論文の概要: StoryScope: Investigating idiosyncrasies in AI fiction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03136v3
• Date: Wed, 08 Apr 2026 13:25:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 14:06:04.991318
• Title: StoryScope: Investigating idiosyncrasies in AI fiction
• Title（参考訳）: StoryScope:AIフィクションにおける慣用性の調査
• Authors: Jenna Russell, Rishanth Rajendhran, Mohit Iyyer, John Wieting,
• Abstract要約: AIによって生成されたストーリーは物語空間の共有領域に集まり、人間によるストーリーはより多様性を示す。 より広範に、これらの結果は、記述スタイルだけでなく、下層の物語構成の違いが、人間によるオリジナル作品とAI生成フィクションの区別に利用できることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.913725703912572
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: As AI-generated fiction becomes increasingly prevalent, questions of authorship and originality are becoming central to how written work is evaluated. While most existing work in this space focuses on identifying surface-level signatures of AI writing, we ask instead whether AI-generated stories can be distinguished from human ones without relying on stylistic signals, focusing on discourse-level narrative choices such as character agency and chronological discontinuity. We propose StoryScope, a pipeline that automatically induces a fine-grained, interpretable feature space of discourse-level narrative features across 10 dimensions. We apply StoryScope to a parallel corpus of 10,272 writing prompts, each written by a human author and five LLMs, yielding 61,608 stories, each ~5,000 words, and 304 extracted features per story. Narrative features alone achieve 93.2% macro-F1 for human vs. AI detection and 68.4% macro-F1 for six-way authorship attribution, retaining over 97% of the performance of models that include stylistic cues. A compact set of 30 core narrative features captures much of this signal: AI stories over-explain themes and favor tidy, single-track plots while human stories frame protagonist' choices as more morally ambiguous and have increased temporal complexity. Per-model fingerprint features enable six-way attribution: for example, Claude produces notably flat event escalation, GPT over-indexes on dream sequences, and Gemini defaults to external character description. We find that AI-generated stories cluster in a shared region of narrative space, while human-authored stories exhibit greater diversity. More broadly, these results suggest that differences in underlying narrative construction, not just writing style, can be used to separate human-written original works from AI-generated fiction.
• Abstract（参考訳）: AIが創作するフィクションがますます普及するにつれて、著者や独創性に関する疑問が、どのように著作物を評価するかという中心となってきている。 この分野における既存のほとんどの研究は、AI記述の表面レベルシグネチャの特定に重点を置いているが、代わりに私たちは、AI生成したストーリーが、スタイリスティックな信号に頼ることなく、人間と区別できるかどうかを尋ね、キャラクターエージェンシーや時間的不連続のような談話レベルの物語選択に焦点を当てている。 本研究では,10次元にまたがる談話レベルの特徴空間を,細粒度で解釈可能な特徴空間を自動生成するパイプラインであるStoryScopeを提案する。 我々はStoryScopeを10,272文字プロンプトの並列コーパスに適用し、それぞれが人間作家と5つのLLMによって書かれ、61,608ストーリー、それぞれ5,000ワード、304個の抽出された特徴を出力する。 物語的特徴だけでは、人間対AI検出で93.2%のマクロF1と6方向の著者帰属で68.4%のマクロF1を達成しており、スタイリスティックな手がかりを含むモデルの97%以上のパフォーマンスを維持している。 AIストーリーは過剰に説明され、単線プロットが好まれる一方で、人間のストーリーはより道徳的に曖昧で、時間的複雑さが増している。 例えば、Claudeは明らかにフラットなイベントエスカレーション、夢のシーケンス上のGPTオーバーインデックス、外部文字記述へのジェミニデフォルトなどである。 AIによって生成されたストーリーは物語空間の共有領域に集まり、人間によるストーリーはより多様性を示す。 より広範に、これらの結果は、記述スタイルだけでなく、下層の物語構成の違いが、人間によるオリジナル作品とAI生成フィクションの区別に利用できることを示唆している。

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