“`html
Мониторинг измененного ИИ-контента в масштабе: влияние ChatGPT на рецензии на конференциях по ИИ
Большие языковые модели (LLM) широко обсуждались в различных областях, таких как мировые СМИ, наука и образование. Однако измерить точное количество использования LLM или оценить влияние созданного текста на информационные экосистемы все еще сложно. Одной из основных проблем является растущая сложность различения текстов, созданных LLM, от текстов, написанных людьми. Существует вероятность того, что неподдерживаемый ИИ-сгенерированный язык может быть воспринят как надежное, основанное на фактах письмо, поскольку исследования показали, что способность человека отличить ИИ-сгенерированный контент от человеческих текстов едва лучше случайного угадывания.
Практические решения и ценность:
Для преодоления этих проблем требуются эффективные методы оценки вывода LLM в более широком масштабе. Один из предложенных методов – “квантификация распределения GPT”, который вычисляет процент ИИ-сгенерированного контента в корпусе без анализа отдельных примеров. Этот подход существенно снижает ошибки оценки по сравнению с существующими техниками обнаружения ИИ-текстов и является более вычислительно эффективным.
Эмпирические исследования показывают, что в ИИ-сгенерированных текстах некоторые прилагательные используются чаще, чем в текстах, созданных людьми, что позволяет исследователям получать последовательные и заметные результаты, параметризуя свою структуру для распределения вероятностей. Аналогичные результаты возможны при использовании глаголов, нетехнических существительных и наречий.
В заключение, исследование предлагает новую парадигму для эффективного отслеживания материала, измененного ИИ, в информационных экосистемах, подчеркивая важность оценки и анализа вывода LLM в целом для выявления незначительных, но долгосрочных эффектов ИИ-сгенерированного языка.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашей группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему 46 тыс. подписчиков на ML SubReddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Опубликовано на MarkTechPost.
“`
