Taifab の共同創設者である Vitalik Buterin が主導する匿名のライティングテストは、AI によって復号化されていません。 7 月 5 日, 彼は実験の進捗を更新しました, チャレンジの起動後 13 日, 研究者も自動化スクリプトは、彼が匿名で公開された記事を見つけました.

13日以降、結果はありません。

本試験は6月22日(水)に初公開されました。 バテリンは、現在10年間に渡って他の紙を代わって出版し、外部の世界を招待し、テキストが自分からあったかどうかを識別するためにライティングスタイルを使用するようにしました。

最新の開発は、既存の検索が未登録であることを示しています。 ソーシャルプラットフォームでは、多くのAIスクリプトが検索時に「問題が含まれている」という文書のカテゴリを省略し、検索をさらに拡大する必要があります。

スクリプト ミス パート ドキュメント ソース

Buterinによると、問題はモデルの容量自体では全くありませんが、検索の狭さで。 多くの自動化されたプロセスは、他の可能な出口を覆うことなく、公式ブログ、技術的な規則などの一般的なソースだけをスキャンします。

これは、AIがオープン検索タスクの面でテンプレートをプリセットするのに脆弱であることを意味しています。 サンプル範囲が不完全である限り、モデルがテキスト解析機能を持っている場合でも、重要な材料は初期のスクリーニング段階で見逃すことができます。

  • Buterinは、関連するテキストの約200〜2000部が比較できると推定しています
  • 対象テキストは、ETAエコロジーに関する公式文書として記述されています。
  • 特定の文書の種類と投稿場所が日付に確認されていない

AI機能境界へのポイントをテストします。

試験は Buterin だけでなく、匿名化やスタイルの認識で AI の実際の境界線に触れたからです。 多くの場合、「インターネット上のプライバシーなし」に優先されましたが、少なくとも、識別がクロスソース、非標準のサンプル環境では容易ではないことを示した実験。

このレポートでは、この結果は、Butterin ' s 前回の AGI 進捗に対する慎重なアプローチをエコーしたことについても言及しています。 当時、AIはうまく構造化され、よく定義されたマンデートに対処する上で安定性を示してきましたが、境界線の広範な検索を必要とする場面では、まだ明確なギャップがあるかもしれません。