Schätzung des Anteils von KI-generierter Textproduktion in Peer-Review-Texten für KI-Konferenzen

Core Concepts

Unser Ansatz schätzt den Anteil von KI-generiertem oder -modifiziertem Text in großen Textkorpora, ohne einzelne Dokumente klassifizieren zu müssen. Wir wenden diese Methode auf Peer-Review-Texte von KI-Konferenzen an und finden Hinweise darauf, dass 6,5% bis 16,9% der Texte nach der Veröffentlichung von ChatGPT substantiell von KI beeinflusst waren.

Abstract

Dieser Artikel präsentiert einen Ansatz zur effizienten Schätzung des Anteils von KI-generiertem oder -modifiziertem Text in großen Textkorpora. Im Gegensatz zu Methoden, die einzelne Dokumente klassifizieren, konzentriert sich unser Ansatz auf Populationsschätzungen.
Zunächst wird ein Referenzkorpus von menschlich geschriebenen und KI-generierten Texten erstellt. Basierend darauf werden die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für menschliche und KI-generierte Texte geschätzt. Anschließend wird diese Schätzung verwendet, um den Anteil von KI-generiertem oder -modifiziertem Text in einem Zielkorpus zu berechnen.
Wir wenden diese Methode auf Peer-Review-Texte von KI-Konferenzen an, die vor und nach der Veröffentlichung von ChatGPT erstellt wurden. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass 6,5% bis 16,9% der Texte nach der Veröffentlichung von ChatGPT substantiell von KI beeinflusst waren, über einfache Rechtschreib- und Grammatikkorrekturen hinaus. Im Gegensatz dazu finden wir keine Hinweise auf eine signifikante Nutzung von KI in Peer-Reviews von Nature-Zeitschriften.
Darüber hinaus untersuchen wir verschiedene Faktoren, die mit der geschätzten KI-Nutzung korrelieren, wie z.B. den Einreichungszeitpunkt, das Vorhandensein von Zitaten, die Antwortrate der Gutachter und die Homogenisierung der Textinhalte. Diese Erkenntnisse bieten Einblicke in die Auswirkungen von KI-generiertem Text auf das Peer-Review-System.

Stats

Zwischen 6,5% und 16,9% der Sätze in Peer-Reviews für KI-Konferenzen nach der Veröffentlichung von ChatGPT waren substantiell von KI beeinflusst.
In Peer-Reviews für Nature-Zeitschriften gab es keine signifikanten Hinweise auf KI-Nutzung.
Peer-Reviews, die kurz vor der Deadline eingereicht wurden, zeigten einen höheren Anteil an KI-generiertem Text.
Peer-Reviews mit Zitaten enthielten weniger KI-generierte Anteile als solche ohne Zitate.
Peer-Reviews mit geringerer Antwortrate der Autoren wiesen einen höheren Anteil an KI-generiertem Text auf.
KI-generierte Texte waren mit einer höheren Homogenisierung der Textinhalte korreliert.

Quotes

"Unser Ansatz schätzt den Anteil von KI-generiertem oder -modifiziertem Text in großen Textkorpora, ohne einzelne Dokumente klassifizieren zu müssen."
"Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass 6,5% bis 16,9% der Texte nach der Veröffentlichung von ChatGPT substantiell von KI beeinflusst waren, über einfache Rechtschreib- und Grammatikkorrekturen hinaus."
"Im Gegensatz dazu finden wir keine Hinweise auf eine signifikante Nutzung von KI in Peer-Reviews von Nature-Zeitschriften."

Key Insights Distilled From

Monitoring AI-Modified Content at Scale

by Weixin Liang... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07183.pdf

Deeper Inquiries

Welche Auswirkungen könnte die zunehmende Verwendung von KI-generierten Texten in Peer-Reviews langfristig auf die Qualität und Integrität des wissenschaftlichen Publikationssystems haben?

Die zunehmende Verwendung von KI-generierten Texten in Peer-Reviews könnte langfristig sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf die Qualität und Integrität des wissenschaftlichen Publikationssystems haben.
Positive Auswirkungen:

Effizienzsteigerung: Die Verwendung von KI-Tools könnte den Peer-Review-Prozess beschleunigen und effizienter gestalten, indem sie Autoren und Gutachter bei der Erstellung und Überarbeitung von Texten unterstützen.
Konsistenz: KI-Tools könnten dazu beitragen, die Konsistenz in den Bewertungen zu verbessern, indem sie sicherstellen, dass bestimmte Kriterien oder Standards eingehalten werden.
Erweiterung des Feedbacks: Durch die Generierung von zusätzlichen Texten könnten KI-Tools dazu beitragen, das Feedback zu einem Artikel zu erweitern und verschiedene Perspektiven einzubeziehen.

