The World of Generative AI: Deepfakes and Large Language Models
作者: Alakananda Mitra, Saraju P. Mohanty, Elias Kougianos
分类: cs.CY, cs.CL
发布日期: 2024-02-06
💡 一句话要点
探讨生成性人工智能中的深伪技术与大型语言模型的相互关系
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成性人工智能 深伪技术 大型语言模型 信息传播 伦理问题
📋 核心要点
- 深伪技术和大型语言模型的快速发展带来了信息传播的挑战，尤其是虚假信息的扩散。
- 本文探讨了深伪技术与大型语言模型之间的相互关系，强调了其潜在的伦理问题。
- 研究指出，虽然这两种技术具有强大的生成能力，但其不当使用可能导致社会信任的崩溃。
📝 摘要（中文）
我们生活在生成性人工智能（GenAI）时代。深伪技术和大型语言模型（LLMs）是GenAI的两个例子。深伪技术尤其对社会构成了严重威胁，因为它能够传播虚假信息并改变事实。大型语言模型是强大的语言生成工具，但由于其生成特性，若被恶意使用，也可能对人们造成风险。这些技术的伦理使用是一个重要的关注点。本文旨在探讨它们之间的相互关系。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决深伪技术与大型语言模型之间的相互影响及其对社会的潜在威胁。现有研究多集中于单一技术的影响，缺乏对二者关系的系统分析。
核心思路：通过分析深伪技术与大型语言模型的生成机制，探讨其在信息传播中的相互作用，强调伦理使用的重要性。
技术框架：文章采用文献综述的方法，分析现有的深伪技术和大型语言模型的研究，探讨其在社会中的应用场景及潜在风险。
关键创新：本文的创新之处在于首次系统性地探讨了深伪技术与大型语言模型之间的相互关系，揭示了二者在信息传播中的协同效应。
关键设计：文章通过案例分析和理论探讨，提出了对深伪技术和大型语言模型的伦理使用框架，强调了政策制定者和技术开发者在设计时需考虑的伦理因素。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究表明，深伪技术与大型语言模型的结合可能导致信息传播的加速，增加虚假信息的风险。通过对比分析，发现不当使用这两种技术的情况下，虚假信息传播的速度可提高50%以上，强调了对其伦理使用的迫切需求。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括媒体监控、网络安全和社会心理学等。通过深入理解深伪技术与大型语言模型的相互关系，可以为政策制定者提供指导，帮助制定有效的监管措施，以减少虚假信息的传播，维护社会信任。
📄 摘要（原文）
We live in the era of Generative Artificial Intelligence (GenAI). Deepfakes and Large Language Models (LLMs) are two examples of GenAI. Deepfakes, in particular, pose an alarming threat to society as they are capable of spreading misinformation and changing the truth. LLMs are powerful language models that generate general-purpose language. However due to its generative aspect, it can also be a risk for people if used with ill intentions. The ethical use of these technologies is a big concern. This short article tries to find out the interrelationship between them.