論文の概要: To Tell The Truth: Language of Deception and Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07092v3
• Date: Mon, 8 Apr 2024 05:54:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 02:25:39.644744
• Title: To Tell The Truth: Language of Deception and Language Models
• Title（参考訳）: 真実を語る: 嘘の言語と言語モデル
• Authors: Sanchaita Hazra, Bodhisattwa Prasad Majumder,
• Abstract要約: 我々は,ハイテイク環境における会話が嘘をつくような,新しいテレビ番組データを分析する。 客観的な真理の存在下での偽りの潜在的な検証可能な言語手がかりの顕在化について検討する。 人間の被験者と同じような真理検出性能を持つ検出器群(アルゴリズム)が存在することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.80186731352488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-based misinformation permeates online discourses, yet evidence of people's ability to discern truth from such deceptive textual content is scarce. We analyze a novel TV game show data where conversations in a high-stake environment between individuals with conflicting objectives result in lies. We investigate the manifestation of potentially verifiable language cues of deception in the presence of objective truth, a distinguishing feature absent in previous text-based deception datasets. We show that there exists a class of detectors (algorithms) that have similar truth detection performance compared to human subjects, even when the former accesses only the language cues while the latter engages in conversations with complete access to all potential sources of cues (language and audio-visual). Our model, built on a large language model, employs a bottleneck framework to learn discernible cues to determine truth, an act of reasoning in which human subjects often perform poorly, even with incentives. Our model detects novel but accurate language cues in many cases where humans failed to detect deception, opening up the possibility of humans collaborating with algorithms and ameliorating their ability to detect the truth.
• Abstract（参考訳）: テキストベースの誤報はオンラインの談話に浸透するが、そのような欺く文章の内容から真実を識別する能力の証拠は乏しい。 目的の相反する個人間のハイテイク環境での会話が嘘となる新しいテレビ番組データを分析する。 本稿では,従来のテキストベース偽造データセットに欠落する特徴である客観的真理の存在下での偽造の可能性を検証可能な言語手がかりの出現について検討する。 本研究では,前者が言語的手がかりのみにアクセスする場合や,後者がすべての潜在的な手がかり(言語および音声視覚)に完全にアクセスする場合においても,人体と同じような真理検出性能を有する検知器(アルゴリズム)が存在することを示す。 我々のモデルは,大きな言語モデルに基づいて構築され,識別可能な手がかりを学習して真理を判断するボトルネック・フレームワークを用いている。 提案モデルでは,人間が騙しを検知できず,アルゴリズムと協調し,真理を検出する能力の向上を図っている場合が多い。

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