ChatGPT 語言遊戲中的廢話測量

核心概念

大型語言模型 (LLM) 生成的文字，特別是像 ChatGPT 這樣的聊天機器人，經常表現出與「廢話」相似的特徵，可以使用統計文本分析來識別這些特徵，並與政治話語和「廢話工作」等其他社會現象中觀察到的廢話模式建立關聯。

摘要

文章類型

這篇文章屬於研究論文，提出了「廢話語言遊戲檢測器」（WLGD）的概念，並通過兩個實驗驗證其效用。

研究目標

1. 探討大型語言模型（LLM）生成的文字是否可以被歸類為「廢話」。
2. 開發一種可以可靠地檢測文字中「廢話」特徵的方法。
3. 驗證這種方法是否可以應用於分析政治話語和「廢話工作」等社會現象。

方法

1. 建立一個包含 1,000 篇 Nature 期刊文章和 1,000 篇由 ChatGPT 模仿 Nature 風格撰寫的偽科學文章的訓練數據集。
2. 使用 XGBoost 和 RoBERTa 兩種機器學習模型，分別基於詞頻和上下文嵌入來訓練「廢話語言遊戲檢測器」（WLGD）。
3. 將 WLGD 應用於分析英國政黨宣言和「英國國家語料庫」（BNC）中的日常對話文本，比較兩者在 WLGD 分數上的差異。
4. 收集 100 篇線上文本，其中 50 篇來自 Graeber 定義的「廢話工作」，另外 50 篇來自非「廢話工作」，比較兩組文本的 WLGD 分數。

主要發現

1. WLGD 可以有效區分 Nature 文章和 ChatGPT 生成的偽科學文章。
2. 英國政黨宣言的 WLGD 分數顯著高於 BNC 中的日常對話文本，表明政治話語中存在更多「廢話」特徵。
3. 「廢話工作」文本的 WLGD 分數顯著高於非「廢話工作」文本，支持了「廢話工作」傾向於產生更多「廢話」文本的假設。

主要結論

1. LLM 生成的文字，特別是像 ChatGPT 這樣的聊天機器人，經常表現出與「廢話」相似的特徵。
2. WLGD 可以作為一種有效的工具，用於識別和測量文本中的「廢話」特徵。
3. WLGD 的應用可以擴展到分析政治話語和「廢話工作」等社會現象，揭示這些現象中「廢話」的普遍存在。

研究意義

這項研究為理解和分析 LLM 生成的文字的本質提供了新的視角，並提出了一種客觀評估文本中「廢話」程度的方法。

局限與未來研究

1. WLGD 的訓練數據集主要基於科學文本，未來可以擴展到其他領域的文本。
2. 對「廢話工作」文本的選擇帶有一定主觀性，未來可以使用更客觀的標準進行分類。
3. 未來可以進一步探討 WLGD 與其他文本分析方法的結合，以及其在不同文化和語言背景下的應用。

統計資料

使用了 1,000 篇 Nature 期刊文章和 1,000 篇 ChatGPT 生成的偽科學文章作為訓練數據集。
分析了 45 份英國政黨宣言和 45 篇來自「英國國家語料庫」（BNC）的日常對話文本。
收集了 100 篇線上文本，其中 50 篇來自「廢話工作」，另外 50 篇來自非「廢話工作」。

引述

‘LLMs are generative mathematical models of the statistical distribution of tokens in the vast public corpus of human-generated text, where the tokens in question include words, parts of words, or individual characters’.
‘It just makes up stuff that sounds good’
‘a lack of connection to a concern with truth – […], indifference to how things really are’
‘limited to the text alone and without a guiding set of directions, how would we read Joyce’s Ulysses if it were not entitled Ulysses?’
‘paid employment that is so completely pointless, unnecessary, or pernicious that even the employee cannot justify its existence even though, as part of the conditions of employment, the employee feels obliged to pretend that this is not the case’.

從以下內容提煉的關鍵洞見

Measuring Bullshit in the Language Games played by ChatGPT

by Alessandro T... 於 arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.15129.pdf

深入探究

除了政治話語和「廢話工作」之外，WLGD 還可以用於分析哪些其他社會現象？

除了政治話語和「廢話工作」之外，WLGD 還可以用於分析許多其他社會現象，特別是那些可能充斥著「空話」的領域。以下是一些例子：

社群媒體上的內容： WLGD 可以用於分析社群媒體上的貼文、評論和互動，以識別「內容農場」、機器人帳戶或傳播虛假資訊的行為。通過分析語言特徵，WLGD 可以幫助我們更好地理解社群媒體上的資訊傳播模式，並識別潛在的操控或誤導行為。
市場營銷和廣告： WLGD 可以用於分析廣告文案、產品描述和促銷活動，以識別誇大其詞、誤導性陳述或缺乏實質內容的「空話」。這可以幫助消費者做出更明智的購買決策，並促進更負責任的廣告行為。
學術研究和出版： WLGD 可以用於分析學術論文、研究報告和學術期刊，以識別缺乏原創性、重複使用陳腔濫調或缺乏實證支持的「廢話」。這可以幫助提高學術研究的品質，並促進更嚴謹和有意義的學術交流。
新聞媒體和報導： WLGD 可以用於分析新聞報導、評論文章和社論，以識別偏見、缺乏平衡報導或使用情緒化語言來影響讀者觀點的行為。這可以幫助讀者更批判性地評估新聞報導，並促進更客觀和基於事實的新聞。
總之，WLGD 作為一個分析語言遊戲和識別「空話」的工具，具有廣泛的應用前景。它可以幫助我們更好地理解各種社會現象，並促進更負責任和更有效的溝通方式。

如果將 WLGD 應用於不同語言和文化背景的文本，是否會得到相似的結果？

將 WLGD 應用於不同語言和文化背景的文本時，是否會得到相似的結果是一個複雜的問題。一方面，「空話」作為一種普遍存在的語言現象，在不同語言中都存在著相似的特徵，例如缺乏資訊量、迴避承諾、使用模糊的語言等等。從這個角度來看，WLGD 的核心概念和方法具有跨語言和跨文化的適用性。
然而，另一方面，不同語言和文化背景下，「空話」的具體表現形式和使用方式也可能存在差異。例如，某些文化可能更傾向於使用委婉語或間接的表達方式，而另一些文化則更直接。此外，不同語言的語法結構、詞彙豐富度和修辭手法也可能影響 WLGD 的準確性和有效性。
因此，要將 WLGD 應用於不同語言和文化背景的文本，需要進行以下調整和改進：

建立針對特定語言和文化的訓練數據集： WLGD 的訓練數據集需要包含來自目標語言和文化的文本，並且需要對這些文本進行標註，以區分「空話」和其他類型的語言。
考慮語言和文化的差異性： 在設計 WLGD 的特徵和算法時，需要考慮不同語言和文化的差異性，例如語法結構、詞彙使用和修辭手法。
進行跨語言和跨文化的驗證： 在將 WLGD 應用於新的語言和文化背景時，需要進行嚴格的驗證，以確保其準確性和有效性。
總之，將 WLGD 應用於不同語言和文化背景的文本是一個具有挑戰性但也很有意義的研究方向。通過克服語言和文化的障礙，WLGD 可以幫助我們更好地理解不同文化之間的溝通差異，並促進跨文化交流和理解。

如何利用 WLGD 的研究成果來促進更負責任和更有效的溝通方式？

WLGD 的研究成果可以通過以下幾種方式促進更負責任和更有效的溝通：

提高人們對「空話」的意識： WLGD 可以幫助人們意識到「空話」的存在及其潛在的負面影響，從而鼓勵人們在溝通中更加注重資訊量、清晰度和準確性。
開發識別和過濾「空話」的工具： 基於 WLGD 的技術可以被整合到各種應用程序中，例如文字編輯器、社群媒體平台和電子郵件客戶端，以幫助用戶識別和過濾「空話」，從而提高溝通效率和減少誤解。
促進更負責任的語言使用： WLGD 可以用於分析和評估不同領域的語言使用情況，例如政治話語、市場營銷和新聞報導，以識別和減少「空話」的使用，並促進更誠實、透明和負責任的溝通。
改善教育和培訓： WLGD 的研究成果可以被整合到語言教育和溝通培訓中，以幫助學生和專業人士提高批判性思維能力，並學習如何識別和避免「空話」。
總之，WLGD 的研究成果為我們提供了一個強大的工具，可以幫助我們更好地理解和應對「空話」這一普遍存在的語言現象。通過提高人們對「空話」的意識，開發識別和過濾「空話」的工具，以及促進更負責任的語言使用，我們可以創造一個更加清晰、誠實和高效的溝通環境。