Beyond Binary: Towards Fine-Grained LLM-Generated Text Detection via Role Recognition and Involvement Measurement

📄 arXiv: 2410.14259v2 📥 PDF

作者: Zihao Cheng, Li Zhou, Feng Jiang, Benyou Wang, Haizhou Li

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-18 (更新: 2025-02-06)

备注: Social Media, Large Language Models, LLM-generated Text Detection, AI-assisted News Detection; Accepted by WWW2025

期刊: Proceedings of the ACM Web Conference 2025 (WWW '25), April 28-May 2, 2025, Sydney, NSW, Australia

DOI: 10.1145/3696410.3714770

💡 一句话要点

提出LLMDetect基准，通过角色识别和参与度测量实现细粒度的LLM生成文本检测。

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

关键词: LLM生成文本检测 角色识别 参与度测量 人机协作 基准数据集

📋 核心要点

  1. 现有LLM生成文本检测方法主要集中于二元分类，无法有效应对人机协作等复杂场景，缺乏细粒度分析能力。
  2. 论文提出LLM角色识别（LLM-RR）和LLM影响测量（LLM-IM）两个新任务，旨在更精细地理解LLM在内容生成中的作用。
  3. 论文构建了LLMDetect基准，包含HNDC训练语料和DetectEval评估套件，实验表明微调的PLM模型表现最佳。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）如ChatGPT的快速发展导致LLM生成的内容在社交媒体平台上的广泛存在，引发了对错误信息、数据偏见和隐私侵犯的担忧，这些问题会削弱对在线讨论的信任。检测LLM生成的内容对于缓解这些风险至关重要，但当前的方法通常侧重于二元分类，无法解决人机协作等现实场景的复杂性。为了超越二元分类并应对这些挑战，我们提出了一种新的LLM生成内容检测范式，引入了两个新任务：LLM角色识别（LLM-RR），这是一个多类分类任务，用于识别LLM在内容生成中的具体角色；以及LLM影响测量（LLM-IM），这是一个回归任务，用于量化LLM在内容创建中的参与程度。为了支持这些任务，我们提出了LLMDetect，这是一个旨在评估检测器在新任务上性能的基准。LLMDetect包括用于训练检测器的混合新闻检测语料库（HNDC），以及DetectEval，一个综合评估套件，考虑了五种不同的跨上下文变体和同一LLM角色内的两种多强度变体。这使得能够全面评估检测器在不同上下文中的泛化能力和鲁棒性。对10种基线检测方法的实证验证表明，经过微调的基于PLM的模型在两项任务上始终优于其他模型，而先进的LLM在准确检测自身生成的内容方面面临挑战。我们的实验结果和分析为开发更有效的LLM生成内容检测模型提供了见解。这项研究增强了对LLM生成内容的理解，并为更细致的检测方法奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：当前LLM生成文本检测方法主要采用二元分类，即判断一段文本是否由LLM生成。这种方法无法区分LLM在内容生成中的具体角色（例如，是主要作者还是辅助编辑）以及参与程度。现有方法缺乏对人机协作场景的细粒度分析能力，难以应对现实世界中复杂的内容生成模式。

核心思路：论文的核心思路是将LLM生成文本检测问题分解为两个更细粒度的任务：LLM角色识别（LLM-RR）和LLM影响测量（LLM-IM）。LLM-RR旨在识别LLM在内容生成中的具体角色，例如，是主要作者、编辑、润色者等。LLM-IM旨在量化LLM在内容生成中的参与程度，例如，LLM贡献了文本的多少比例。通过这两个任务，可以更全面、更细致地理解LLM在内容生成中的作用。

技术框架：论文提出了LLMDetect基准，用于支持LLM-RR和LLM-IM任务的研究。LLMDetect包含两个主要组成部分：混合新闻检测语料库（HNDC）和DetectEval评估套件。HNDC用于训练检测器，包含各种人机协作生成的新闻文本，并标注了LLM的角色和参与程度。DetectEval用于评估检测器的性能，考虑了五种不同的跨上下文变体和两种多强度变体，以全面评估检测器的泛化能力和鲁棒性。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了LLM-RR和LLM-IM这两个新任务，将LLM生成文本检测问题从二元分类扩展到多类分类和回归问题。与现有方法相比，这种细粒度的分析方法能够更准确地理解LLM在内容生成中的作用，并为开发更有效的检测模型提供了新的方向。

关键设计：HNDC语料库包含了多种人机协作生成的新闻文本，并对LLM的角色和参与程度进行了标注。DetectEval评估套件设计了多种跨上下文和多强度变体，以全面评估检测器的泛化能力和鲁棒性。实验中，论文使用了多种基于预训练语言模型（PLM）的检测器，并进行了微调。损失函数方面，LLM-RR任务使用交叉熵损失，LLM-IM任务使用均方误差损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过微调的基于PLM的模型在LLM-RR和LLM-IM任务上均优于其他基线方法。例如，在LLM-RR任务上，微调的RoBERTa模型取得了最高的准确率。同时，实验还发现，先进的LLM在检测自身生成的内容方面面临挑战，这表明现有检测方法仍有很大的改进空间。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台的内容审核、新闻真实性验证、学术论文抄袭检测等领域。通过识别LLM在内容生成中的角色和参与程度，可以更有效地识别和过滤虚假信息、偏见内容和不当行为，维护健康的在线环境，并促进人机协作的透明度和可信度。

📄 摘要（原文）

The rapid development of large language models (LLMs), like ChatGPT, has resulted in the widespread presence of LLM-generated content on social media platforms, raising concerns about misinformation, data biases, and privacy violations, which can undermine trust in online discourse. While detecting LLM-generated content is crucial for mitigating these risks, current methods often focus on binary classification, failing to address the complexities of real-world scenarios like human-LLM collaboration. To move beyond binary classification and address these challenges, we propose a new paradigm for detecting LLM-generated content. This approach introduces two novel tasks: LLM Role Recognition (LLM-RR), a multi-class classification task that identifies specific roles of LLM in content generation, and LLM Influence Measurement (LLM-IM), a regression task that quantifies the extent of LLM involvement in content creation. To support these tasks, we propose LLMDetect, a benchmark designed to evaluate detectors' performance on these new tasks. LLMDetect includes the Hybrid News Detection Corpus (HNDC) for training detectors, as well as DetectEval, a comprehensive evaluation suite that considers five distinct cross-context variations and two multi-intensity variations within the same LLM role. This allows for a thorough assessment of detectors' generalization and robustness across diverse contexts. Our empirical validation of 10 baseline detection methods demonstrates that fine-tuned PLM-based models consistently outperform others on both tasks, while advanced LLMs face challenges in accurately detecting their own generated content. Our experimental results and analysis offer insights for developing more effective detection models for LLM-generated content. This research enhances the understanding of LLM-generated content and establishes a foundation for more nuanced detection methodologies.