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Beats Biblionetz - Texte

How to spot AI-generated text

Melissa Heikkilä
Publikationsdatum:
Erste Seite des Textes (PDF-Thumbnail)

iconZusammenfassungen

The internet is increasingly awash with text written by AI software. We need new tools to detect it.
Von Klappentext im Text How to spot AI-generated text (2022)

iconBemerkungen

Beat Döbeli HoneggerDie in diesem Artikel vorgeschlagenen Methoden zur Erkennung von computergenerierten Texten überzeugen mich nicht wirlich. Wenn beispielsweise das Erkennen von besonderen Mustern als Erkennungssignal vorgeschlagen wird, so kann ein zweites neuronales Netz solche Muster genauso gut automatisch erkennen und entsprechend verhindern (siehe Generative Adversarial Network (GAN)).
Von Beat Döbeli Honegger, erfasst im Biblionetz am 21.12.2022

iconDieser Text erwähnt ...


Personen
KB IB clear
Miles Brundage, Sarah Kreps, Miles McCain, Elon Musk

Begriffe
KB IB clear
Chat-GPT, CO2 footprint, computergenerierte Texte / large language modelcomputer-generated text, deep learning, Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3), Google, GPT-2, Internetinternet, machine learning, patternpattern
icon
Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2020 local web  All the News that’s Fit to Fabricate (Sarah Kreps, Miles McCain, Miles Brundage) 38, 8, 2, 2, 2, 9, 418465

iconDieser Text erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

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iconVolltext dieses Dokuments

Auf dem WWW How to spot AI-generated text: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 9850 kByte; WWW: Link OK )
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iconBeat und dieser Text

Beat hat Dieser Text während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

iconBiblionetz-History Dies ist eine graphische Darstellung, wann wie viele Verweise von und zu diesem Objekt ins Biblionetz eingetragen wurden und wie oft die Seite abgerufen wurde.