論文の概要: LLMs as information warriors? Auditing how LLM-powered chatbots tackle disinformation about Russia's war in Ukraine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10697v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 19:54:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 18:40:30.152574
• Title: LLMs as information warriors? Auditing how LLM-powered chatbots tackle disinformation about Russia's war in Ukraine
• Title（参考訳）: 情報戦士としてのLLM : LLMを利用したチャットボットがウクライナにおけるロシアの戦争に関する偽情報にどのように取り組むか
• Authors: Mykola Makhortykh, Ani Baghumyan, Victoria Vziatysheva, Maryna Sydorova, Elizaveta Kuznetsova,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は情報戦争に大きな影響を与える。 LLMは、さまざまな種類の情報操作を増幅し、オンラインユーザを誤解させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rise of large language models (LLMs) has a significant impact on information warfare. By facilitating the production of content related to disinformation and propaganda campaigns, LLMs can amplify different types of information operations and mislead online users. In our study, we empirically investigate how LLM-powered chatbots, developed by Google, Microsoft, and Perplexity, handle disinformation about Russia's war in Ukraine and whether the chatbots' ability to provide accurate information on the topic varies across languages and over time. Our findings indicate that while for some chatbots (Perplexity), there is a significant improvement in performance over time in several languages, for others (Gemini), the performance improves only in English but deteriorates in low-resource languages.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の台頭は情報戦争に大きな影響を及ぼす。 偽情報やプロパガンダキャンペーンに関連するコンテンツの制作を容易にすることで、LLMはさまざまな種類の情報操作を増幅し、オンラインユーザを誤解させることができる。 本研究では,Google,Microsoft,Perplexityによって開発されたLLMを利用したチャットボットが,ウクライナにおけるロシアの戦争や,そのトピックに関する正確な情報を提供するチャットボットの能力が言語や時間によって異なるかどうかを実証的に検討した。 その結果,いくつかのチャットボット (Perplexity) では,いくつかの言語では時間とともにパフォーマンスが大幅に向上している(Gemini) が,その性能は英語でのみ改善されているが,低リソース言語では低下していることがわかった。

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