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The power of text similarity in identifying AI-LLM paraphrased documents: The case of BBC news articles and ChatGPT

Created by
  • Haebom

저자

Konstantinos Xylogiannopoulos, Petros Xanthopoulos, Panagiotis Karampelas, Georgios Bakamitsos

개요

본 논문은 생성형 AI가 생성한 패러프레이징된 텍스트의 저작권 침해 가능성과 원본 콘텐츠 제작자의 수익 감소 문제를 다룹니다. 기존 연구가 부족한 이 분야에서, 본 논문은 패턴 기반 유사도 탐지를 이용하여 AI가 패러프레이징한 뉴스 기사를 식별하는 알고리즘을 제안합니다. 특히 ChatGPT를 사용하여 패러프레이징된 콘텐츠임을 식별하는 데 초점을 맞춥니다. BBC 기사 2,224개와 ChatGPT로 패러프레이징된 2,224개 기사를 포함한 벤치마크 데이터셋을 사용하여 실험을 진행한 결과, 딥러닝을 사용하지 않고도 높은 정확도(96.23%), 정밀도(96.25%), 민감도(96.21%), 특이도(96.25%), F1 점수(96.23%)를 달성했습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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생성형 AI를 이용한 저작권 침해의 새로운 위협을 탐지하는 효과적인 패턴 기반 알고리즘을 제시.
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딥러닝에 의존하지 않고 높은 정확도로 ChatGPT를 이용한 패러프레이징 탐지 가능성을 보여줌.
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저작권 보호 및 콘텐츠 제작자의 권익 보호를 위한 실질적인 기술적 해결책 제시.
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한계점:
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사용된 데이터셋이 BBC 뉴스 기사에 한정되어 있어 다른 유형의 텍스트나 다른 생성형 AI 모델에 대한 일반화 가능성은 제한적일 수 있음.
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패턴 기반 접근 방식의 한계로 인해, 보다 정교한 패러프레이징 기법이나 변형된 텍스트에는 탐지 성능이 저하될 가능성이 있음.
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ChatGPT 이외의 다른 생성형 AI 모델에 대한 일반화 성능에 대한 추가적인 연구가 필요함.
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