Position paper: should machine translation be labelled as AI-generated content?
Notice bibliographique
Résumé
In September 2023, the Government of Canada issued a ‘Guide on the Use of Generative AI’ with recommendations for Canadian government institutions and their employees. As other similar documents published by various organizations in recent years, this document makes recommendations regarding transparency, stating that whenever generative AI is used to produce content, the reader should be informed that “messages addressed to them are generated by AI”. While this guide does not address specifically the case of machine translation, it does mention translation as a potential application of generative AI. Therefore, one question that naturally arises is: Should machine-translated texts be explicitly labelled as AI-generated content wherever they are used? In this position paper, we examine this question in detail, with the goal of proposing clear guidelines specifically regarding MT, not only for government institutions, but for anyone using MT technology to produce new versions of a text. Our main conclusion is that machine-translated text is indeed AI-generated content. As such, it should be explicitly marked everywhere it is used. We make recommendations as to what form this labelling might take. We also examine under what conditions labelling can be removed or omitted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».