@inproceedings{alavoine-etal-2024-sur,
title = "Sur les limites de l{'}identification par l{'}humain de textes g{\'e}n{\'e}r{\'e}s automatiquement",
author = "Alavoine, Nad{\'e}ge and
Coavoux, Maximin and
Esperan{\c{c}}a-Rodier, Emmanuelle and
Gallienne, Romane and
Gonz{\'a}lez-Gallardo, Carlos-Emiliano and
Goulian, J{\'e}r{\^o}me and
G Moreno, Jose and
N{\'e}v{\'e}ol, Aur{\'e}lie and
Schwab, Didier and
Segonne, Vincent and
Simoens, Johanna",
editor = "Balaguer, Mathieu and
Bendahman, Nihed and
Ho-dac, Lydia-Mai and
Mauclair, Julie and
G Moreno, Jose and
Pinquier, Julien",
booktitle = "Actes de la 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 2 : traductions d'articles publi{\`e}s",
month = "7",
year = "2024",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA and AFPC",
url = "https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-trad.11",
pages = "18--19",
abstract = "La g{\'e}n{\'e}ration de textes neuronaux fait l{'}objet d{'}une grande attention avec la publication de nouveaux outils tels que ChatGPT. La principale raison en est que la qualit{\'e} du texte g{\'e}n{\'e}r{\'e} automatiquement peut {\^e}tre attribu{\'e}e {\`a} un{\$}cdot{\$}e r{\'e}dacteurice humain{\$}cdot{\$}e m{\^e}me quand l{'}{\'e}valuation est faite par un humain. Dans cet article, nous proposons un nouveau corpus en fran{\c{c}}ais et en anglais pour la t{\^a}che d{'}identification de textes g{\'e}n{\'e}r{\'e}s automatiquement et nous menons une {\'e}tude sur la fa{\c{c}}on dont les humains per{\c{c}}oivent ce texte. Nos r{\'e}sultats montrent, comme les travaux ant{\'e}rieurs {\`a} l{'}{\`e}re de ChatGPT, que les textes g{\'e}n{\'e}r{\'e}s par des outils tels que ChatGPT partagent certaines caract{\'e}ristiques communes mais qu{'}ils ne sont pas clairement identifiables, ce qui g{\'e}n{\`e}re des perceptions diff{\'e}rentes de ces textes par l{'}humain.",
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<title>Sur les limites de l’identification par l’humain de textes générés automatiquement</title>
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<title>Actes de la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 2 : traductions d’articles publiès</title>
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<abstract>La génération de textes neuronaux fait l’objet d’une grande attention avec la publication de nouveaux outils tels que ChatGPT. La principale raison en est que la qualité du texte généré automatiquement peut être attribuée à un$cdot$e rédacteurice humain$cdot$e même quand l’évaluation est faite par un humain. Dans cet article, nous proposons un nouveau corpus en français et en anglais pour la tâche d’identification de textes générés automatiquement et nous menons une étude sur la façon dont les humains perçoivent ce texte. Nos résultats montrent, comme les travaux antérieurs à l’ère de ChatGPT, que les textes générés par des outils tels que ChatGPT partagent certaines caractéristiques communes mais qu’ils ne sont pas clairement identifiables, ce qui génère des perceptions différentes de ces textes par l’humain.</abstract>
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%X La génération de textes neuronaux fait l’objet d’une grande attention avec la publication de nouveaux outils tels que ChatGPT. La principale raison en est que la qualité du texte généré automatiquement peut être attribuée à un$cdot$e rédacteurice humain$cdot$e même quand l’évaluation est faite par un humain. Dans cet article, nous proposons un nouveau corpus en français et en anglais pour la tâche d’identification de textes générés automatiquement et nous menons une étude sur la façon dont les humains perçoivent ce texte. Nos résultats montrent, comme les travaux antérieurs à l’ère de ChatGPT, que les textes générés par des outils tels que ChatGPT partagent certaines caractéristiques communes mais qu’ils ne sont pas clairement identifiables, ce qui génère des perceptions différentes de ces textes par l’humain.
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[Sur les limites de l’identification par l’humain de textes générés automatiquement](https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-trad.11) (Alavoine et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
ACL
- Nadége Alavoine, Maximin Coavoux, Emmanuelle Esperança-Rodier, Romane Gallienne, Carlos-Emiliano González-Gallardo, Jérôme Goulian, Jose G Moreno, Aurélie Névéol, Didier Schwab, Vincent Segonne, and Johanna Simoens. 2024. Sur les limites de l’identification par l’humain de textes générés automatiquement. In Actes de la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 2 : traductions d'articles publiès, pages 18–19, Toulouse, France. ATALA and AFPC.