論文の概要: To Lie or Not to Lie? Investigating The Biased Spread of Global Lies by LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06552v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 01:02:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.28217
• Title: To Lie or Not to Lie? Investigating The Biased Spread of Global Lies by LLMs
• Title（参考訳）: 嘘をつくべきか? LLMによる世界的嘘の偏見を探る
• Authors: Zohaib Khan, Mustafa Dogan, Ifeoma Okoh, Pouya Sadeghi, Siddhartha Shrestha, Sergius Justus Nyah, Mahmoud O. Mokhiamar, Michael J. Ryan, Tarek Naous,
• Abstract要約: GlobalLiesは、誤情報生成プロンプトテンプレートと6,867のエンティティのデータセットで、8言語と195カ国にまたがる。 誤報の発生は、議論されている国によって体系的に異なることを示す。 既存の緩和戦略が不均一な保護を提供することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.381350691634589
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Misinformation is on the rise, and the strong writing capabilities of LLMs lower the barrier for malicious actors to produce and disseminate false information. We study how LLMs behave when prompted to spread misinformation across languages and target countries, and introduce GlobalLies, a multilingual parallel dataset of 440 misinformation generation prompt templates and 6,867 entities, spanning 8 languages and 195 countries. Using both human annotations and large-scale LLM-as-a-judge evaluations across hundreds of thousands of generations from state-of-the-art models, we show that misinformation generation varies systematically based on the country being discussed. Propagation of lies by LLMs is substantially higher in many lower-resource languages and for countries with a lower Human Development Index (HDI). We find that existing mitigation strategies provide uneven protection: input safety classifiers exhibit cross-lingual gaps, and retrieval-augmented fact-checking remains inconsistent across regions due to unequal information availability. We release GlobalLies for research purposes, aiming to support the development of mitigation strategies to reduce the spread of global misinformation: https://github.com/zohaib-khan5040/globallies
• Abstract（参考訳）: 誤情報が増えており、LSMの強力な書き込み能力は、悪意あるアクターが偽情報を作成し、広める障壁を低くする。 440個の誤情報生成プロンプトテンプレートと6,867個のエンティティからなる多言語並列データセットであるGlobalLiesを導入した。 人間のアノテーションと数十万世代にわたる大規模LCM-as-judge評価の両方を最先端のモデルから用いて、誤情報生成は議論されている国によって体系的に異なることを示す。 LLMによる嘘の伝播は、多くの低資源言語や、低開発指数(HDI)を持つ国において著しく高い。 入力安全分類器は、言語間ギャップを示し、検索強化された事実チェックは、情報の不平等のため、地域間で不整合である。 我々はGlobalLiesを研究目的でリリースし、世界的誤報の拡散を減らすための緩和戦略の開発を支援することを目的としている。

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