Beyond speculation: Measuring the growing presence of LLM-generated texts in multilingual disinformation
作者: Dominik Macko, Aashish Anantha Ramakrishnan, Jason Samuel Lucas, Robert Moro, Ivan Srba, Adaku Uchendu, Dongwon Lee
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-03-29
💡 一句话要点
实证研究揭示LLM生成文本在多语种虚假信息中日益增长的存在
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 虚假信息检测 多语种文本 自然语言处理 实证研究
📋 核心要点
- 现有方法难以有效识别和量化LLM生成文本在多语种虚假信息传播中的真实影响。
- 该研究通过分析真实世界数据集，实证评估LLM生成内容在虚假信息中的占比和演变趋势。
- 研究揭示了LLM生成文本在不同语言、平台和时间段的分布模式，为理解其影响提供了关键见解。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLM)日益精进，生成的多语种文本质量不断提高，引发了人们对虚假信息潜在滥用的担忧。尽管人类难以区分LLM生成的内容与人类撰写的文本，但学术界对于其影响的争论仍然存在分歧。一些人认为，由于自然生态系统的限制，过度担忧被夸大；而另一些人则认为，特定的“长尾”情境面临着被忽视的风险。本研究通过提供LLM在最新的真实世界虚假信息数据集中的存在的第一手经验证据，记录了ChatGPT发布后机器生成内容数量的增加，并揭示了跨语言、平台和时间段的关键模式，从而弥合了这场辩论。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决的问题是：如何量化大型语言模型（LLM）生成文本在多语种虚假信息传播中的实际影响？现有方法主要依赖于人工判断或简单的文本特征分析，难以准确区分LLM生成内容和人类撰写内容，也缺乏对不同语言、平台和时间段的细致分析，无法全面评估LLM在虚假信息生态系统中的作用。
核心思路：论文的核心思路是通过分析真实世界的虚假信息数据集，寻找LLM生成文本的证据，并量化其在不同维度上的分布和演变趋势。通过这种实证研究，可以更客观地评估LLM对虚假信息传播的影响，避免过度猜测或主观臆断。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：收集最新的真实世界多语种虚假信息数据集。2) LLM生成文本检测：使用现有的LLM检测技术（具体方法未知）识别数据集中可能由LLM生成的内容。3) 统计分析：对检测到的LLM生成文本进行统计分析，包括不同语言、平台和时间段的分布情况。4) 模式识别：识别LLM生成文本在虚假信息传播中的关键模式，例如特定主题或平台的偏好。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于其研究方法，即通过实证分析真实世界数据集来评估LLM在虚假信息传播中的作用。与以往的研究相比，该方法更加客观和可靠，可以提供更具说服力的证据。此外，该研究还关注了多语种环境，弥补了以往研究的不足。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择具有代表性的多语种虚假信息数据集；2) 使用有效的LLM检测技术（具体技术细节未知）；3) 设计合理的统计分析方法，以量化LLM生成文本的分布和演变趋势；4) 采用适当的模式识别技术，以发现LLM生成文本在虚假信息传播中的关键模式。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在摘要中未提及，属于未知信息。
📊 实验亮点
该研究首次提供了LLM在真实世界虚假信息数据集中的经验证据，揭示了ChatGPT发布后机器生成内容数量的增加，并发现了跨语言、平台和时间段的关键模式。具体性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。但研究结果表明，LLM正在成为虚假信息传播的重要工具，需要引起重视。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚假信息检测和治理领域，帮助平台和监管机构更好地识别和应对LLM生成的虚假信息。通过了解LLM生成文本的传播模式，可以有针对性地采取干预措施，例如开发更有效的检测算法、加强内容审核和提高用户意识。此外，该研究还可以为LLM的负责任使用提供指导，促进人工智能技术的健康发展。
📄 摘要（原文）
Increased sophistication of large language models (LLMs) and the consequent quality of generated multilingual text raises concerns about potential disinformation misuse. While humans struggle to distinguish LLM-generated content from human-written texts, the scholarly debate about their impact remains divided. Some argue that heightened fears are overblown due to natural ecosystem limitations, while others contend that specific "longtail" contexts face overlooked risks. Our study bridges this debate by providing the first empirical evidence of LLM presence in the latest real-world disinformation datasets, documenting the increase of machine-generated content following ChatGPT's release, and revealing crucial patterns across languages, platforms, and time periods.