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ペンシルベニア州立大、AIライターの書いた文章を見分ける検出モデル! | Techable(テッカブル)
チャットによる顧客対応やニュース記事の生成を担うAIライターは、有用な反面、悪用されるリスクもある... チャットによる顧客対応やニュース記事の生成を担うAIライターは、有用な反面、悪用されるリスクもある。自然言語ジェネレーター(NLG)が高度化するにつれて、こうしたリスクが高まることから、ペンシルベニア州立大学の研究者らは、AIライターの書いた文章を判定する技術を開発しようとしている。 研究者らは8種類の最先端NLGを分析し、マシン分類子によって検出できるかどうかを確かめた。各ジェネレーターの文章作成スタイルを知ることで、セキュリティの脅威に備えるのが目的だ。 検出モデルを開発しマシン分類子を特定研究者らは複数の検出モデルを開発し、人間のライター1人と8種類のNLG(CTRL、GPT、GPT2、GROVER、XLM、XLNET、PPLM、FAIR)の書いた文章を分析している。 最近発行された1000本以上の政治ニュースのタイトルとコンテンツを収集。各ジェネレーター同じ条件のもと、タイトルとプ
2021/02/21 リンク