[論文レビュー] Combating Misinformation in the Age of LLMs: Opportunities and Challenges

Canyu Chen, Kai Shu|arXiv (Cornell University)|Nov 9, 2023

Misinformation and Its Impacts被引用数 20

ひとこと要約

大規模言語モデル（LLMs）を用いて誤情報と戦うための包括的な調査で、検出、介入、帰属の機会、課題、そして人間生成・LLM生成の誤情報の両方に対する将来の方向性を概説する。

ABSTRACT

Misinformation such as fake news and rumors is a serious threat on information ecosystems and public trust. The emergence of Large Language Models (LLMs) has great potential to reshape the landscape of combating misinformation. Generally, LLMs can be a double-edged sword in the fight. On the one hand, LLMs bring promising opportunities for combating misinformation due to their profound world knowledge and strong reasoning abilities. Thus, one emergent question is: how to utilize LLMs to combat misinformation? On the other hand, the critical challenge is that LLMs can be easily leveraged to generate deceptive misinformation at scale. Then, another important question is: how to combat LLM-generated misinformation? In this paper, we first systematically review the history of combating misinformation before the advent of LLMs. Then we illustrate the current efforts and present an outlook for these two fundamental questions respectively. The goal of this survey paper is to facilitate the progress of utilizing LLMs for fighting misinformation and call for interdisciplinary efforts from different stakeholders for combating LLM-generated misinformation.

研究の動機と目的

• LLMs以前の誤情報緩和の歴史的概観を提供し、検出に焦点を当てる。
• 誤情報と戦うためにLLMsを活用する際の機会と課題を分析する。
• LLM支援の誤情報介入と帰属を探究し、潜在的なマルチモーダル／人間協働の道を探る。
• LLM生成の誤情報に対処するためのリスクと必要な学際的行動を特定する。

提案手法

• LLMs以前の誤情報検出手法を言語学的、ニューロ、社会的文脈、外部知識、一般化、監督、多言語・マルチモーダルなアプローチを横断して体系的文献調査を行う。
• 外部知識、ツール、マルチモーダルデータ、 autonomous agentsの活用を含め、検出、介入、帰属を強化し得るLLMsの統合方法を統合する。
• LLM対応検出器の信頼性、堅牢性、説明可能性、公平性、プライバシー、透明性について議論する。
• LLM生成の誤情報、その特性、分野横断的な脅威、および対策を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LLMsは誤情報と効果的に戦うために活用できるのか。
• RQ2 LLM生成の誤情報を緩和するための効果的な戦略は何か。
• RQ3 信頼性の高い方法でLLMsは誤情報の検出、介入、および帰属を強化できるのか。
• RQ4 この領域における多言語・マルチモーダルLLMs、LLMエージェント、および人間-LLM協力の役割は何か。
• RQ5 新たに出現するLLM生成の誤情報リスクに対処するために必要な学際的措置は何か。

主な発見

• LLMsは世界知識と推論能力が高く、誤情報の検出と検証を強化できる。
• 外部知識、ツール、マルモーダル入力を組み合わせたLLMsは幻覚を軽減し、事実性を向上させることができる。
• 検出だけでなく介入と帰属の分野でもLLMsの新たな機会が生まれており、人間-LLM協働と共に拡張可能である。
• 信頼性の懸念は依然として中心的で、堅牢性、説明可能性、公平性、プライバシーを含み、LLMベース検出器の新しい評価手法を必要とする。
• LLM生成の誤情報はジャーナリズム、医療、金融、政治における現実世界の脅威をもたらすため、積極的な対策と学際的協調が必要である。