RU-AI: A Large Multimodal Dataset for Machine-Generated Content Detection

📄 arXiv: 2406.04906v3 📥 PDF

作者: Liting Huang, Zhihao Zhang, Yiran Zhang, Xiyue Zhou, Shoujin Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-06-07 (更新: 2025-02-18)

备注: Accepted by WWW'25 Resource Track

DOI: 10.1145/3701716.3715306

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出RU-AI：一个大规模多模态数据集，用于检测机器生成内容

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

关键词: 机器生成内容检测 多模态数据集 文本图像语音 深度学习 鲁棒性测试

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏有效检测机器生成内容的能力，尤其是在文本、图像和语音三模态融合的场景下，主要瓶颈在于缺乏大规模对齐的多模态数据集。
  2. RU-AI数据集通过在现有大型数据集的基础上，添加AI生成的副本，构建了一个包含超过147万个实例的大规模多模态数据集，支持文本、图像和语音三种模态。
  3. 实验结果表明，现有SOTA模型在RU-AI数据集上表现不佳，难以实现准确和鲁棒的检测，这突显了该数据集的挑战性，并为未来研究提供了方向。

📝 摘要（中文）

近年来，生成式AI模型在创建逼真内容方面的能力显著提升，极大地改变了人们沟通、创作和工作的方式。机器生成内容是一把双刃剑，若使用得当，可以造福社会；但若与人类创作的自然内容混淆，则可能误导大众，对社会构成威胁。因此，迫切需要开发有效的方法来检测机器生成内容。然而，缺乏对齐的多模态数据集阻碍了相关方法的发展，尤其是在三模态（例如，文本、图像和语音）设置中。本文介绍RU-AI，这是一个新的大规模多模态数据集，用于在文本、图像和语音中稳健有效地检测机器生成内容。该数据集基于Flickr8K、COCO和Places205三个大型公开数据集构建，通过添加相应的AI生成副本，最终包含1,475,370个实例。此外，我们还创建了数据集的噪声变体，用于测试检测模型的鲁棒性。我们在数据集上使用当前最先进的检测方法进行了大量实验。结果表明，现有模型仍然难以在我们的数据集上实现准确和鲁棒的检测。我们希望这个新数据集能够促进机器生成内容检测领域的研究，从而促进生成式AI的负责任使用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器生成内容检测的问题，尤其是在多模态场景下。现有方法在检测机器生成内容时，面临缺乏大规模、高质量多模态数据集的挑战，导致模型泛化能力不足，难以应对真实场景中的复杂情况。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个大规模、多模态的数据集，为研究人员提供一个统一的评估平台，促进机器生成内容检测算法的发展。通过引入AI生成的副本，并与真实数据混合，来模拟真实世界中机器生成内容与人类生成内容共存的场景。

技术框架：RU-AI数据集的构建流程主要包括以下几个步骤：1) 选择三个大型公开数据集（Flickr8K、COCO和Places205）作为基础；2) 使用AI生成模型为每个数据集生成对应的副本；3) 将原始数据和AI生成数据进行混合，并进行标注；4) 创建数据集的噪声变体，用于测试模型的鲁棒性。

关键创新：RU-AI数据集的关键创新在于其规模和多模态性。与现有数据集相比，RU-AI包含更多的实例，并且涵盖了文本、图像和语音三种模态，更贴近真实应用场景。此外，数据集的噪声变体也为研究模型的鲁棒性提供了新的评估维度。

关键设计：数据集的构建过程中，作者没有详细说明AI生成模型的具体选择和参数设置，以及噪声变体的生成方式，这些细节未知。数据集的标注方式也未详细说明，未知是人工标注还是自动标注。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在RU-AI数据集上对现有SOTA检测方法进行评估，发现这些方法在准确性和鲁棒性方面均存在不足。具体性能数据未知，但实验结果表明，现有模型难以有效区分机器生成内容和人类生成内容，这突显了RU-AI数据集的挑战性，并为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

RU-AI数据集可广泛应用于内容安全、虚假信息检测、版权保护等领域。通过训练基于RU-AI数据集的检测模型，可以有效识别网络上的机器生成内容，防止其被用于恶意目的，维护网络空间的健康和安全。该数据集的发布将促进生成式AI的负责任使用。

📄 摘要（原文）

The recent generative AI models' capability of creating realistic and human-like content is significantly transforming the ways in which people communicate, create and work. The machine-generated content is a double-edged sword. On one hand, it can benefit the society when used appropriately. On the other hand, it may mislead people, posing threats to the society, especially when mixed together with natural content created by humans. Hence, there is an urgent need to develop effective methods to detect machine-generated content. However, the lack of aligned multimodal datasets inhibited the development of such methods, particularly in triple-modality settings (e.g., text, image, and voice). In this paper, we introduce RU-AI, a new large-scale multimodal dataset for robust and effective detection of machine-generated content in text, image and voice. Our dataset is constructed on the basis of three large publicly available datasets: Flickr8K, COCO and Places205, by adding their corresponding AI duplicates, resulting in a total of 1,475,370 instances. In addition, we created an additional noise variant of the dataset for testing the robustness of detection models. We conducted extensive experiments with the current SOTA detection methods on our dataset. The results reveal that existing models still struggle to achieve accurate and robust detection on our dataset. We hope that this new data set can promote research in the field of machine-generated content detection, fostering the responsible use of generative AI. The source code and datasets are available at https://github.com/ZhihaoZhang97/RU-AI.