What Does the Bot Say? Opportunities and Risks of Large Language Models in Social Media Bot Detection

📄 arXiv: 2402.00371v2 📥 PDF

作者: Shangbin Feng, Herun Wan, Ningnan Wang, Zhaoxuan Tan, Minnan Luo, Yulia Tsvetkov

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-01 (更新: 2024-07-04)

备注: ACL 2024

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的社交媒体机器人检测方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 社交媒体 机器人检测 大语言模型 异构专家 对抗性策略 信息操控 机器学习 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有社交媒体机器人检测方法面临对抗性策略的挑战，检测效果不稳定。
  2. 论文提出了一种基于大语言模型的异构专家混合框架，旨在有效处理多种用户信息。
  3. 实验结果显示，经过指令调优的LLM在检测性能上提升显著，同时揭示了操控策略的潜在风险。

📝 摘要（中文）

社交媒体机器人检测一直是机器学习检测器与对抗性机器人策略之间的军备竞赛。本文探讨了最新的大语言模型（LLMs）在社交机器人检测中的机遇与风险。我们设计了基于LLM的检测器，提出了一种异构专家混合框架，以处理多样的用户信息。同时，研究了LLM引导的用户文本和结构化信息操控的可能性，可能会规避检测。通过对三个LLM在两个数据集上的广泛实验，结果表明，仅通过1,000个标注样本的指令调优，所生成的专用LLM在两个数据集上均超越了最新基线，提升幅度高达9.1%。而LLM引导的操控策略则可能显著降低现有检测器的性能，下降幅度可达29.6%，并损害检测系统的校准和可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决社交媒体机器人检测中的对抗性策略带来的挑战，现有方法在应对这些策略时效果不佳，导致检测性能不稳定。

核心思路：论文提出了一种基于大语言模型的异构专家混合框架，通过将用户信息分解为不同模态，利用LLM的强大能力进行有效检测。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和检测模块。首先对用户信息进行分类，然后通过不同的专家模型进行处理，最后整合结果进行检测。

关键创新：最重要的创新点在于提出了异构专家混合框架，使得模型能够针对多样化的信息模态进行优化，与传统方法相比，具有更强的适应性和准确性。

关键设计：在参数设置上，使用了特定的损失函数以优化多模态信息的融合，网络结构上采用了多层次的专家模型，以提高检测的精度和鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过仅1,000个标注样本的指令调优，所生成的专用LLM在两个数据集上超越了最新的基线，性能提升幅度高达9.1%。同时，LLM引导的操控策略显著降低了现有检测器的性能，下降幅度可达29.6%，显示出其对检测系统的潜在威胁。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体平台的内容监控、虚假信息传播的防范以及在线社区的安全管理。通过提升机器人检测的准确性，能够有效维护网络环境的健康，减少虚假信息的影响，具有重要的社会价值和实际意义。

📄 摘要（原文）

Social media bot detection has always been an arms race between advancements in machine learning bot detectors and adversarial bot strategies to evade detection. In this work, we bring the arms race to the next level by investigating the opportunities and risks of state-of-the-art large language models (LLMs) in social bot detection. To investigate the opportunities, we design novel LLM-based bot detectors by proposing a mixture-of-heterogeneous-experts framework to divide and conquer diverse user information modalities. To illuminate the risks, we explore the possibility of LLM-guided manipulation of user textual and structured information to evade detection. Extensive experiments with three LLMs on two datasets demonstrate that instruction tuning on merely 1,000 annotated examples produces specialized LLMs that outperform state-of-the-art baselines by up to 9.1% on both datasets, while LLM-guided manipulation strategies could significantly bring down the performance of existing bot detectors by up to 29.6% and harm the calibration and reliability of bot detection systems.