論文の概要: Machine-Made Media: Monitoring the Mobilization of Machine-Generated Articles on Misinformation and Mainstream News Websites

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09820v2
• Date: Sat, 16 Sep 2023 02:11:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 23:46:53.893984
• Title: Machine-Made Media: Monitoring the Mobilization of Machine-Generated Articles on Misinformation and Mainstream News Websites
• Title（参考訳）: マシンメイドメディア:誤情報とメインストリームニュースサイトにおける機械学習記事のモビライゼーションのモニタリング
• Authors: Hans W. A. Hanley, Zakir Durumeric
• Abstract要約: 私たちは、DeBERTaベースの合成ニュース検出器を訓練し、3,074情報および主流ニュースサイトから15.9百万件以上を分類します。 2022年1月1日から2023年5月1日にかけて、主流のウェブサイトでは、合成ニュース記事の相対数は61.1%増加し、誤情報サイトでは426%増加した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0971418973431
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) like ChatGPT have gained traction, an increasing number of news websites have begun utilizing them to generate articles. However, not only can these language models produce factually inaccurate articles on reputable websites but disreputable news sites can utilize LLMs to mass produce misinformation. To begin to understand this phenomenon, we present one of the first large-scale studies of the prevalence of synthetic articles within online news media. To do this, we train a DeBERTa-based synthetic news detector and classify over 15.90 million articles from 3,074~misinformation and mainstream news websites. We find that between January 1, 2022, and May 1, 2023, the relative number of synthetic news articles increased by 61.1% on mainstream websites while increasing by 426% on misinformation sites. We find that this increase is largely driven by smaller less popular websites. Analyzing the impact of the release of ChatGPT using an interrupted-time-series, we show that while its release resulted in a marked increase in synthetic articles on small sites as well as misinformation news websites, there was not a corresponding increase on large mainstream news websites.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)が注目を集めるにつれ、ニュースサイトが記事作成に利用し始めている。 しかし、これらの言語モデルは、信頼できるウェブサイト上で事実的に不正確な記事を生成できるだけでなく、不確かなニュースサイトはLLMを利用して誤情報を大量生成することができる。 この現象を理解するために、オンラインニュースメディアにおける合成記事の普及に関する最初の大規模研究の1つを提案する。 そのために、debertaベースの合成ニュース検出器を訓練し、3,074～misinformationおよびメインストリームのニュースwebサイトから1590万以上の記事を分類する。 2022年1月1日から2023年5月1日にかけて、主流のウェブサイトでは、合成ニュース記事の相対数は61.1%増加し、誤情報サイトでは426%増加した。 この増加は、ほとんど人気が低いウェブサイトによって引き起こされている。 中断時間番組を用いたChatGPTのリリースの影響を分析した結果,小規模サイトや誤報ニュースサイトにおける合成記事の増加は顕著であったが,大手ニュースサイトではそれに相当する増加は見られなかった。

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