Negative Auswirkungen:

Qualitätsprobleme: KI-generierte Texte könnten möglicherweise nicht die gleiche Qualität und Tiefe bieten wie von Experten verfasste Texte, was zu oberflächlichen oder ungenauen Bewertungen führen könnte.
Bias und Fehlinformation: Wenn KI-Tools nicht richtig reguliert werden, besteht die Gefahr von Bias und Fehlinformation in den generierten Texten, was die Qualität und Integrität der Peer-Reviews beeinträchtigen könnte.
Verlust der Expertise: Eine übermäßige Abhängigkeit von KI-Tools könnte dazu führen, dass die menschliche Expertise und das kritische Denken in den Peer-Review-Prozessen vernachlässigt werden, was die Qualität der Bewertungen beeinträchtigen könnte.

Insgesamt ist es wichtig, die Verwendung von KI-generierten Texten in Peer-Reviews sorgfältig zu überwachen und zu regulieren, um sicherzustellen, dass die Vorteile maximiert und die potenziellen Risiken minimiert werden.

Wie können Herausgeber und Konferenzorganisatoren die Verwendung von KI-Werkzeugen in Peer-Reviews am besten regulieren und steuern, um die Vorteile zu nutzen und gleichzeitig mögliche Risiken zu minimieren?

Um die Verwendung von KI-Werkzeugen in Peer-Reviews effektiv zu regulieren und zu steuern, können Herausgeber und Konferenzorganisatoren folgende Maßnahmen ergreifen:

Richtlinien und Schulungen: Es ist wichtig, klare Richtlinien für die Verwendung von KI-Tools in Peer-Reviews festzulegen und Schulungen anzubieten, um sicherzustellen, dass Gutachter und Autoren angemessen geschult sind.
Transparenz: Es sollte eine klare Offenlegungspflicht für die Verwendung von KI-Tools in Peer-Reviews geben, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten über den Einsatz informiert sind.
Qualitätskontrolle: Es sollten Mechanismen zur Qualitätskontrolle implementiert werden, um sicherzustellen, dass die generierten Texte den erforderlichen Standards entsprechen und die Qualität der Peer-Reviews nicht beeinträchtigen.
Feedback-Monitoring: Durch die Überwachung des Feedbacks und der Bewertungen, die mithilfe von KI-Tools generiert wurden, können Herausgeber und Konferenzorganisatoren potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und angehen.
Ethik und Datenschutz: Es ist wichtig, ethische und datenschutzrechtliche Aspekte im Zusammenhang mit der Verwendung von KI-Tools zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass alle relevanten Vorschriften eingehalten werden.

Durch die Implementierung dieser Maßnahmen können Herausgeber und Konferenzorganisatoren die Vorteile der Verwendung von KI-Werkzeugen in Peer-Reviews maximieren und gleichzeitig potenzielle Risiken minimieren.

Welche anderen Informationsökosysteme außerhalb des akademischen Kontexts könnten von ähnlichen Methoden zur Schätzung des Anteils von KI-generiertem Text profitieren, und welche Implikationen hätte dies?

Abgesehen vom akademischen Kontext könnten auch andere Informationsökosysteme von ähnlichen Methoden zur Schätzung des Anteils von KI-generiertem Text profitieren, darunter:

Medien und Journalismus: Die Verwendung von KI-generierten Texten in Nachrichtenartikeln und redaktionellen Inhalten könnte durch ähnliche Schätzmethoden überwacht werden, um sicherzustellen, dass die Integrität und Qualität der Berichterstattung erhalten bleibt.
Rechtswesen: In der Rechtsbranche könnten ähnliche Methoden zur Schätzung des Anteils von KI-generierten Texten in juristischen Dokumenten eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die rechtlichen Standards und Anforderungen erfüllt werden.
Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen könnten ähnliche Methoden verwendet werden, um den Einsatz von KI-generierten Texten in medizinischen Berichten und Forschungspapieren zu überwachen und sicherzustellen, dass die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Informationen gewährleistet sind.

Die Implementierung solcher Methoden außerhalb des akademischen Kontexts könnte dazu beitragen, die Qualität und Integrität von Informationen in verschiedenen Bereichen zu sichern und potenzielle Risiken im Zusammenhang mit der Verwendung von KI-Tools zu minimieren.