論文の概要: Blessing or curse? A survey on the Impact of Generative AI on Fake News
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03021v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 19:14:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 18:44:36.504880
- Title: Blessing or curse? A survey on the Impact of Generative AI on Fake News
- Title（参考訳）: 祝福か呪いか?Fake Newsにおける生成AIの影響に関する調査
- Authors: Alexander Loth, Martin Kappes, Marc-Oliver Pahl,
- Abstract要約: 現在、高品質で個別にターゲットとするフェイクニュースのマス作成を自動化することが可能である。
この調査は、2024年のフェイクニュースの検出と作成のためのジェネレーティブAIの研究と実用化に関する総合的な調査を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fake news significantly influence our society. They impact consumers, voters, and many other societal groups. While Fake News exist for a centuries, Generative AI brings fake news on a new level. It is now possible to automate the creation of masses of high-quality individually targeted Fake News. On the other end, Generative AI can also help detecting Fake News. Both fields are young but developing fast. This survey provides a comprehensive examination of the research and practical use of Generative AI for Fake News detection and creation in 2024. Following the Structured Literature Survey approach, the paper synthesizes current results in the following topic clusters 1) enabling technologies, 2) creation of Fake News, 3) case study social media as most relevant distribution channel, 4) detection of Fake News, and 5) deepfakes as upcoming technology. The article also identifies current challenges and open issues.
- Abstract（参考訳）: フェイクニュースは私たちの社会に大きな影響を与えます。
消費者、有権者、その他多くの社会団体に影響を与える。
Fake Newsは数世紀にわたって存在しているが、Generative AIはフェイクニュースを新しいレベルでもたらす。
現在、高品質で個別にターゲットとするフェイクニュースのマス作成を自動化することが可能である。
一方、Generative AIはFake Newsの検出にも役立ちます。
両方の畑は若いが、急速に発達している。
この調査は、2024年のフェイクニュースの検出と作成のためのジェネレーティブAIの研究と実用化に関する総合的な調査を提供する。
構造化文献調査(Structured Literature Survey)のアプローチに続いて,本論文は以下のトピッククラスタにおける現在の結果を合成する。
1)技術の実現。
2)フェイクニュースの作成
3)最も関連する流通チャネルとしてのソーシャルメディアのケーススタディ。
4)フェイクニュースの検出、及び
5) 今後の技術としてのディープフェイク。
この記事は、現在の課題とオープンな課題も挙げている。
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