイを誤ってフラグ付けしていることがしばしば示唆されている。 私たちは2年後、特にチェコ語の設定において、これらの文を再検討します。 チェコの非母語話者のテキストの難易度は、母語話者のテキストよりも低くないことを示す。 さらに、3つの異なる家系の検出器を調べ、非ネイティブ話者に対する体系的な偏見は見つからない。 最後に, コンテンポラリー検出器がパープレキシティに頼らずに効果的に動作することを示す。

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