Detection of Fake Generated Scientific Abstracts

要約

タイトル：偽の科学的抄録の検出

要約：
– 大規模言語モデルと公開されたチャットGPTの普及は、人々の日常生活に人工知能を統合するための重大な転換点を示しました。
– 学術界はこれらの技術の発展に注目し、人工生成されたものと本物のものを識別するのが困難であることに関して懸念を表明しています。
– そのため、研究者は機械生成されたテキストを識別するための効果的なシステムを開発することに取り組んでいます。
– この研究では、GPT-3モデルを使用して人工知能によって科学論文の抄録を生成し、機械学習モデルと組み合わせたさまざまなテキスト表現方法を探索して、機械書きのテキストを識別することを目的としています。
– モデルのパフォーマンスを分析し、結果の解析中に発生するいくつかの研究質問に対処します。
– この研究により、人工知能によって生成されたテキストの可能性と限界を明らかにします。

要約(オリジナル)

The widespread adoption of Large Language Models and publicly available ChatGPT has marked a significant turning point in the integration of Artificial Intelligence into people’s everyday lives. The academic community has taken notice of these technological advancements and has expressed concerns regarding the difficulty of discriminating between what is real and what is artificially generated. Thus, researchers have been working on developing effective systems to identify machine-generated text. In this study, we utilize the GPT-3 model to generate scientific paper abstracts through Artificial Intelligence and explore various text representation methods when combined with Machine Learning models with the aim of identifying machine-written text. We analyze the models’ performance and address several research questions that rise during the analysis of the results. By conducting this research, we shed light on the capabilities and limitations of Artificial Intelligence generated text.

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