論文の概要: Can ChatGPT Detect DeepFakes? A Study of Using Multimodal Large Language Models for Media Forensics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14077v3
• Date: Tue, 16 Apr 2024 01:08:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 22:26:44.326669
• Title: Can ChatGPT Detect DeepFakes? A Study of Using Multimodal Large Language Models for Media Forensics
• Title（参考訳）: ChatGPTはディープフェイクを検出できるか? : メディアフォサイシクスにおける多モーダル大言語モデルを用いた検討
• Authors: Shan Jia, Reilin Lyu, Kangran Zhao, Yize Chen, Zhiyuan Yan, Yan Ju, Chuanbo Hu, Xin Li, Baoyuan Wu, Siwei Lyu,
• Abstract要約: AI生成メディアコンテンツを指すDeepFakesは、偽情報の手段としての利用が懸念されている。 本稿では,DeepFake検出におけるマルチモーダル大言語モデル(LLM)の機能について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.99625341531352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: DeepFakes, which refer to AI-generated media content, have become an increasing concern due to their use as a means for disinformation. Detecting DeepFakes is currently solved with programmed machine learning algorithms. In this work, we investigate the capabilities of multimodal large language models (LLMs) in DeepFake detection. We conducted qualitative and quantitative experiments to demonstrate multimodal LLMs and show that they can expose AI-generated images through careful experimental design and prompt engineering. This is interesting, considering that LLMs are not inherently tailored for media forensic tasks, and the process does not require programming. We discuss the limitations of multimodal LLMs for these tasks and suggest possible improvements.
• Abstract（参考訳）: AI生成メディアコンテンツを指すDeepFakesは、偽情報の手段としての利用が懸念されている。 DeepFakesの検出は現在、プログラムされた機械学習アルゴリズムで解決されている。 本研究では,DeepFake検出におけるマルチモーダル大言語モデル(LLM)の機能について検討する。 我々は,マルチモーダルLLMを実証するために定性的かつ定量的な実験を行い,慎重に設計し,迅速な技術によってAI生成画像を公開できることを実証した。 LLMは本質的にはメディアの法医学的タスクに向いておらず、そのプロセスはプログラミングを必要としないことを考慮すれば興味深い。 本稿では,これらのタスクに対するマルチモーダル LLM の限界について論じ,改善の可能性を提案する。

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