論文の概要: From Deception to Detection: The Dual Roles of Large Language Models in Fake News

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17416v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 22:57:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 23:50:22.851087
• Title: From Deception to Detection: The Dual Roles of Large Language Models in Fake News
• Title（参考訳）: 認識から検出へ:フェイクニュースにおける大規模言語モデルの役割
• Authors: Dorsaf Sallami, Yuan-Chen Chang, Esma Aïmeur,
• Abstract要約: フェイクニュースは、情報エコシステムと公衆信頼の整合性に重大な脅威をもたらす。 LLM(Large Language Models)の出現は、フェイクニュースとの戦いを変革する大きな可能性を秘めている。 本稿では,偽ニュースに効果的に対処する各種LLMの能力について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20482269513546458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fake news poses a significant threat to the integrity of information ecosystems and public trust. The advent of Large Language Models (LLMs) holds considerable promise for transforming the battle against fake news. Generally, LLMs represent a double-edged sword in this struggle. One major concern is that LLMs can be readily used to craft and disseminate misleading information on a large scale. This raises the pressing questions: Can LLMs easily generate biased fake news? Do all LLMs have this capability? Conversely, LLMs offer valuable prospects for countering fake news, thanks to their extensive knowledge of the world and robust reasoning capabilities. This leads to other critical inquiries: Can we use LLMs to detect fake news, and do they outperform typical detection models? In this paper, we aim to address these pivotal questions by exploring the performance of various LLMs. Our objective is to explore the capability of various LLMs in effectively combating fake news, marking this as the first investigation to analyze seven such models. Our results reveal that while some models adhere strictly to safety protocols, refusing to generate biased or misleading content, other models can readily produce fake news across a spectrum of biases. Additionally, our results show that larger models generally exhibit superior detection abilities and that LLM-generated fake news are less likely to be detected than human-written ones. Finally, our findings demonstrate that users can benefit from LLM-generated explanations in identifying fake news.
• Abstract（参考訳）: フェイクニュースは、情報エコシステムと公衆信頼の整合性に重大な脅威をもたらす。 LLM(Large Language Models)の出現は、フェイクニュースとの戦いを変革する大きな可能性を秘めている。 一般的に、LLMはこの戦いにおいて両刃の剣を表現している。 1つの大きな懸念は、LLMが大規模に誤解を招く情報を作成、広めるのに容易に使えることである。 LLMは偏見のあるフェイクニュースを簡単に生成できるのか? LLMには、この能力がありますか? 逆にLLMは、世界に関する豊富な知識と堅牢な推論能力のおかげで、偽ニュースに対抗するための貴重な可能性を提供している。 LLMを使って偽ニュースを検知できますか? 本稿では,様々なLLMの性能を探索し,これらの重要な問題に対処することを目的とする。 我々の目的は、偽ニュースと効果的に戦うための様々なLLMの能力を探究することであり、これが7つのモデルを分析する最初の調査であることを示している。 我々の結果によると、一部のモデルは安全プロトコルに厳格に準拠し、偏見や誤解を招くコンテンツを生成しないが、他のモデルは偏見の範囲で簡単に偽のニュースを生成できる。 さらに,本研究の結果から,より大きなモデルの方が検出能力に優れており,LLMが生成した偽ニュースが人体よりも検出されにくい可能性が示唆された。 最後に, 偽ニュースを識別する上で, LLMによる説明の恩恵を受けることができることを示す。

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