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Delving into: the quantification of Ai-generated content on the internet (synthetic data)

Created by
  • Haebom

저자

Dirk HR Spennemann

개요

본 논문은 생성형 AI 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 콘텐츠로 인터넷이 포화되는 현상에 대한 정확한 측정의 어려움을 다룹니다. ChatGPT가 자주 사용하는 특정 키워드의 빈도를 분석하여 생성형 AI 콘텐츠의 존재를 효과적으로 추정할 수 있음을 보여줍니다. 분석 결과, 활성 웹 페이지 텍스트의 최소 30%가 AI 생성 콘텐츠이며, 실제 비율은 40%에 가까울 것으로 추정합니다. 이는 자기소멸적 순환(autophagous loops)의 시사점을 고려할 때 심각한 문제임을 시사합니다.

시사점, 한계점

시사점: 생성형 AI 콘텐츠의 인터넷 확산 규모를 키워드 분석을 통해 효과적으로 추정할 수 있는 방법을 제시합니다. AI 생성 콘텐츠의 비율이 상당히 높다는 것을 보여주어, AI 콘텐츠 확산의 심각성을 일깨워줍니다. 자기소멸적 순환(autophagous loops)의 위험성을 간접적으로 제기합니다.
한계점: 특정 키워드 분석에 기반한 추정이므로, 모든 생성형 AI 콘텐츠를 정확하게 포착하지 못할 가능성이 존재합니다. 분석 대상 웹 페이지의 대표성에 대한 검토가 필요하며, 다양한 생성형 AI 모델의 특징을 모두 반영하지 못했을 가능성도 고려해야 합니다. "autophagous loops"에 대한 구체적인 설명이 부족합니다.
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