Linguistic Markers of Inherently False AI Communication and Intentionally False Human Communication: Evidence From Hotel Reviews

可读性 人际交往 风格(视觉艺术) 欺骗 计算机科学 语言学 心理学 自然语言处理 人工智能 社会心理学 沟通 历史 哲学 考古 程序设计语言
作者
David M. Markowitz,Jeffrey T. Hancock,Jeremy N. Bailenson
出处
期刊:Journal of Language and Social Psychology [SAGE]
标识
DOI:10.1177/0261927x231200201
摘要

To the human eye, AI-generated outputs of large language models have increasingly become indistinguishable from human-generated outputs. Therefore, to determine the linguistic properties that separate AI-generated text from human-generated text, we used a state-of-the-art chatbot, ChatGPT, and compared how it wrote hotel reviews to human-generated counterparts across content (emotion), style (analytic writing, adjectives), and structural features (readability). Results suggested AI-generated text had a more analytic style and was more affective, more descriptive, and less readable than human-generated text. Classification accuracies of AI-generated versus human-generated texts were over 80%, far exceeding chance (∼50%). Here, we argue AI-generated text is inherently false when communicating about personal experiences that are typical of humans and differs from intentionally false human-generated text at the language level. Implications for AI-mediated communication and deception research are discussed.
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