論文の概要: Fake Artificial Intelligence Generated Contents (FAIGC): A Survey of Theories, Detection Methods, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00711v2
• Date: Fri, 3 May 2024 04:47:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 16:58:34.545023
• Title: Fake Artificial Intelligence Generated Contents (FAIGC): A Survey of Theories, Detection Methods, and Opportunities
• Title（参考訳）: フェイク人工知能生成コンテンツ(FAIGC:Theories, Detection Methods, and Opportunities)
• Authors: Xiaomin Yu, Yezhaohui Wang, Yanfang Chen, Zhen Tao, Dinghao Xi, Shichao Song, Simin Niu, Zhiyu Li,
• Abstract要約: Fake Artificial Intelligence Generated Content (FAIGC)は、真の情報の識別に挑戦している。 本稿では, FAIGC法を包括的に網羅する新たな分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4460281797358294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, generative artificial intelligence models, represented by Large Language Models (LLMs) and Diffusion Models (DMs), have revolutionized content production methods. These artificial intelligence-generated content (AIGC) have become deeply embedded in various aspects of daily life and work. However, these technologies have also led to the emergence of Fake Artificial Intelligence Generated Content (FAIGC), posing new challenges in distinguishing genuine information. It is crucial to recognize that AIGC technology is akin to a double-edged sword; its potent generative capabilities, while beneficial, also pose risks for the creation and dissemination of FAIGC. In this survey, We propose a new taxonomy that provides a more comprehensive breakdown of the space of FAIGC methods today. Next, we explore the modalities and generative technologies of FAIGC. We introduce FAIGC detection methods and summarize the related benchmark from various perspectives. Finally, we discuss outstanding challenges and promising areas for future research.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLMs) とDiffusion Models (DMs) に代表される生成人工知能モデルは,コンテンツ生成法に革命をもたらした。 これらの人工知能生成コンテンツ(AIGC)は、日常生活や仕事の様々な側面に深く浸透している。 しかし、これらの技術はフェイク人工知能生成コンテンツ(FAIGC)の出現にもつながり、真の情報を識別する上で新たな課題を提起している。 AIGC技術は二重刃の剣に似ており、その強力な生成能力は有益であると同時に、FAIGCの作成と普及のリスクも生じている。 本調査では,現在のFAIGC手法の空間を包括的に把握する新たな分類法を提案する。 次に,FAIGCのモダリティと生成技術について検討する。 本稿では,FAIGC検出手法を導入し,関連するベンチマークを様々な観点から要約する。 最後に,今後の課題と今後の研究に期待できる領域について論じる。

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