दैनिक अर्क्सिव

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विचार-विमर्श बढ़ाने वाली संवाद प्रणालियों के साथ डीपफेक टेक्स्ट का सहयोगात्मक मूल्यांकन

Created by
  • Haebom

लेखक

जूयॉन्ग ली, ज़ियाओचेन झू, जॉर्जी कराडज़ोव, टॉम स्टैफ़ोर्ड, एंड्रियास व्लाचोस, डोंगवोन ली

रूपरेखा

यह अध्ययन जनरेटिव मॉडल के प्रसार के कारण मानव-जनित और डीपफेक सामग्री के बीच अंतर करने में आने वाली कठिनाई के समाधान के रूप में एआई टूल्स का उपयोग करते हुए एक सहयोगात्मक प्रयास का प्रस्ताव करता है। डीपफेक टेक्स्ट का पता लगाने के लिए एक परामर्श-संवर्धित चैटबॉट, डीपफेकडेलीबॉट का उपयोग करते हुए, हम प्रदर्शित करते हैं कि समूह-आधारित समस्या-समाधान व्यक्तिगत प्रयासों की तुलना में मशीन-जनित पैराग्राफ पहचान की सटीकता में उल्लेखनीय सुधार करता है। हालांकि डीपफेकडेलीबॉट का उपयोग करने से समग्र प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार नहीं होता है, लेकिन यह बढ़ी हुई भागीदारी, आम सहमति निर्माण और अनुमान-आधारित कथनों की आवृत्ति और विविधता में वृद्धि के माध्यम से समूह की गतिशीलता में सुधार करता है। इसके अलावा, जिन प्रतिभागियों ने समूह सहयोग की प्रभावशीलता को अत्यधिक महत्व दिया, उन्हें भी डीपफेकडेलीबॉट के प्रदर्शन से लाभ हुआ।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
हम यह प्रदर्शित करते हैं कि समूह-आधारित समस्या समाधान डीपफेक टेक्स्ट पहचान सटीकता में सुधार करने में प्रभावी है।
डीपफेकडेलीबॉट समूह गतिशीलता (बढ़ी हुई भागीदारी, आम सहमति निर्माण, और अनुमान-आधारित भाषण में वृद्धि) को बेहतर बनाने में योगदान देता है।
डीपफेकडेलीबॉट उन प्रतिभागियों के लिए अधिक प्रभावी है, जिनकी समूह सहयोग की प्रभावशीलता के बारे में उच्च धारणा है।
परामर्शी चैटबॉट का उपयोग करके सहयोगात्मक डीपफेक टेक्स्ट पहचान की क्षमता का प्रदर्शन।
Limitations:
डीपफेकडेलीबॉट के उपयोग से समग्र प्रदर्शन में सुधार पर सीमित प्रभाव पड़ा।
पेपर स्वीकार होने के बाद डेटासेट और स्रोत कोड सार्वजनिक कर दिया जाएगा (वर्तमान में यह उपलब्ध नहीं है)।
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