Исследование представляет EDITLENS, новый инструмент, разработанный для решения проблемы обнаружения и количественной оценки участия искусственного интеллекта в текстах, созданных в соавторстве. В отличие от традиционных бинарных классификаторов, которые могут определить только полностью человеческий или полностью сгенерированный ИИ текст, эта модель измеряет непрерывный спектр модификаций, внесенных искусственным интеллектом. Авторы разработали EDITLENS, обучая его на специально созданном наборе данных и используя метрики подобия, такие как косинусное расстояние, для определения фактической степени изменений. Модель продемонстрировала передовые результаты в классификации текстов как человеческих, отредактированных ИИ или полностью сгенерированных, значительно превосходя существующие методы. Утверждается, что способность количественно определять степень редактирования позволяет разрабатывать более гибкую политику в отношении допустимого использования генеративного ИИ в таких областях, как образование. Для поощрения дальнейших исследований авторы взяли на себя обязательство опубликовать свой набор данных и модели.