論文の概要: Can LLM-Generated Misinformation Be Detected?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13788v5
• Date: Tue, 23 Apr 2024 22:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-25 16:34:44.592888
• Title: Can LLM-Generated Misinformation Be Detected?
• Title（参考訳）: LLMによる誤報検出は可能か?
• Authors: Canyu Chen, Kai Shu,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は誤情報を生成するために利用することができる。 LLMが生成した誤報は、人間が書いた誤報よりも有害か?
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.378744138365537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has made a transformative impact. However, the potential that LLMs such as ChatGPT can be exploited to generate misinformation has posed a serious concern to online safety and public trust. A fundamental research question is: will LLM-generated misinformation cause more harm than human-written misinformation? We propose to tackle this question from the perspective of detection difficulty. We first build a taxonomy of LLM-generated misinformation. Then we categorize and validate the potential real-world methods for generating misinformation with LLMs. Then, through extensive empirical investigation, we discover that LLM-generated misinformation can be harder to detect for humans and detectors compared to human-written misinformation with the same semantics, which suggests it can have more deceptive styles and potentially cause more harm. We also discuss the implications of our discovery on combating misinformation in the age of LLMs and the countermeasures.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の出現は、変革的な影響をもたらした。 しかし、ChatGPTのようなLCMを悪用して誤報を発生させる可能性は、オンラインの安全と公衆の信頼に深刻な懸念を抱いている。 LLMが生成した誤報は、人間が書いた誤報よりも有害か? 本稿では,検出困難の観点からこの問題に取り組むことを提案する。 まず LLM 生成の誤情報を分類する。 次に,LLMを用いた誤情報生成の潜在的な現実的手法を分類し,検証する。 そして、広範囲にわたる実証調査により、LLMが生成する誤報は、人間や検出者にとって同じ意味を持つ人間が書いた誤報に比べて検出が難しいことが判明した。 また,LLM時代の誤報と対策について考察した。

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