본 연구는 LLM이 생성한 텍스트의 구문적 특성을 인간이 작성한 뉴스 텍스트와 비교 분석합니다. Head-Driven Phrase Structure Grammar (HPSG) 형식론을 사용하여 AI 생성 텍스트와 뉴욕 타임스(NYT) 기사의 구문 구조 및 어휘 유형 분포를 조사했습니다.
최신 LLM은 이전 모델보다 구문 및 어휘 다양성이 감소하는 경향을 보입니다. 특히, 지시 튜닝은 일관성과 프롬프트 준수를 향상시키지만 모델 출력의 표현 범위를 좁힐 수 있습니다.
인간이 작성한 뉴스 텍스트는 주어진 기간 동안 큰 변화가 없었지만, 최신 LLM은 구문 및 어휘 다양성이 감소했습니다.