Development of an AI Anti-Bullying System Using Large Language Model Key Topic Detection

📄 arXiv: 2408.10417v1 📥 PDF

作者: Matthew Tassava, Cameron Kolodjski, Jordan Milbrath, Adorah Bishop, Nathan Flanders, Robbie Fetsch, Danielle Hanson, Jeremy Straub

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-08-19

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的AI反欺凌系统，用于识别和应对社交媒体欺凌攻击

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

关键词: 反欺凌系统 大型语言模型 专家系统 社交媒体 网络安全

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效识别和应对社交媒体上组织化的欺凌攻击，缺乏自动化分析和响应能力。
  2. 利用大型语言模型（LLM）构建增强的专家系统网络模型，自动分析欺凌攻击并生成应对措施。
  3. 通过实验分析了LLM在填充欺凌攻击模型方面的有效性，为后续系统优化提供了依据。

📝 摘要（中文）

本文介绍并评估了一个人工智能（AI）反欺凌系统的开发工作。该系统旨在通过社交媒体和其他机制识别有组织的欺凌攻击，对其进行特征描述，并提出补救和响应措施。特别地，使用大型语言模型（LLM）来填充一个增强的、基于专家系统的欺凌攻击网络模型。这有助于分析和补救活动，例如生成向社交媒体公司发送的报告消息。本文描述了该系统，并分析了LLM在填充模型方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决社交媒体上日益猖獗的有组织欺凌攻击问题。现有方法通常依赖人工监测或简单的关键词过滤，难以识别攻击的模式和参与者，也无法提供有效的应对策略。因此，需要一种能够自动识别、分析和响应欺凌攻击的系统。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大自然语言理解和生成能力，自动构建和填充一个描述欺凌攻击的网络模型。该模型能够捕捉攻击的参与者、内容、传播路径等关键信息，从而实现对攻击的全面分析和有效应对。

技术框架：该AI反欺凌系统主要包含以下几个模块：1) 数据采集模块：从社交媒体和其他渠道收集相关数据；2) LLM驱动的模型填充模块：使用LLM从数据中提取关键信息，填充欺凌攻击网络模型；3) 专家系统分析模块：基于填充后的模型，利用专家系统规则进行分析，识别攻击类型、参与者角色等；4) 响应生成模块：根据分析结果，生成相应的报告消息、干预建议等。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型（LLM）与传统的专家系统相结合，用于构建和分析欺凌攻击模型。与传统的基于规则或关键词的方法相比，LLM能够更准确地理解文本的语义和上下文，从而更有效地识别和分析欺凌攻击。

关键设计：论文中没有详细描述LLM的具体选择和训练细节。但是，可以推断，LLM需要具备强大的文本理解、信息抽取和关系推理能力。此外，专家系统的规则需要根据具体的欺凌攻击类型和社交媒体平台的特点进行定制。模型填充的准确性和完整性是影响系统性能的关键因素。

📊 实验亮点

论文主要关注LLM在填充欺凌攻击模型方面的有效性，但没有提供具体的性能指标或与其他基线的对比结果。因此，实验亮点部分未知。未来的研究可以进一步评估整个系统的性能，并与其他反欺凌方法进行比较，以验证其优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台、在线教育平台等，用于自动识别和应对网络欺凌行为，保护用户特别是青少年的身心健康。未来，该系统可以扩展到其他类型的网络恶意行为检测和预防，例如网络诈骗、虚假信息传播等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper presents and evaluates work on the development of an artificial intelligence (AI) anti-bullying system. The system is designed to identify coordinated bullying attacks via social media and other mechanisms, characterize them and propose remediation and response activities to them. In particular, a large language model (LLM) is used to populate an enhanced expert system-based network model of a bullying attack. This facilitates analysis and remediation activity - such as generating report messages to social media companies - determination. The system is described and the efficacy of the LLM for populating the model is analyzed herein.