A Survey on LLM-Generated Text Detection: Necessity, Methods, and Future Directions

要約

大規模言語モデル (LLM) から生まれる複雑な言語を理解、追跡、生成する強力な能力により、LLM で生成されたテキストは信じられないほどのスピードで私たちの日常生活の多くの領域に溢れ、人間に広く受け入れられています。
LLM が拡大し続けるにつれて、LLM によって生成されたテキストを検出できる検出器を開発することが急務となっています。
これは、LLM の潜在的な悪用を軽減し、芸術表現やソーシャル ネットワークなどの領域を LLM で生成されたコンテンツの有害な影響から守るために非常に重要です。
LLM によって生成されたテキスト検出は、テキストの一部が LLM によって生成されたかどうかを識別することを目的とし、これは本質的にバイナリ分類タスクです。
検出器技術は最近、透かし技術、統計ベースの検出器、ニューラルベースの検出器、および人間支援手法の革新によって顕著な進歩を遂げています。
この調査では、この分野における最近の研究の進歩をまとめ、検出器の研究を強化する差し迫った必要性を強調します。
また、一般的なデータセットを詳しく調査し、その制限と開発上の要件を解明します。
さらに、LLM によって生成されたさまざまなテキスト検出パラダイムを分析し、配布範囲外の問題、潜在的な攻撃、現実世界のデータの問題、効果的な評価フレームワークの欠如などの課題を明らかにします。
最後に、責任ある人工知能 (AI) の実装を進めるための LLM 生成テキスト検出における将来の研究の興味深い方向性を強調します。
この調査の目的は、初心者に明確で包括的な紹介を提供すると同時に、熟練した研究者に LLM 生成テキスト検出の分野における貴重な最新情報を提供することです。
有用なリソースは、https://github.com/NLP2CT/LLM-generated-Text-Detection で公開されています。

要約(オリジナル)

The powerful ability to understand, follow, and generate complex language emerging from large language models (LLMs) makes LLM-generated text flood many areas of our daily lives at an incredible speed and is widely accepted by humans. As LLMs continue to expand, there is an imperative need to develop detectors that can detect LLM-generated text. This is crucial to mitigate potential misuse of LLMs and safeguard realms like artistic expression and social networks from harmful influence of LLM-generated content. The LLM-generated text detection aims to discern if a piece of text was produced by an LLM, which is essentially a binary classification task. The detector techniques have witnessed notable advancements recently, propelled by innovations in watermarking techniques, statistics-based detectors, neural-base detectors, and human-assisted methods. In this survey, we collate recent research breakthroughs in this area and underscore the pressing need to bolster detector research. We also delve into prevalent datasets, elucidating their limitations and developmental requirements. Furthermore, we analyze various LLM-generated text detection paradigms, shedding light on challenges like out-of-distribution problems, potential attacks, real-world data issues and the lack of effective evaluation framework. Conclusively, we highlight interesting directions for future research in LLM-generated text detection to advance the implementation of responsible artificial intelligence (AI). Our aim with this survey is to provide a clear and comprehensive introduction for newcomers while also offering seasoned researchers a valuable update in the field of LLM-generated text detection. The useful resources are publicly available at: https://github.com/NLP2CT/LLM-generated-Text-Detection.

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