論文の概要: RU-AI: A Large Multimodal Dataset for Machine-Generated Content Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04906v3
• Date: Tue, 18 Feb 2025 06:29:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 17:59:03.207017
• Title: RU-AI: A Large Multimodal Dataset for Machine-Generated Content Detection
• Title（参考訳）: RU-AI: マシン生成コンテンツ検出のための大規模マルチモーダルデータセット
• Authors: Liting Huang, Zhihao Zhang, Yiran Zhang, Xiyue Zhou, Shoujin Wang,
• Abstract要約: 本稿では,テキスト,画像,音声中の機械生成コンテンツを堅牢かつ効果的に検出するための大規模マルチモーダルデータセットであるRU-AIを紹介する。 私たちのデータセットは、Flickr8K、COCO、Places205という3つの大きな公開データセットに基づいて構築されています。 その結果,既存のモデルでは,データセットの正確かつ堅牢な検出に苦慮していることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.265512559447986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The recent generative AI models' capability of creating realistic and human-like content is significantly transforming the ways in which people communicate, create and work. The machine-generated content is a double-edged sword. On one hand, it can benefit the society when used appropriately. On the other hand, it may mislead people, posing threats to the society, especially when mixed together with natural content created by humans. Hence, there is an urgent need to develop effective methods to detect machine-generated content. However, the lack of aligned multimodal datasets inhibited the development of such methods, particularly in triple-modality settings (e.g., text, image, and voice). In this paper, we introduce RU-AI, a new large-scale multimodal dataset for robust and effective detection of machine-generated content in text, image and voice. Our dataset is constructed on the basis of three large publicly available datasets: Flickr8K, COCO and Places205, by adding their corresponding AI duplicates, resulting in a total of 1,475,370 instances. In addition, we created an additional noise variant of the dataset for testing the robustness of detection models. We conducted extensive experiments with the current SOTA detection methods on our dataset. The results reveal that existing models still struggle to achieve accurate and robust detection on our dataset. We hope that this new data set can promote research in the field of machine-generated content detection, fostering the responsible use of generative AI. The source code and datasets are available at https://github.com/ZhihaoZhang97/RU-AI.
• Abstract（参考訳）: 最近のジェネレーティブAIモデルの、リアルで人間らしいコンテンツを作る能力は、人々がコミュニケーションし、創造し、働く方法を大きく変えている。 機械生成物は両刃の剣である。 一方、適切に使用すれば社会に利益をもたらす可能性がある。 一方、人間が生み出した自然のコンテンツと混ざり合うと、社会に脅かされ、人を誤解させる恐れがある。 したがって、機械生成コンテンツを検出する効果的な方法を開発する必要がある。 しかし、アライメントされたマルチモーダルデータセットの欠如は、特に三重モード設定(例えば、テキスト、画像、音声)において、そのような手法の開発を阻害した。 本稿では,テキスト,画像,音声中の機械生成コンテンツを堅牢かつ効果的に検出する大規模マルチモーダルデータセットであるRU-AIを紹介する。 我々のデータセットは、Flickr8K、COCO、Places205の3つの大規模な公開データセットに基づいて構築されており、対応するAI複製を追加して、合計1,475,370のインスタンスを生成する。 さらに、検出モデルのロバスト性をテストするために、データセットの新たなノイズ変種を作成しました。 我々は,現在のSOTA検出手法をデータセット上で広範囲に実験した。 その結果,既存のモデルでは,データセットの正確かつ堅牢な検出に苦慮していることが明らかとなった。 この新しいデータセットは、機械生成コンテンツ検出の分野での研究を促進し、生成AIの責任ある利用を促進することを願っている。 ソースコードとデータセットはhttps://github.com/ZhihaoZhang97/RU-AIで公開されている。

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