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Humanly:一種可配置且可追溯的人機協作寫作環境

教師、會議主席和讀者在判斷寫作質量時通常只能看到最終文件,而無法瞭解其生成過程。Humanly是一個寫作平臺,透過記錄完整的寫作活動並生成密封的寫作證書,使寫作過程本身成為可驗證的證據。該平臺支援配置感知的異常行為審查,適用於課程作業、同行評審和個人認證等場景。使用者研究和紅隊測試表明,Humanly在不同角色下都有幫助,其打字檢測器能可靠地區分人工打字和自動打字。

來源arXiv Computational Linguistics作者: Shenzhe Zhu, Haoqian Zhang, Xu Yang, Jingyu Tang, Yi Nian, Xiaoxue Du, Shu Yang, Alex Pentland, Joachim Baumann, Jiaxin Pei

一項來自arXiv的新研究(論文編號:2607.21758)提出了一種名為Humanly的寫作平臺,旨在解決當前寫作評估中透明度不足的問題。在學術、會議和公共閱讀場景中,評審者往往只能看到最終文件,而無法瞭解文件是由人類手動輸入、AI生成還是兩者協作完成的。這種資訊不對稱使得寫作質量判斷存在侷限性。

Humanly的設計理念是將寫作過程本身轉化為證據。使用者可以在該平臺上為個人文件或指定任務配置寫作環境,並在一個記錄所有寫作活動(包括人工輸入和平臺內AI輔助)的工作區中進行創作。一旦完成,系統會生成一個密封的寫作證書,該證書內建了配置感知的異常行為審查機制,從而確保過程的完整性和可信度。這一特性使得平臺能夠有效支援課程作業、同行評審以及個人認證等多種應用場景。

研究團隊透過使用者研究驗證了Humanly在多種角色下的實用性。無論是教師、學生還是評審者,都能從平臺提供的透明記錄中獲益。此外,紅隊測試的結果顯示,Humanly內建的打字檢測器能夠可靠地分辨人類手打打字和自動化打字,為防範AI作弊提供了技術手段。

該論文由Shenzhe Zhu等十位作者共同提交至計算與語言(cs.CL)領域。隨著AI輔助寫作的普及,Humanly有望成為維護學術誠信和提升評估透明度的關鍵工具。未來,該平臺可能進一步影響教育評測、遠端認證以及AI協作寫作的監管方式。