近年來人工智慧技術進展快速，可讓電腦產生擬真的英文文章，而台師大學者運用AI，進行電腦自動生成中文經濟新聞試驗，結果顯示，部分文章內容與語料庫比對後，發現電腦移花接木再加潤飾的能力，已可欺騙專業人士，此堪稱全球首篇有關中文自動化處理的論文，近期已刊登於「Journal of Library & Information Studies」期刊。
為瞭解文字生成技術在中文方面的能力，感受電腦生成的中文到何者程度，台師大圖書資訊學研究所教授曾元顯與學生林郁綺，利用開源碼GPT-2 Chinese軟體，將30萬篇共1.5億字的經濟日報新聞拿來訓練，然後進行自動生成新聞的試驗，訓練電腦學習30萬篇經濟新聞，總共花費了75小時，訓練完後平均每分鐘可產生4篇新聞。
讓電腦產生4萬筆新聞後，參考經濟日報網站之分類：金融、證券、期貨、商情、產業、理財、兩岸、國際共8類，從隨機抽樣出90篇，再以人工逐筆檢視、挑選、修剪出15篇，做為電腦生成之新聞，同樣按類隨機抽樣經濟日報15篇出來，做為人類撰寫之新聞。將這30篇新聞隨機排列順序，詢問12位受試者對其進行1到5分可信度的評價。
而受試者是從社交平台上招募而來，分為：專家組（碩博士經濟相關系所畢業）、中等組（大學經濟相關系所畢業）以及一般組（大學非經濟相關系所畢業），每一組分別招募4人，共12人。結果，8位經濟相關系所畢業的受試者較具鑑別能力，而4位非經濟相關科系畢業的受試者，鑑別能力較差，有一位甚至對於電腦生成的新聞與人類撰寫的新聞，其平均可信度評分都相同。
在15篇人類撰寫的新聞中，有1篇的可信度12人評估的平均為2.92，不及3，原因為沒有邏輯、主觀性強等。而在15篇電腦撰寫的新聞中，有2篇其可信度皆為3.33，大於3，原因為內容合理、細節符合邏輯，此2篇的部分內容與語料庫比對後，發現電腦移花接木再加潤飾的能力，已可欺騙專業人士。
其他被認為可疑的電腦生成新聞，主要原因為內容事實的明顯破綻、邏輯的似是而非、以及日期、股票代碼等數字的誤值。
台師大表示，此文章為此議題在全球的首篇研究，希望能喚起更多的探討，提供更多人瞭解人工智慧在中文自動化處理的發展近況，並進而共同探究其可能的影響與因應之道。在產業界，AI生成文章可以輔助人們提高寫作的效率。在教育界，為了訓練學生的表達能力，不應該藉助AI產生文章來因應這種訓練，其誤用或濫用可能造成作弊的行為。
這些教育上的弊端，除了現在已有論文抄襲比對系統外，未來可能也需要有自動偵測系統，來快速輔助鑑定學習歷程、學位論文、計畫書、法定文書等具高風險（high-stake）、高報酬、高影響之文件，是否由電腦代工產生。社會學者、法律專家可能得未雨綢繆後續發生的各種情況。
我是廣告 請繼續往下閱讀
讓電腦產生4萬筆新聞後，參考經濟日報網站之分類：金融、證券、期貨、商情、產業、理財、兩岸、國際共8類，從隨機抽樣出90篇，再以人工逐筆檢視、挑選、修剪出15篇，做為電腦生成之新聞，同樣按類隨機抽樣經濟日報15篇出來，做為人類撰寫之新聞。將這30篇新聞隨機排列順序，詢問12位受試者對其進行1到5分可信度的評價。
而受試者是從社交平台上招募而來，分為：專家組（碩博士經濟相關系所畢業）、中等組（大學經濟相關系所畢業）以及一般組（大學非經濟相關系所畢業），每一組分別招募4人，共12人。結果，8位經濟相關系所畢業的受試者較具鑑別能力，而4位非經濟相關科系畢業的受試者，鑑別能力較差，有一位甚至對於電腦生成的新聞與人類撰寫的新聞，其平均可信度評分都相同。
在15篇人類撰寫的新聞中，有1篇的可信度12人評估的平均為2.92，不及3，原因為沒有邏輯、主觀性強等。而在15篇電腦撰寫的新聞中，有2篇其可信度皆為3.33，大於3，原因為內容合理、細節符合邏輯，此2篇的部分內容與語料庫比對後，發現電腦移花接木再加潤飾的能力，已可欺騙專業人士。
其他被認為可疑的電腦生成新聞，主要原因為內容事實的明顯破綻、邏輯的似是而非、以及日期、股票代碼等數字的誤值。
台師大表示，此文章為此議題在全球的首篇研究，希望能喚起更多的探討，提供更多人瞭解人工智慧在中文自動化處理的發展近況，並進而共同探究其可能的影響與因應之道。在產業界，AI生成文章可以輔助人們提高寫作的效率。在教育界，為了訓練學生的表達能力，不應該藉助AI產生文章來因應這種訓練，其誤用或濫用可能造成作弊的行為。
這些教育上的弊端，除了現在已有論文抄襲比對系統外，未來可能也需要有自動偵測系統，來快速輔助鑑定學習歷程、學位論文、計畫書、法定文書等具高風險（high-stake）、高報酬、高影響之文件，是否由電腦代工產生。社會學者、法律專家可能得未雨綢繆後續發生的各種情況。
