論文の概要: Unmasking Digital Falsehoods: A Comparative Analysis of LLM-Based Misinformation Detection Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00724v1
• Date: Sun, 02 Mar 2025 04:31:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:20:33.418071
• Title: Unmasking Digital Falsehoods: A Comparative Analysis of LLM-Based Misinformation Detection Strategies
• Title（参考訳）: LLMに基づく誤情報検出手法の比較分析
• Authors: Tianyi Huang, Jingyuan Yi, Peiyang Yu, Xiaochuan Xu,
• Abstract要約: 本稿では,テキストベース,マルチモーダル,エージェント間の誤情報検出手法の比較を行う。 本研究では,異なる話題領域における誤情報検出における微調整モデル,ゼロショット学習,系統的事実チェック機構の有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The proliferation of misinformation on social media has raised significant societal concerns, necessitating robust detection mechanisms. Large Language Models such as GPT-4 and LLaMA2 have been envisioned as possible tools for detecting misinformation based on their advanced natural language understanding and reasoning capabilities. This paper conducts a comparison of LLM-based approaches to detecting misinformation between text-based, multimodal, and agentic approaches. We evaluate the effectiveness of fine-tuned models, zero-shot learning, and systematic fact-checking mechanisms in detecting misinformation across different topic domains like public health, politics, and finance. We also discuss scalability, generalizability, and explainability of the models and recognize key challenges such as hallucination, adversarial attacks on misinformation, and computational resources. Our findings point towards the importance of hybrid approaches that pair structured verification protocols with adaptive learning techniques to enhance detection accuracy and explainability. The paper closes by suggesting potential avenues of future work, including real-time tracking of misinformation, federated learning, and cross-platform detection models.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上での誤報の拡散は、社会的懸念を生じさせ、堅牢な検出メカニズムを必要としている。 GPT-4やLLaMA2のような大規模言語モデルは、先進的な自然言語理解と推論能力に基づいて誤情報を検出するツールとして想定されている。 本稿では,LLMに基づくテキストベース,マルチモーダル,エージェント間の誤情報検出手法の比較を行う。 我々は、公衆衛生、政治、金融など、さまざまな話題領域における誤情報を検出するための微調整モデル、ゼロショット学習、体系的な事実チェックメカニズムの有効性を評価する。 また、モデルのスケーラビリティ、一般化可能性、説明可能性についても論じ、幻覚、誤情報に対する敵対的攻撃、計算資源といった重要な課題を認識している。 本研究は,検出精度と説明可能性を高めるために,適応学習技術と組み合わせて構成された検証プロトコルを用いたハイブリッド手法の重要性を指摘する。 この論文は、誤情報のリアルタイム追跡、フェデレーション学習、クロスプラットフォーム検出モデルなど、将来の研究の潜在的な道筋を示唆することで締めくくっている。

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