本調査は、生成型AIと偽情報の関係について包括的に検討している。
まず、生成型AIの基盤となる技術、特にNLP(自然言語処理)やトランスフォーマーモデルについて概説している。これらの技術は、偽情報の自動生成と検出の両方に活用されている。
次に、生成型AIによる偽情報の作成プロセスについて説明する。生成型AIモデルは、大規模なデータセットから学習することで、人間が作成したのと区別がつかない偽情報を生成できるようになっている。これにより、偽情報の量産が可能になっている。
また、ソーシャルメディアが偽情報の主要な流通チャネルとなっていることを指摘し、ソーシャルメディア上での偽情報の拡散メカニズムについて分析している。ユーザーの心理的要因や、アルゴリズムによる拡散促進など、複雑な要因が関係していることが明らかになっている。
一方で、生成型AIは偽情報の検出にも活用されている。NLPやトランスフォーマーモデルを用いた手法により、偽情報を高精度で識別できるようになってきている。特に、ヘッドラインと本文の関係性を分析するexBAKEモデルなどが注目されている。
さらに、ディープフェイクなどの合成メディアの問題にも言及している。生成型AIによる高度な偽造メディアの出現に伴い、検出手法の開発が急務となっている。
最後に、生成型AIの倫理的な課題や、偽情報への対策について議論している。生成型AIの発展には、技術的な対応だけでなく、社会的な取り組みも重要であることが指摘されている。
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by Alexander Lo... às arxiv.org 04-05-2024
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