Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation

要約

生成人工知能（AI）の有病率が高まっているため、人間だけでなく、人間の指導を受けた生成AIモデルによって増加する量の含有量が生成されます。
このシフトは、AI支援作品における人間の貢献度がさまざまな程度のために、独創性の描写に対する顕著な課題を提示します。
この研究では、AI支援コンテンツ生成における人間の貢献を測定するという研究の問題を提起し、情報理論に基づいたこの質問に対処するためのフレームワークを紹介します。
AIアシスト出力の自己情報と比較して、人間の入力とAIアシスト出力の間の相互情報を計算することにより、コンテンツ生成における人間の比例情報貢献を定量化します。
私たちの実験結果は、提案された尺度が、複数の創造的なドメインにわたってさまざまな程度の人間の貢献を効果的に区別することを示しています。
この作業が、生成AIの時代におけるAIアシストコンテンツ生成における人間の貢献を測定するための基盤となることを願っています。

要約(オリジナル)

With the growing prevalence of generative artificial intelligence (AI), an increasing amount of content is no longer exclusively generated by humans but by generative AI models with human guidance. This shift presents notable challenges for the delineation of originality due to the varying degrees of human contribution in AI-assisted works. This study raises the research question of measuring human contribution in AI-assisted content generation and introduces a framework to address this question that is grounded in information theory. By calculating mutual information between human input and AI-assisted output relative to self-information of AI-assisted output, we quantify the proportional information contribution of humans in content generation. Our experimental results demonstrate that the proposed measure effectively discriminates between varying degrees of human contribution across multiple creative domains. We hope that this work lays a foundation for measuring human contributions in AI-assisted content generation in the era of generative AI.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google