本論文は、大規模言語モデルの台頭に伴うフェイクニュース検知の課題について検討している。
まず、ニュース生成の3つの段階を提示する:
次に、各段階においてフェイクニュース検知器を評価する。その結果、以下の知見を得た:
人間が書いたニュースのみで訓練したフェイクニュース検知器は、機械生成のフェイクニュースも検知できる。しかし、機械生成のフェイクニュースのみで訓練した検知器は、人間が書いたフェイクニュースを検知できない。
検知器の性能は、テストデータ中の機械生成ニュースの割合に大きく依存する。機械生成ニュースの割合がテストデータよりも低い場合に、より良い性能が得られる。
フェイクニュース検知器は、人間が書いたフェイクニュースよりも機械生成のフェイクニュースを検知しやすい傾向がある。この検知器の内在的なバイアスを考慮する必要がある。
以上の知見に基づき、大規模言語モデルの時代におけるフェイクニュース検知の実践的な戦略を提案している。
Başka Bir Dile
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by Jinyan Su,Cl... : arxiv.org 04-16-2024
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