この好みは、人々がAIと人間が作成したテキストを偶然よりもよく区別する能力を示しているにもかかわらず出現し、「異議申し立てられた人々とLLMから大きな言語モデルを区別できる」というタイトルの論文で詳述されているように、自動専門知識との複雑な関係を示唆しています。 href=”https://dl.acm.org/doi/10.1145/3706598.3713470″ターゲット=”_ blank”>調査結果 288人の参加者を含む一連の3つの実験に由来します。研究者は、実行できなかったアクションの発明。研究者のニール・チョウドリーがTechCrunchに提案したように、「私たちの仮説は、Oシリーズモデルに使用される強化学習の種類が、標準のトレーニング後パイプラインによって通常緩和されている（完全に消去されない）問題を増幅する可能性があるということです。」潜在的な信頼性のこの背景は、ユーザーの信頼に関するCHIペーパーの調査結果によって提起された懸念を強調しています。使用が増加しますが、条項50 ）およびllms ult for p> ult for p>
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ult for prms for prm人間の専門家を模倣するのではなく、識別可能であることが、より較正されたユーザーの信頼を促進するための鍵となる可能性があります。 The full study materials, including data and analysis scripts used in the jsPsych/JATOS experiments, are available to researchers via the オープンサイエンスフレームワーク。