Efficacy of Utilizing Large Language Models to Detect Public Threat Posted Online

📄 arXiv: 2401.02974v1 📥 PDF

作者: Taeksoo Kwon, Connor Kim

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2023-12-29

备注: 10 pages, 4 figures (1 image figure saved in PNG)

DOI: 10.54364/AAIML.2024.44179

💡 一句话要点

利用大型语言模型检测网络公共威胁言论，助力内容审核

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 威胁检测 内容审核 自然语言处理 在线社区

📋 核心要点

  1. 网络威胁言论日益增多，人工审核效率低，现有方法难以有效识别潜在的公共安全风险。
  2. 利用大型语言模型强大的文本理解能力，对在线帖子进行自动分类，区分威胁性和非威胁性内容。
  3. 实验结果表明，GPT-4在威胁识别方面达到了100%的准确率，证明了LLM在内容审核方面的潜力。

📝 摘要（中文）

本文探讨了利用大型语言模型（LLMs）检测在线发布的公共威胁言论的有效性。随着对威胁性言论和暴力预告日益增长的担忧，自动化内容分析技术可能有助于早期识别和管理。研究人员开发了自定义数据收集工具，从一个流行的韩国在线社区收集帖子标题，包括500个非威胁示例和20个威胁示例。使用各种LLM（GPT-3.5、GPT-4、PaLM）对每个帖子进行分类，判断为“威胁”或“安全”。统计分析表明，所有模型都表现出很高的准确性，通过了威胁和非威胁识别的卡方拟合优度检验。GPT-4的总体表现最佳，非威胁准确率为97.9%，威胁准确率为100%。性价比分析表明，PaLM API的定价具有很高的成本效益。研究结果表明，LLM可以有效地大规模增强人工内容审核，以帮助减轻新兴的在线风险。然而，在实际应用之前，偏见、透明度和伦理监督仍然是至关重要的考虑因素。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在线社区中公共威胁言论的自动检测问题。现有的人工审核方法效率低下，难以应对海量信息，且容易受到主观因素的影响。因此，需要一种自动化的方法来快速准确地识别潜在的威胁信息，从而保障公共安全。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的自然语言理解能力，将帖子标题作为输入，让LLM判断其是否包含威胁信息。这种方法基于LLM能够学习和识别威胁言论的模式和特征。

技术框架：整体流程包括以下几个步骤：1) 数据收集：使用自定义工具从韩国在线社区收集帖子标题，构建包含威胁和非威胁样本的数据集。2) 模型选择：选择GPT-3.5、GPT-4和PaLM等多种LLM进行实验。3) 提示工程：设计合适的提示语，引导LLM对帖子标题进行分类。4) 模型评估：使用准确率和卡方检验等指标评估模型的性能。

关键创新：该研究的关键创新在于探索了利用现成的大型语言模型直接进行威胁言论检测的可行性，而无需进行专门的微调或训练。这降低了部署成本和复杂性，使得该方法更易于应用。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的构建，确保包含足够数量的威胁和非威胁样本，以保证模型的评估结果具有统计意义。2) 提示语的设计，选择简洁明了的提示语，避免引入额外的偏差。3) 模型选择，比较不同LLM的性能和成本效益，为实际应用提供参考。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4在威胁识别方面达到了100%的准确率，在非威胁识别方面达到了97.9%的准确率，显著优于其他模型。此外，研究还分析了不同LLM的API定价，发现PaLM API具有很高的成本效益，为实际应用提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种在线社区、社交媒体平台和论坛，用于自动检测和过滤潜在的威胁言论，从而减少人工审核的工作量，提高内容审核的效率和准确性，维护网络安全和社会稳定。未来，该技术还可以扩展到其他语言和文化背景，应用于更广泛的威胁检测场景。

📄 摘要（原文）

This paper examines the efficacy of utilizing large language models (LLMs) to detect public threats posted online. Amid rising concerns over the spread of threatening rhetoric and advance notices of violence, automated content analysis techniques may aid in early identification and moderation. Custom data collection tools were developed to amass post titles from a popular Korean online community, comprising 500 non-threat examples and 20 threats. Various LLMs (GPT-3.5, GPT-4, PaLM) were prompted to classify individual posts as either "threat" or "safe." Statistical analysis found all models demonstrated strong accuracy, passing chi-square goodness of fit tests for both threat and non-threat identification. GPT-4 performed best overall with 97.9% non-threat and 100% threat accuracy. Affordability analysis also showed PaLM API pricing as highly cost-efficient. The findings indicate LLMs can effectively augment human content moderation at scale to help mitigate emerging online risks. However, biases, transparency, and ethical oversight remain vital considerations before real-world implementation.