Созданы нейросети для обнаружения сгенерированных вставок в текстах
Команда исследователей с участием Александра Ширнина из НИУ ВШЭ создала две модели для обнаружения в научных текстах частей, сгенерированных искусственным интеллектом. В системе AIpom соединены два типа моделей — декодер и энкодер, что позволяет ей эффективнее находить сгенерированные вставки. Система Papilusion подходит для распознания исправлений с помощью синонимов и кратких пересказов, сгенерированных нейросетью, в работе она использует модели одного типа — энкодеры. В перспективе подобные модели помогут в проверке оригинальности и достоверности научных публикаций.
Статьи о системах Papilusion и AIpom опубликованы в цифровом архиве ACL Anthology. Чем популярнее становятся языковые модели, такие как ChatGPT или GigaChat, и чем больше их используют, тем сложнее отличить оригинальный текст, написанный человеком, от сгенерированного. Научные публикации и выпускные работы уже пишут с помощью искусственного интеллекта. Поэтому важно разрабатывать инструменты, которые помогут выявлять в текстах ИИ-вставки. Команда исследователей с участием НИУ ВШЭ предложила свои решения этой задачи на международных научных соревнованиях SemEval 2024 и DAGPap24.
Модель AIpom использовали для определения границ между оригинальными и сгенерированными фрагментами в научных статьях. В каждой работе соотношение машинного и авторского текста было разным. Для обучения моделей организаторы предоставляли тексты на одну тематику, но на этапе проверки темы менялись, что осложняло задачу.
«Модели неплохо справляются со знакомыми темами, но если дать новую тематику, то результат становится хуже, — считает один из авторов статьи, стажер-исследователь Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Александр Ширнин. — Это как студент, который, научившись решать один тип задач, не сможет так же легко и правильно решить задачу на незнакомую тему или из другого предмета».
Для повышения эффективности системы исследователи решили комбинировать две модели — декодер и энкодер. На первом этапе использовался декодер — нейросеть, на вход которой подавали инструкцию плюс исходный текст, а на выходе получали фрагмент текста, предположительно сгенерированный ИИ. Затем в оригинальном тексте с помощью метки <BREAK> выделялся участок, где, по прогнозу модели, начинался сгенерированный фрагмент. Энкодер работал с текстом, размеченным на первом этапе, и уточнял предсказания декодера. Для этого он классифицировал каждый токен — минимальную единицу текста в виде слова или части слова — и указывал, написан он человеком или ИИ. Такой подход позволил улучшить точность по сравнению с системами, где применялся только один тип моделей: AIpom заняла 2-е место на научном соревновании SemEval-2024.
Модель Papilusion также отличала написанный текст от сгенерированного. С ее помощью участки текста разделяли на четыре категории: написанный человеком, исправленный с помощью синонимов, сгенерированный моделью и кратко пересказанный. Задача была правильно определить каждую из категорий. Количество категорий и длина вставок в текстах различались.
В данном случае разработчики использовали три модели, но уже одного типа — энкодеры. Их обучали предсказывать одну из четырех категорий для каждого токена из текста, все модели обучали независимо друг от друга. Когда модель ошибалась, ее штрафовали и дообучали, при этом замораживая нижние слои модели.
«В каждой модели в зависимости от архитектуры предусмотрено разное количество слоев. Когда мы обучаем модель, можно не трогать, например, первые десять слоев и менять числа только в двух последних. Так делают, чтобы при обучении не потерять часть важных данных, заложенных в первых слоях, — объясняет Александр Ширнин. — Можно сравнить это со спортсменом, который ошибается в движении рукой. Мы должны объяснить ему только это, а не обнулить его знания и обучать заново, потому что тогда он может разучиться правильно двигаться в целом. Здесь это работает по той же логике. Метод не универсален и на некоторых моделях может быть неэффективен, но в нашем случае это сработало».
Три энкодера независимо друг от друга определяли категорию для каждого токена (слова). Итоговый выбор системы основывался на том, какая из категорий набрала большинство голосов. На соревновании система Papilusion заняла 6-е место из 30.
Как отмечают исследователи, сейчас модели для выявления ИИ работают хорошо, но все еще имеют ограничения, прежде всего плохо обрабатывают данные, выходящие за рамки обучающих, и в целом не хватает разнообразных данных для обучения моделей.
«Чтобы получать больше данных, нужно сфокусироваться на их сборе. Этим занимаются и компании, и лаборатории. Конкретно для такого типа задач нужно собирать датасеты, где в текстах используются несколько ИИ-моделей и методов исправления, — комментирует исследователь. — То есть не просто продолжить текст с помощью одной модели, а создавать более реалистичные ситуации: где-то попросить модель дополнить текст, переписать начало, чтобы оно лучше подходило, что-то удалить из него, попробовать часть сгенерировать в новом стиле с помощью другого промпта (инструкции) для модели. Также, конечно, важно собирать данные и на других языках, на разные тематики».
Telegram 
Дзен 
VK Ученые создали математическую модель, которая показала вероятную гибель древнего спутника Венеры из-за гравитационных сил. Теоретическое исследование предлагает один из сценариев развития Солнечной системы, чтобы понять причины кардинальных различий в эволюции Земли и ее соседки.
Ученые из МФТИ и ИППИ РАН выяснили, что у квантовых полей вблизи черных дыр (или ускоренно расширяющейся Вселенной) есть «порог нагрева». До этого порога чем выше температура, тем быстрее поле «забывает» свое прошлое. А выше порога нагрев уже не помогает: скорость забывания становится постоянной и определяется не температурой, а самой формой пространства (например, размером горизонта).
Почему один человек легко заводит друзей, а другой предпочитает держаться в стороне? Откуда берется привычка все планировать? Почему некоторые люди сомневаются в себе? Международный коллектив ученых проанализировал данные о геномах миллиона человек и выявил 1260 независимых генетических вариантов, связанных с основными пятью чертами личности человека. Результаты исследования показали, что на индивидуальные особенности личности влияет не только воспитание, опыт и окружающая среда, но также гены.
Группа российских исследователей, в которую вошли океанологи Санкт-Петербургского университета, выявила существование ранее неизвестных механизмов распространения «волн Россби». В ходе работы им удалось зафиксировать точки, где перенос энергии прекращается, а траектории движения воды претерпевают изменения. Дополнительно ученые обнаружили асимметрию в динамике волновых процессов, зарождающихся у западных и восточных прибрежных течений.
Международная группа физиков зафиксировала под землей в США аномальный всплеск энергии, похожий на прямое столкновение невидимой частицы темной материи с обычным веществом. Подземные датчики поймали сигнал, который не удалось списать ни на один из известных науке видов радиации или фоновых помех.
Мумии сохраняют следы не только болезней и травм, но и самих процедур, которым подвергали тела после смерти. Компьютерная томография головы мумии, много десятилетий пролежавшей в музее, раскрыла не совсем привычный способ извлечения мозга и другие детали бальзамирования.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.
После сокращения длины очередей и роста доступности бензина в первую неделю августа ситуация снова ухудшилась. Если с 20 июня по начало августа кризис носил в основном психологический характер, то сейчас ситуация принципиально иная: августовские атаки на НПЗ показали, что меры по усилению их противовоздушной обороны не были достаточно полными. Значит, прогноз автора Naked Science от 19 июля о том, что острая фаза кризиса закончится до конца лета, был частично неверным.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно