Taifeng の共同創設者である Vitalik Buterin は、外部の世界を招待し、AI ツールを使用して、匿名で書かれた文書を識別するためのオープン実験を開始しました。 人工知能の発生後、インターネット上での匿名的な文章が十分に安全であるかどうかに関する質問の周りのテストが繰り返されます。

開いたテスト 著者の認識

Buterin氏は、AI主導のライティングスタイル分析が匿名性を回復しやすくする可能性があるという、ますます一般的な最近の主張をテストしたいと述べた。 テストを完了するために、彼は自分の匿名のテキストを生成し、インターネットユーザーに「本物の体を見つける」しようとしました。

彼は、AIの実際の能力を検証し、著者を識別するための個人的な匿名性の部分を犠牲にしようとする試みとしてそれを説明しました。 報告書によると、送信時と同様に、公正な確認は、文書が正常に配置されていることが行われませんでした。

AIスピードによるライティングスタイル解析

ライティングスタイル分析は新しい技術ではありません。 過去10年間に、そのような方法は、著者帰属の紛争などの状況で使用されてきましたが、多くの場合、多数の手動比較に依存し、長持ちします。

このプロセスはAIモデルの生成が大幅に加速されます。 モデルは、短い期間で単語、文、式を比較することで、テキストの作者を推測できます。 このような識別は、多くの公的に書かれたサンプルを持っている人のために簡単に進めることができます。

Buterin自身は、長い出版物でした, ブログの記事をカバー, ETAの改善のための提案, 研究論文, フォーラムレビューやソーシャルメディアプレゼンテーション. これは、比較のために利用可能な十分な外部材料があることを意味します。

結果または匿名の書き込みに影響を与える

AIが最終的にこの匿名文書を正確に特定できた場合、プライバシーリスクに関する外部の懸念がさらに増加する可能性があります。 特に、開発者、研究者、公共の人物が議論のために疑似に依存するコンテキストでは、著者の識別ツールの進歩は、匿名の出版物の費用を変更することがあります。

つまり、実験が失敗した場合は、AI の s の機能が急速に強化された場合でも、疑似はいくつかのセキュリティ スペースを保持します。 暗号化されたコミュニティのために、そのようなテストは、匿名のコラボレーションの長年にわたる文化に直接関連しています。