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人工智能生成的柠檬：内容制作人的悲观前景？

作者

上市的：
  • 布朗温·E·豪厄尔。
  • 彼得鲁斯·波吉特。

摘要

用于自然语言处理的人工智能（AI）技术在过去几年取得了巨大进步（林2023）。Thunström&Steingrimsson（2022年）证明，当代人工智能文本引擎甚至能够在相对较少的提示下编写关于自身的低级科学文章，而Goyal等人（2022）则展示了通用人工智能语言引擎在总结新闻文章方面的出色表现。然而，所有这些进展都有负面影响。Bontridder&Poullet（2021）指出，制作深度假冒视频和合成语音录音的成本是多么低廉。Kreps等人（2022年）研究人工智能生成的文本，发现“个人基本上无法区分人工智能和人工生成的文本”。Illia等人（2023年）指出了自动文本生成带来的三个道德挑战，这三个挑战很难与人类书写区分开来：1。为大规模操纵和虚假信息提供便利；2.最低分母问题，大量低质量但极其便宜的文本排挤了高质量的话语；和3。利益相关者和随行人员之间的直接沟通受到抑制，信任水平下降。我们的重点主要放在（2）上，我们研究了目前已经面临人工智能文本挑战的两个特定领域可能产生的制度后果：科学期刊和社交媒体平台。借鉴制度经济学关于应对信息准确性不确定性的知识，它还提出了一些基本的补救措施，这些措施可能有助于应对预期的挑战。使用内容创建者真实性的可靠信号，很可能更容易区分真正由人工编写的内容和机器生成的文本。这是阿克洛夫（1970）著名的“柠檬市场”问题的变体。本文参考Giannakas&Fulton（2020）的框架，采用归纳法研究内容产业中可能与“柠檬市场”替代特别相关的部分。

建议引用

  • Bronwyn E.Howell和Petrus H.Potgieter，2023年。"人工智能生成的柠檬：内容制作人的悲观前景？,"2023年马德里第32届欧洲区域ITS会议：在欧盟实现数字十年——说起来容易做起来难吗？277971，国际电信协会（ITS）。
    • 手柄：RePEc:zbw:itse23:277971
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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