Disinformation Capabilities of Large Language Models
作者: Ivan Vykopal, Matúš Pikuliak, Ivan Srba, Robert Moro, Dominik Macko, Maria Bielikova
分类: cs.CL
发布日期: 2023-11-15 (更新: 2024-02-23)
期刊: Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), ACL 2024
DOI: 10.18653/v1/2024.acl-long.793
💡 一句话要点
研究大型语言模型的虚假信息生成能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 虚假信息生成 大型语言模型 信息安全 社交媒体监控 检测模型
📋 核心要点
- 核心问题：现有研究未充分揭示大型语言模型在生成虚假信息方面的潜在风险及其社会影响。
- 方法要点：本文通过评估10种LLMs在生成虚假新闻文章时的表现，探讨其对虚假叙事的响应及安全警告的生成情况。
- 实验或效果：研究发现，LLMs能够生成与虚假信息叙事高度一致的新闻文章，且检测模型对这些文章的识别能力有限。
📝 摘要（中文）
自动化虚假信息生成被认为是大型语言模型（LLMs）带来的重要风险之一。本文全面研究了当前一代LLMs生成虚假新闻文章的能力。我们评估了10种LLMs在20个虚假信息叙事下的表现，包括生成新闻文章的质量、对虚假叙事的同意程度、生成安全警告的频率等。同时，我们还评估了检测模型识别这些文章的能力。研究结果表明，LLMs能够生成与危险虚假信息叙事一致的令人信服的新闻文章。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在探讨大型语言模型在生成虚假信息方面的能力，现有方法未能充分评估这些模型可能带来的社会风险和影响。
核心思路：通过系统性评估不同LLMs在生成虚假新闻文章时的表现，分析其对虚假叙事的同意程度及生成安全警告的频率，以揭示其潜在的虚假信息生成能力。
技术框架：研究采用了10种不同的LLMs，针对20个虚假信息叙事进行评估。主要模块包括生成新闻文章的质量评估、对虚假叙事的响应分析以及安全警告的生成频率统计。
关键创新：本研究的创新点在于系统性地评估LLMs在虚假信息生成方面的能力，揭示了这些模型在生成令人信服的虚假新闻方面的潜力，与现有研究相比提供了更全面的视角。
关键设计：在实验中，设置了多种评估指标，包括生成文章的质量、对虚假叙事的同意程度以及安全警告的生成频率，确保评估结果的全面性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LLMs能够生成与危险虚假信息叙事高度一致的新闻文章，且在生成过程中，安全警告的生成频率相对较低，这表明现有检测模型的识别能力存在不足。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括信息安全、社交媒体监控和虚假信息检测等。通过深入理解LLMs的虚假信息生成能力，可以为相关领域提供有效的防范措施，减少虚假信息对社会的负面影响。
📄 摘要（原文）
Automated disinformation generation is often listed as an important risk associated with large language models (LLMs). The theoretical ability to flood the information space with disinformation content might have dramatic consequences for societies around the world. This paper presents a comprehensive study of the disinformation capabilities of the current generation of LLMs to generate false news articles in the English language. In our study, we evaluated the capabilities of 10 LLMs using 20 disinformation narratives. We evaluated several aspects of the LLMs: how good they are at generating news articles, how strongly they tend to agree or disagree with the disinformation narratives, how often they generate safety warnings, etc. We also evaluated the abilities of detection models to detect these articles as LLM-generated. We conclude that LLMs are able to generate convincing news articles that agree with dangerous disinformation narratives.