[논문 리뷰] Generative Language Models and Automated Influence Operations: Emerging Threats and Potential Mitigations

Josh A. Goldstein, Girish Sastry외 4명|arXiv (Cornell University)|2023. 01. 10.

Topic Modeling인용 수 146

한 줄 요약

이 논문은 생성형 언어 모델이 영향 작전(influence operations)을 어떻게 변화시킬 수 있는지 평가하고, 킬체인(kill-chain) 프레임워크를 사용해 완화책을 조사하며, 단일 해결책은 없고 집단적 행동이 필요하다는 점을 강조한다.

ABSTRACT

Generative language models have improved drastically, and can now produce realistic text outputs that are difficult to distinguish from human-written content. For malicious actors, these language models bring the promise of automating the creation of convincing and misleading text for use in influence operations. This report assesses how language models might change influence operations in the future, and what steps can be taken to mitigate this threat. We lay out possible changes to the actors, behaviors, and content of online influence operations, and provide a framework for stages of the language model-to-influence operations pipeline that mitigations could target (model construction, model access, content dissemination, and belief formation). While no reasonable mitigation can be expected to fully prevent the threat of AI-enabled influence operations, a combination of multiple mitigations may make an important difference.

연구 동기 및 목표

• 언어 모델이 영향 작전에서 행위자, 행태, 콘텐츠를 어떻게 바꿀 수 있는지 평가한다.
• 영향 캠페인 파이프라인 전반에 걸친 잠재 위협과 다양한 완화책을 조사한다.
• 중요한 미지의 영역과 정책, 기술, 사회적 대응의 조정 필요성을 강조한다.
• 완화책을 평가하기 위한 프레임워크를 제공하고 연구 방향을 식별한다.

제안 방법

• 기존 허위 정보 연구에 대한 문헌 조사 및 종합.
• 다학제적 팀에 의해 워크숍으로 도출된 분석.
• 언어 모델에 허위 정보의 ABCs(Actors, Behaviors, Content)를 적용한다.
• 모델 구성, 접근, 콘텐츠 확산, 신념 형성에 걸친 킬체인 기반 완화 프레임워크를 개발한다.
• 위협 평가를 뒷받침하기 위한 생성형 모델의 발전과 접근 확산에 대한 맥락적 논의.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 언어 모델이 영향 작전을 수행하는 행위자들을 어떻게 바꿀 수 있는가?
• RQ2 언어 모델이 영향 작전에 사용되는 행동과 전술을 어떻게 변화시킬 수 있는가?
• RQ3 언어 모델이 영향 캠페인에서 생성되는 콘텐츠와 그 영향에 어떻게 영향을 미칠 수 있는가?
• RQ4 AI 기반 영향 작전의 전반에 걸친 영향력을 효과적으로 줄일 수 있는 완화책은 무엇인가?
• RQ5 이러한 완화책을 구현하기 위해 필요한 거버넌스 및 협력 메커니즘은 무엇인가?

주요 결과

• 언어 모델은 사용성, 신뢰성, 효율성의 개선으로 앞으로 영향 작전에 유용할 가능성이 높다.
• AI 기반 영향 작전을 완전히 차단하는 단일 완화책은 없다; 사회 전체의 접근이 필요하다.
• 효과적인 완화책은 운영 파이프라인의 여러 단계에 걸쳐 AI 개발자, 소셜 플랫폼, 정부, 시민사회 간의 협력이 필요하다.
• 완화책은 공급(모델 설계, 접근)과 수요/확산(콘텐츠 기원, 미디어 리터러시, 플랫폼 조치)을 모두 다루어야 한다.
• 가장 급진적인 옵션들(예: 인터넷 기원 표준)은 극단적 조정이 필요하고 바람직하지 않을 수 있으며, 많은 완화책은 추가 개발과 면밀한 검토가 필요하다.
• 보고서는 프레임워크를 활용한 완화책 평가와 추가 연구의 방향을 식별하는 것을 강조한다.