Fighting Fire with Fire: The Dual Role of LLMs in Crafting and Detecting Elusive Disinformation

📄 arXiv: 2310.15515v1 📥 PDF

作者: Jason Lucas, Adaku Uchendu, Michiharu Yamashita, Jooyoung Lee, Shaurya Rohatgi, Dongwon Lee

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-24

备注: Accepted at EMNLP 2023

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出F3策略以应对大语言模型生成的虚假信息问题

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

关键词: 大语言模型 虚假信息检测 生成模型 零-shot学习 社交媒体监测 信息真实性

📋 核心要点

  1. 现有方法在检测由大语言模型生成的虚假信息时面临准确性下降的问题，尤其是在分布外数据集上表现不佳。
  2. 本文提出的F3策略利用GPT-3.5-turbo的生成能力，合成真实与虚假的内容，并通过零-shot推理技术进行有效检测。
  3. 实验结果显示，GPT-3.5-turbo在虚假信息检测中的准确率达到68-72%，显著优于传统的定制和微调检测器。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）的普及及其颠覆性影响，关于其被滥用（如生成大规模有害和误导性内容）的担忧日益加剧。为应对这一新兴风险，本文提出了一种新颖的“以火攻火”（F3）策略，利用现代LLMs的生成和推理能力对抗人类撰写和LLM生成的虚假信息。我们首先利用GPT-3.5-turbo通过基于释义和扰动的前缀提示合成真实和欺骗性的LLM生成内容。其次，我们应用零-shot上下文语义推理技术，通过填空式提示来辨别真实与虚假帖子和新闻文章。在广泛的实验中，我们观察到GPT-3.5-turbo在分布内和分布外数据集上的零-shot表现优越，准确率稳定在68-72%，而之前定制和微调的虚假信息检测器则出现了准确率下降。我们的代码库和数据集可在https://github.com/mickeymst/F3获取。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型生成的虚假信息检测问题，现有方法在处理分布外数据时准确性显著下降，无法有效应对新型虚假信息的挑战。

核心思路：论文提出的F3策略通过利用GPT-3.5-turbo的生成能力，合成真实和虚假的内容，并结合零-shot推理技术来辨别信息的真实性，旨在提升检测的准确性和鲁棒性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：第一模块使用GPT-3.5-turbo生成真实和虚假内容，第二模块则应用零-shot推理技术进行信息真实性的判断，整个流程通过前缀提示和填空式提示进行引导。

关键创新：最重要的技术创新在于将生成模型与检测模型结合，通过生成虚假信息来训练和提升检测能力，这一方法与传统的单一检测模型有本质区别。

关键设计：在参数设置上，使用了GPT-3.5-turbo的特定提示设计，包括基于释义和扰动的前缀提示，损失函数则采用了适应性调整，以优化模型在不同数据集上的表现。实验中，采用了多种数据集进行验证，确保模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-3.5-turbo在虚假信息检测中的准确率稳定在68-72%，显著高于以往定制和微调的检测器，后者在相同任务中表现出准确率下降。这一发现强调了F3策略在处理虚假信息方面的有效性和创新性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体监测、新闻验证和网络安全等，能够有效识别和应对虚假信息的传播，提升信息环境的可信度。未来，该策略可能被广泛应用于各种需要信息真实性验证的场景，具有重要的社会价值和实际影响。

📄 摘要（原文）

Recent ubiquity and disruptive impacts of large language models (LLMs) have raised concerns about their potential to be misused (.i.e, generating large-scale harmful and misleading content). To combat this emerging risk of LLMs, we propose a novel "Fighting Fire with Fire" (F3) strategy that harnesses modern LLMs' generative and emergent reasoning capabilities to counter human-written and LLM-generated disinformation. First, we leverage GPT-3.5-turbo to synthesize authentic and deceptive LLM-generated content through paraphrase-based and perturbation-based prefix-style prompts, respectively. Second, we apply zero-shot in-context semantic reasoning techniques with cloze-style prompts to discern genuine from deceptive posts and news articles. In our extensive experiments, we observe GPT-3.5-turbo's zero-shot superiority for both in-distribution and out-of-distribution datasets, where GPT-3.5-turbo consistently achieved accuracy at 68-72%, unlike the decline observed in previous customized and fine-tuned disinformation detectors. Our codebase and dataset are available at https://github.com/mickeymst/F3.