NewsBench: Systematic Evaluation of LLMs for Chinese Journalistic Writing Proficiency and Safety Adherence

Conceitos essenciais

Large Language Models (LLMs) in Chinese journalism need enhanced ethical guidance for aligning with journalistic standards and safety considerations.

Resumo

NewsBench developed to evaluate LLMs in Chinese Journalistic Writing Proficiency (JWP) and Safety Adherence (SA).
Comprises 1,267 tasks across 5 editorial applications, 7 aspects, and 24 news topics.
GPT-4 and ERNIE Bot identified as top performers, highlighting deficiencies in journalistic ethic adherence.
Need for specialized benchmarks to assess LLM alignment with journalistic ethics and safety standards.
Recommendations for future improvements in ethical adherence and content generation accuracy.

Estatísticas

NewsBench는 LLMs의 능력을 평가하기 위해 1,267개의 작업으로 구성됩니다.
GPT-4와 ERNIE Bot이 최고의 성과를 보여주며, 기자 윤리 준수에서 상대적인 결핍을 드러냅니다.

Citações

"Our comprehensive analysis of 11 LLMs highlighted GPT-4 and ERNIE Bot as top performers."
"These findings underscore the need for enhanced ethical guidance in AI-generated journalistic content."

Principais Insights Extraídos De

NewsBench

by Miao Li,Ming... às arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00862.pdf

Perguntas Mais Profundas

어떻게 AI가 기자 윤리와 안전 기준과의 일치를 향상시키는 데 도움이 될 수 있을까요?

AI는 기자들이 윤리적인 콘텐츠를 작성하고 안전 기준을 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, AI는 자동으로 콘텐츠를 분석하여 부적절한 언어나 편향성을 탐지하고 수정할 수 있습니다. 또한 AI는 대량의 데이터를 기반으로 한 빠른 분석을 통해 윤리적인 문제나 안전 위험을 식별하고 예방할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 기자들이 더 나은 윤리적 표준을 준수하고 안전한 콘텐츠를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 결과가 중립적인 콘텐츠 생성에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?

이러한 결과는 중립적인 콘텐츠 생성에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. AI가 기자 윤리와 안전 기준을 준수하도록 도와주면, 생성된 콘텐츠가 중립적이고 공정하며 편향이 없는 것을 보장할 수 있습니다. 이는 독자들에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공하고 다양한 관점을 반영하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 중립적인 콘텐츠는 사회적 갈등을 예방하고 공정한 보도를 촉진하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

AI 기술이 언론 윤리에 미치는 영향을 평가하는 데 어떤 도전이 있을까요?

AI 기술이 언론 윤리에 미치는 영향을 평가하는 데는 몇 가지 도전이 있습니다. 첫째, AI 시스템의 투명성과 책임성 부족으로 인해 어떻게 의사 결정이 내려졌는지 이해하기 어려울 수 있습니다. 둘째, AI가 편향성을 내포하고 있을 수 있으며, 이는 윤리적인 문제를 야기할 수 있습니다. 또한, AI 시스템이 인간의 윤리적 판단을 대체하거나 왜곡할 수 있으며, 이는 언론의 신뢰성과 공정성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 도전에 대처하기 위해서는 AI 시스템의 투명성과 책임성을 강화하고, 편향성을 감지하고 교정하는 메커니즘을 구축하는 것이 중요합니다.