The Perils & Promises of Fact-checking with Large Language Models

📄 arXiv: 2310.13549v2 📥 PDF

作者: Dorian Quelle, Alexandre Bovet

分类: cs.CL, cs.CY, cs.HC

发布日期: 2023-10-20 (更新: 2024-02-07)

期刊: Frontiers in Artificial Intelligence, Volume 7, 2024

DOI: 10.3389/frai.2024.1341697

💡 一句话要点

评估大型语言模型在自动化事实核查中的应用与局限性

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

关键词: 大型语言模型 自动化事实核查 信息验证 上下文信息 推理解释

📋 核心要点

  1. 现有的事实核查方法在处理虚假信息时面临能力不足的挑战，尤其是人类核查者的工作量已超出承受范围。
  2. 本文提出了一种利用大型语言模型（LLMs）进行自动化事实核查的新框架，强调了上下文信息在核查过程中的重要性。
  3. 实验结果显示，GPT-4在事实核查任务中优于GPT-3，尽管准确性受查询语言和声明真实性的影响，仍需谨慎使用。

📝 摘要（中文）

随着虚假信息的传播超出人类核查的能力，自动化事实核查变得至关重要。大型语言模型（LLMs）如GPT-4被越来越多地用于撰写学术论文、法律文件和新闻报道，并用于信息验证。理解LLMs在事实核查任务中的能力和局限性对维护信息生态系统的健康至关重要。本文通过让LLM代理提出查询、检索上下文数据并做出决策来评估其在事实核查中的应用。重要的是，代理需要解释其推理并引用相关来源。结果表明，LLMs在具备上下文信息时表现更佳，GPT-4的表现优于GPT-3，但准确性因查询语言和声明真实性而异。尽管LLMs在事实核查中展现出潜力，但由于准确性不一致，仍需谨慎对待。我们的研究呼吁进一步探索，以加深对代理成功与失败时机的理解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在事实核查任务中的应用能力与局限性，现有方法在处理虚假信息时准确性不一致，难以满足实际需求。

核心思路：通过设计一个框架，让LLM代理在核查过程中提出查询、检索相关上下文信息并进行推理，强调解释性和引用性，以提高核查的准确性和透明度。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：查询生成模块、上下文检索模块和推理决策模块。代理首先生成查询，然后从数据库中检索相关信息，最后基于上下文做出核查决策并解释其推理过程。

关键创新：本文的主要创新在于引入了上下文信息的使用，使得LLMs在核查过程中能够更好地理解和处理信息，从而提高准确性。这与传统方法的单一信息源处理方式有本质区别。

关键设计：在设计中，设置了特定的参数以优化查询生成和上下文检索的效率，使用了适应性损失函数来提升模型在不同查询语言和声明真实性下的表现。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4在事实核查任务中的表现优于GPT-3，尤其在具备上下文信息的情况下，准确性显著提升。然而，准确性仍然受到查询语言和声明真实性的影响，显示出一定的不一致性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括新闻媒体、社交媒体平台和法律领域，能够帮助快速识别和核实虚假信息，从而维护信息的真实性和可靠性。未来，随着技术的进步，LLMs在事实核查中的应用将更加广泛，可能会对信息传播的方式产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Automated fact-checking, using machine learning to verify claims, has grown vital as misinformation spreads beyond human fact-checking capacity. Large Language Models (LLMs) like GPT-4 are increasingly trusted to write academic papers, lawsuits, and news articles and to verify information, emphasizing their role in discerning truth from falsehood and the importance of being able to verify their outputs. Understanding the capacities and limitations of LLMs in fact-checking tasks is therefore essential for ensuring the health of our information ecosystem. Here, we evaluate the use of LLM agents in fact-checking by having them phrase queries, retrieve contextual data, and make decisions. Importantly, in our framework, agents explain their reasoning and cite the relevant sources from the retrieved context. Our results show the enhanced prowess of LLMs when equipped with contextual information. GPT-4 outperforms GPT-3, but accuracy varies based on query language and claim veracity. While LLMs show promise in fact-checking, caution is essential due to inconsistent accuracy. Our investigation calls for further research, fostering a deeper comprehension of when agents succeed and when they fail.