論文の概要: Safeguarding Marketing Research: The Generation, Identification, and Mitigation of AI-Fabricated Disinformation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14706v1
- Date: Sun, 17 Mar 2024 13:08:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 03:13:49.322026
- Title: Safeguarding Marketing Research: The Generation, Identification, and Mitigation of AI-Fabricated Disinformation
- Title（参考訳）: マーケティング研究の保護:AIによる偽情報の生成・識別・緩和
- Authors: Anirban Mukherjee,
- Abstract要約: 生成AIは、人間のコントリビューションを忠実に模倣するコンテンツを生成する能力を確立している。
これらのモデルは、世論の操作や認識の歪曲に利用することができ、結果としてデジタルプラットフォームに対する信頼が低下する。
本研究は,マーケティング文献と実践に3つの方法で貢献する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26107298043931204
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI has ushered in the ability to generate content that closely mimics human contributions, introducing an unprecedented threat: Deployed en masse, these models can be used to manipulate public opinion and distort perceptions, resulting in a decline in trust towards digital platforms. This study contributes to marketing literature and practice in three ways. First, it demonstrates the proficiency of AI in fabricating disinformative user-generated content (UGC) that mimics the form of authentic content. Second, it quantifies the disruptive impact of such UGC on marketing research, highlighting the susceptibility of analytics frameworks to even minimal levels of disinformation. Third, it proposes and evaluates advanced detection frameworks, revealing that standard techniques are insufficient for filtering out AI-generated disinformation. We advocate for a comprehensive approach to safeguarding marketing research that integrates advanced algorithmic solutions, enhanced human oversight, and a reevaluation of regulatory and ethical frameworks. Our study seeks to serve as a catalyst, providing a foundation for future research and policy-making aimed at navigating the intricate challenges at the nexus of technology, ethics, and marketing.
- Abstract（参考訳）: 大量にデプロイされたこれらのモデルは、世論を操り、認識を歪ませるために使用することができ、結果としてデジタルプラットフォームに対する信頼が低下する。
本研究は,マーケティング文献と実践に3つの方法で貢献する。
第一に、AIが真正コンテンツの形を模倣する変形的ユーザ生成コンテンツ(UGC)を作製する能力を示す。
第二に、このようなUGCがマーケティング研究に破壊的な影響を及ぼす影響を定量化し、分析フレームワークが最小限の偽情報のレベルに受け入れられることを強調している。
第3に、AI生成した偽情報のフィルタリングに標準技術が不十分であることを明らかにする、高度な検出フレームワークの提案と評価を行う。
我々は、高度なアルゴリズムソリューションを統合し、人間の監視を強化し、規制と倫理の枠組みを再評価するマーケティング研究の保護のための包括的アプローチを提唱する。
本研究は,技術・倫理・マーケティングのネクサスにおける複雑な課題をナビゲートすることを目的とした,今後の研究・政策立案の基盤となる触媒として機能することを目指している。
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