Industrialized Deception: The Collateral Effects of LLM-Generated Misinformation on Digital Ecosystems
作者: Alexander Loth, Martin Kappes, Marc-Oliver Pahl
分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL, cs.SI
发布日期: 2026-01-29
备注: Accepted at ACM TheWebConf '26 Companion
💡 一句话要点
提出JudgeGPT和RogueGPT平台，研究LLM生成虚假信息对数字生态的影响及应对策略
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 虚假信息检测 大型语言模型 生成式AI 人机交互 数字生态系统
📋 核心要点
- 现有方法难以有效应对LLM和多模态系统生成的高质量虚假信息，检测能力面临挑战。
- 提出JudgeGPT和RogueGPT平台，构建实验流程，研究人类对AI生成虚假信息的感知和检测。
- 实验表明检测能力有所提高，但生成和检测的对抗仍在持续，需关注LLM检测和预防策略。
📝 摘要（中文）
本文针对生成式AI和虚假信息研究的最新进展，从文献综述转向实际应对措施。报告了威胁形势的变化，包括大型语言模型（LLM）和多模态系统生成内容的质量提升。核心贡献是JudgeGPT平台，用于评估人类对AI生成新闻的感知；以及RogueGPT，一个用于研究的可控刺激生成引擎。这些工具构成了一个实验流程，用于研究人类如何感知和检测AI生成的虚假信息。研究结果表明，检测能力有所提高，但生成和检测之间的竞争仍在继续。讨论了包括基于LLM的检测、预防方法以及生成式AI的双重用途等缓解策略。这项工作旨在解决AI对信息质量的负面影响。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）生成虚假信息对数字生态系统造成的威胁日益增长的问题。现有方法在检测和应对这些高质量、逼真的AI生成内容方面存在不足，人类的辨别能力面临严峻挑战。传统的虚假信息检测方法难以有效应对LLM生成内容的复杂性和欺骗性。
核心思路：论文的核心思路是构建一个实验平台，通过可控的实验来研究人类对AI生成虚假信息的感知和检测能力。通过分析人类的判断行为，可以更好地理解虚假信息传播的机制，并为开发更有效的检测和防御策略提供依据。同时，论文也关注利用LLM本身进行检测和预防的可能性。
技术框架：论文构建了一个包含JudgeGPT和RogueGPT的实验流程。RogueGPT是一个可控的刺激生成引擎，用于生成各种类型的AI生成新闻，包括文本和多模态内容。JudgeGPT是一个平台，用于收集人类对这些AI生成新闻的判断，评估其真实性和可信度。通过分析JudgeGPT收集的数据，研究人员可以了解人类的检测能力，并识别影响判断的关键因素。此外，论文还探讨了基于LLM的检测方法和预防策略。
关键创新：论文的关键创新在于构建了JudgeGPT和RogueGPT这两个平台，形成了一个完整的实验pipeline，能够系统地研究人类对AI生成虚假信息的感知和检测。RogueGPT的可控性使得研究人员能够精确控制生成内容的特征，从而更好地理解不同因素对人类判断的影响。JudgeGPT提供了一个大规模收集人类判断数据的平台，为深入分析提供了基础。
关键设计：RogueGPT的关键设计在于其可控性，允许研究人员调整生成内容的各种参数，例如主题、风格、情感倾向等。JudgeGPT的关键设计在于其用户界面和数据收集机制，确保用户能够方便地进行判断，并收集到高质量的数据。论文中可能涉及的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未在摘要中明确提及，属于未知信息。
📊 实验亮点
论文构建了JudgeGPT和RogueGPT平台，形成了一个完整的实验流程，用于研究人类对AI生成虚假信息的感知和检测。研究结果表明，虽然检测能力有所提高，但生成和检测之间的竞争仍在继续，强调了持续开发更有效的检测和预防策略的重要性。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中明确提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升社交媒体平台、新闻聚合器等的信息质量，帮助用户识别和过滤AI生成的虚假信息。通过提高公众对AI生成内容的辨别能力，可以减少虚假信息传播，维护健康的数字生态系统。研究结果也为开发更有效的AI虚假信息检测工具和预防策略提供了理论基础。
📄 摘要（原文）
Generative AI and misinformation research has evolved since our 2024 survey. This paper presents an updated perspective, transitioning from literature review to practical countermeasures. We report on changes in the threat landscape, including improved AI-generated content through Large Language Models (LLMs) and multimodal systems. Central to this work are our practical contributions: JudgeGPT, a platform for evaluating human perception of AI-generated news, and RogueGPT, a controlled stimulus generation engine for research. Together, these tools form an experimental pipeline for studying how humans perceive and detect AI-generated misinformation. Our findings show that detection capabilities have improved, but the competition between generation and detection continues. We discuss mitigation strategies including LLM-based detection, inoculation approaches, and the dual-use nature of generative AI. This work contributes to research addressing the adverse impacts of AI on information quality.