核心概念
AIによって生成された虚偽情報の問題に対処するため、検索、識別、生成の包括的なプロセスを提案する。これにより、虚偽情報を単に分類するだけでなく、その信憑性を反論する説明的なコンテンツを生成することができる。
要約
本論文は、AIによって生成された虚偽情報の問題に取り組むための包括的なプロセスを提案している。
まず、ECCW (Expert-Citizen Collective Wisdom)モジュールを設計し、情報の信頼性を高精度で評価する。これは、ドメイン専門家による分析と一般市民の多様な視点を組み合わせることで実現される。
次に、リアルタイムに更新される反論データベースから関連知識を検索するモジュールを導入する。これにより、大規模言語モデルの微調整を行うことなく、効率的に反論コンテンツを生成することができる。
最後に、識別結果と検索された知識を統合するプロンプトエンジニアリングを行い、虚偽情報の真偽を判断するだけでなく、包括的な説明も提供する。
全体として、本手法は虚偽情報の検出、反論、説明を一体化した包括的なシステムを実現している。
統計
現在の取り組みでは、虚偽情報を単に分類するにとどまっており、これでは不十分である。
信頼できる機関が全ての情報を否定することは現実的ではない。
引用
虚偽情報の問題に対処するには、単なる分類タスクだけでは不十分であり、その信憑性を反論する説明的なコンテンツの生成が必要である。
大規模言語モデルの登場により、自動化された対話型の虚偽情報対策システムの開発が新たな可能性を生み出している。