要約
タイトル: Detection of news written by the ChatGPT through authorship attribution performed by a Bidirectional LSTM model
著者: Amanda Ferrari Iaquinta, Gustavo Voltani von Atzingen
論文のURL: https://arxiv.org/abs/2310.16685
この論文の解説です。
論文発表日:
25 Oct 2023
専門外の人でも分かるような説明
この研究は、大規模な言語モデルであるChatGPTがニュース記事を書いたかどうかを検出するための方法を探求しています。ChatGPTがニュースを生成すると、フェイクニュースの生成や誤情報の拡散、ニュースソースへの信頼の喪失などの問題が生じる可能性があります。この研究では、ニュース記事の著者を特定するAIモデルを構築し、ChatGPTによって書かれた記事を識別することを目指しています。最も良い結果を示したのは、Bidirectional LSTMというニューラルネットワークモデルで、テストデータで91.57％の正確さを達成しました。
要約
ChatGPTは、その登場以来、多くの状況で使用されており、非常に人気があります。この研究は、ChatGPTが一般の人々に消費されるニュースを生成する際の特定の状況に焦点を当てています。これにより、フェイクニュースの生成や誤情報の拡散、ニュースソースへの信頼の喪失などの問題が生じる可能性があります。この問題を解決するため、ニュース記事の著者を特定するAIモデルを構築することを目指しています。この目的を達成するために、人間とChatGPTによって書かれたニュースの等量のデータセットが作成され、それを使用して異なる技術で構築された3つのモデルを訓練、検証、テストしました。最も良い結果を示したのはBidirectional LSTMモデルで、テストデータで91.57％の正確さを達成しました。
従来とは異なるこの論文の新しい点
この研究は、ChatGPTによって書かれたニュース記事を識別するための新しいAIモデルを提案しています。特に、Bidirectional LSTMというニューラルネットワークモデルを使用して、高い正確さでChatGPTによって書かれた記事を識別することができることを示しています。
課題点
- ChatGPTによって生成されたニュース記事をより正確に識別するための新しい手法や技術の開発が必要です。
- ChatGPTや他の言語モデルが生成する内容の品質や信頼性に関する課題を克服するための研究が必要です。
 | 深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版 （EXAMPRESS） [ 一般社団法人日本ディープラーニング協会 ] 価格:3,080円 |
