論文の概要: AI "News" Content Farms Are Easy to Make and Hard to Detect: A Case Study in Italian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12128v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 10:08:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:18.583272
• Title: AI "News" Content Farms Are Easy to Make and Hard to Detect: A Case Study in Italian
• Title（参考訳）: AIの「新しい」コンテンツファームは作りやすく、検出も難しい
• Authors: Giovanni Puccetti, Anna Rogers, Chiara Alzetta, Felice Dell'Orletta, Andrea Esuli,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は、実際のニュース記事に伝達可能な合成テキストを生成するために「コンテンツファーム」モデル (CFMs) として使われることが多い。 Llama (v1) は、主に英語で訓練されており、イタリア語の母語話者が合成語として識別するのに苦労するニュースのようなテキストを生成するのに十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.410994374810105
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly used as "content farm" models (CFMs), to generate synthetic text that could pass for real news articles. This is already happening even for languages that do not have high-quality monolingual LLMs. We show that fine-tuning Llama (v1), mostly trained on English, on as little as 40K Italian news articles, is sufficient for producing news-like texts that native speakers of Italian struggle to identify as synthetic. We investigate three LLMs and three methods of detecting synthetic texts (log-likelihood, DetectGPT, and supervised classification), finding that they all perform better than human raters, but they are all impractical in the real world (requiring either access to token likelihood information or a large dataset of CFM texts). We also explore the possibility of creating a proxy CFM: an LLM fine-tuned on a similar dataset to one used by the real "content farm". We find that even a small amount of fine-tuning data suffices for creating a successful detector, but we need to know which base LLM is used, which is a major challenge. Our results suggest that there are currently no practical methods for detecting synthetic news-like texts 'in the wild', while generating them is too easy. We highlight the urgency of more NLP research on this problem.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は、実際のニュース記事に伝達可能な合成テキストを生成するために「コンテンツファーム」モデル (CFMs) として使われることが多い。 高品質なモノリンガルLLMを持たない言語でも、これはすでに起こっています。 Llama (v1)は、主に英語で訓練され、40Kものイタリア語のニュース記事で、イタリア語の母語話者が合成語として識別するのに苦労するニュースのようなテキストを生成するのに十分であることを示す。 我々は,3つのLCMと3つの合成テキスト(log-likelihood, DetectGPT, 教師付き分類)の検出方法を調査し,それらすべてが人間のレーダよりも優れていることを発見した。 また、プロキシCFMを作成する可能性についても検討する。LLMは、実際の"コンテンツファーム"で使用されるものと類似したデータセットを微調整したものだ。 検出を成功させるためには、少量の微調整データでも十分であることがわかったが、どのLLMが使われているのかを知る必要がある。 以上の結果から,現在,合成ニュースのようなテキストを「野生」に検出する方法は存在せず,生成も容易すぎることが示唆された。 この問題に関するNLP研究の緊急性を強調した。

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