Ширнин Александр Андреевич

A research team, including Alexander Shirnin from HSE University, has developed two models designed to detect AI-generated insertions in scientific texts. The AIpom system integrates two types of models: a decoder and an encoder. The Papilusion system is designed to detect modifications through synonyms and summarisation by neural networks, using one type of models: encoders. In the future, these models will assist in verifying the originality and credibility of scientific publications. Articles describing the Papilusion and AIpom systems have been published in the ACL Anthology Digital Archive.

Команда исследователей с участием Александра Ширнина из НИУ ВШЭ создала две модели для обнаружения в научных текстах частей, сгенерированных искусственным интеллектом. В системе AIpom соединены два типа моделей — декодер и энкодер. Система Papilusion подходит для распознания исправлений с помощью синонимов и кратких пересказов, сгенерированных нейросетью, в работе она использует модели одного типа — энкодеры. В перспективе подобные модели помогут в проверке оригинальности и достоверности научных публикаций. Статьи о системах Papilusion и AIpom опубликованы в цифровом архиве ACL Anthology.

Александр Ширнин, стажер научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики, в составе команды «aipom» занял второе место в международном соревновании по обработке естественного языка SemEval 2024 (The 18th International Workshop on Semantic Evaluation)