イタリアの研究では、詩の予測不可能さが大規模言語モデルのセキュリティ上の脆弱性になる可能性があることが発見された。研究チームは20編の悪意のある指示を含む中英語の詩を使用し、25のAIモデルをテストした結果、62％のモデルが隠れた指示を識別できず、有害な内容を生成した。これは現在のAIセキュリティ保護にリスクがあることを示しており、コンテンツ認識能力の強化が必要であることが示されている。
ウィキペディアが『AI執筆識別ガイド』を発表し、大規模言語モデルの文章行動の特徴を系統的に明らかにし、実用的なAIテキストの識別の方法を提供しています。このガイドは2023年に開始されたAIクリーンアップ計画に基づいており、頻出語だけに頼るのではなく、システム的特徴によってAI生成コンテンツを識別することを強調しています。
研究により、AIが生成したソーシャルメディアの投稿は人間によって識別されやすいことが判明し、正確率は70％〜80％に達し、ランダムな水準を大きく上回っている。研究チームは複数の大規模言語モデルをテストし、コンテンツの識別における欠点を明らかにした。
DeepSeekはAI生成コンテンツに識別マークを導入し、ユーザー認知と安全性向上を図ります。国家基準に準拠し、誤認防止と情報の信頼性確保を実現。....
朱雀大模型による検出で、AI生成画像を正確に識別し、コンテンツの真偽判定を支援します。
AI言語モデルを用いてAIGCを検出。学術論文におけるAI生成コンテンツを迅速かつ正確に識別します。
学術論文におけるAI生成コンテンツの疑いを、迅速かつ正確に識別します。
Google
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SuperAnnotate
RoBERTa Largeを微調整した生成テキスト検出モデルで、AI生成コンテンツを識別
RoBERTa Largeをファインチューニングした生成テキスト検出モデル、AI生成コンテンツの識別に使用
yaful
MAGEは開放環境で機械生成されたテキストを検出するためのモデルで、AIによって生成されたテキストコンテンツを識別することを目的としています。
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