論文の概要: Challenges and Innovations in LLM-Powered Fake News Detection: A Synthesis of Approaches and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00339v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 06:56:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:05:33.524259
• Title: Challenges and Innovations in LLM-Powered Fake News Detection: A Synthesis of Approaches and Future Directions
• Title（参考訳）: LLMを利用したフェイクニュース検出の課題とイノベーション:アプローチと今後の方向性の合成
• Authors: Jingyuan Yi, Zeqiu Xu, Tianyi Huang, Peiyang Yu,
• Abstract要約: 偽ニュースの拡散は ソーシャルメディアのプラットフォームを通じて 一般大衆の信頼に 重大なリスクをもたらします 最近の研究には、マルチモーダルフレームワークにおける大規模言語モデルによる検出の強化が含まれている。 このレビューでは、ダイナミックなソーシャルメディアトレンド、リアルタイム、クロスプラットフォーム検出機能への適応性の重大なギャップがさらに明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The pervasiveness of the dissemination of fake news through social media platforms poses critical risks to the trust of the general public, societal stability, and democratic institutions. This challenge calls for novel methodologies in detection, which can keep pace with the dynamic and multi-modal nature of misinformation. Recent works include powering the detection using large language model advances in multimodal frameworks, methodologies using graphs, and adversarial training in the literature of fake news. Based on the different approaches which can bring success, some key highlights will be underlined: enhanced LLM-improves accuracy through more advanced semantics and cross-modality fusion for robust detections. The review further identifies critical gaps in adaptability to dynamic social media trends, real-time, and cross-platform detection capabilities, as well as the ethical challenges thrown up by the misuse of LLMs. Future directions underline the development of style-agnostic models, cross-lingual detection frameworks, and robust policies with a view to mitigating LLM-driven misinformation. This synthesis thus lays a concrete foundation for those researchers and practitioners committed to reinforcing fake news detection systems with complications that keep on growing in the digital landscape.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームを通じた偽ニュースの普及は、一般大衆の信頼、社会的安定、民主的な機関に重大なリスクをもたらす。 この課題は、誤報の動的かつマルチモーダルな性質に追従できる、検出における新しい方法論を要求する。 最近の研究には、マルチモーダルフレームワークにおける大規模言語モデルによる検出の強化、グラフを用いた方法論、フェイクニュースの文献における敵対的トレーニングなどがある。 LLMの強化は、より高度なセマンティクスによる精度の向上と、堅牢な検出のための相互モダリティ融合である。 このレビューでは、ダイナミックなソーシャルメディアのトレンド、リアルタイム、クロスプラットフォームの検出能力への適応性の重大なギャップと、LLMの誤用による倫理的課題をさらに明らかにしている。 今後の方向性は、LLM駆動の誤報を緩和する目的で、スタイルに依存しないモデル、言語横断検出フレームワーク、堅牢なポリシーの開発を基盤としている。 この合成は、デジタルランドスケープで成長を続ける複雑さを伴う偽ニュース検知システムを強化することにコミットした研究者や実践者にとって、具体的な基盤となる。

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