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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,761 - 2,765 (5page)
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As large language models (LLMs), such as GPT-4, continue to advance and grow in popularity, the textual boundary between humans and machines is becoming increasingly blurred. This shift could potentially have negative social implications, prompting research into distinguishing AI-generated text (AIGT) from human-written text. However, existing research has primarily focused on detecting English AIGT, underscoring the need for studies on Korean AIGT detection. This paper aims to analyze whether existing models for detecting English AIGT are also applicable to Korean. Following existing works on English AIGT, we conduct an experiment using AIGTs generated by GPT-3.5-turbo and Claude 3 Sonnet in Korean. The experimental result shows that general performance of Korean AIGT detection falls behind 0.5 AUROC, though DetectGPT achieved at most 0.81 AUROC in one case. We think this result confirms that direct application of existing English models is not enough to handle Korean AIGT detection, due to the linguistic difference.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 실험 설계
Ⅳ. 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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