MiRAGeNews: Multimodal Realistic AI-Generated News Detection

📄 arXiv: 2410.09045v1 📥 PDF

作者: Runsheng Huang, Liam Dugan, Yue Yang, Chris Callison-Burch

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-10-11

备注: EMNLP 2024 Findings

💡 一句话要点

提出MiRAGeNews数据集和MiRAGe检测器，用于检测AI生成的多模态新闻内容

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

关键词: AI生成内容检测 多模态学习 假新闻检测 图像-文本对 数据集构建 领域泛化 深度学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 当前AI生成图像技术发展迅速，与虚假新闻结合会产生更具迷惑性的内容，检测难度大。
  2. 论文提出MiRAGeNews数据集，包含高质量的真实和AI生成图像-标题对，用于训练和评估多模态检测模型。
  3. 实验表明，MiRAGeNews数据集对现有模型构成挑战，论文提出的MiRAGe检测器在跨领域数据上表现出更好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

近年来，煽动性和误导性的“假”新闻内容日益泛滥。与此同时，使用AI工具生成逼真的图像也变得前所未有的容易。将两者结合——AI生成的假新闻内容——尤其具有潜在的危害性。为了打击AI生成的假新闻的传播，我们提出了MiRAGeNews数据集，该数据集包含来自最先进生成器的12,500个高质量的真实和AI生成的图像-标题对。我们发现我们的数据集对人类（60% F-1）和最先进的多模态LLM（<24% F-1）构成了重大挑战。使用我们的数据集，我们训练了一个多模态检测器（MiRAGe），在来自领域外图像生成器和新闻出版商的图像-标题对上，比最先进的基线提高了+5.1% F-1。我们发布了我们的代码和数据，以帮助未来检测AI生成内容的工作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决AI生成的多模态（图像-文本）假新闻检测问题。现有方法在检测此类内容时面临挑战，因为AI生成图像的质量越来越高，并且与文本的结合使得人类和现有模型难以区分真假。现有方法缺乏针对性和高质量的数据集，难以有效训练和评估模型。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量、具有挑战性的数据集，并在此基础上训练一个专门用于检测AI生成多模态新闻内容的检测器。通过引入领域外数据进行训练，提高模型的泛化能力。

技术框架：整体框架包括数据集构建和模型训练两个主要部分。数据集构建涉及收集真实新闻数据和使用先进的AI生成模型生成假新闻数据。模型训练部分使用MiRAGeNews数据集训练一个多模态检测器（MiRAGe），该检测器能够同时处理图像和文本信息，并判断其是否为AI生成。

关键创新：论文的关键创新在于构建了MiRAGeNews数据集，该数据集包含高质量的AI生成图像-标题对，并且对现有模型构成了显著的挑战。此外，论文提出的MiRAGe检测器在跨领域数据上表现出更好的泛化能力，表明其能够更好地适应真实世界的复杂场景。

关键设计：论文中关于MiRAGe检测器的具体网络结构、损失函数和训练策略等技术细节未在摘要中详细说明。但可以推测，该模型可能采用了某种形式的多模态融合机制，例如注意力机制或Transformer结构，以有效地结合图像和文本信息。此外，论文可能使用了对比学习或对抗训练等技术来提高模型的鲁棒性和泛化能力。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MiRAGeNews数据集对人类的F1值为60%，对现有最先进的多模态LLM的F1值低于24%，表明该数据集具有很高的挑战性。论文提出的MiRAGe检测器在领域外数据上比现有最先进的基线提高了+5.1% F1，证明了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台、新闻聚合网站等，用于自动检测和过滤AI生成的虚假新闻，从而减少虚假信息的传播，维护网络空间的健康。此外，该数据集和检测器可以作为研究基准，促进AI生成内容检测领域的发展，并为相关政策制定提供参考。

📄 摘要（原文）

The proliferation of inflammatory or misleading "fake" news content has become increasingly common in recent years. Simultaneously, it has become easier than ever to use AI tools to generate photorealistic images depicting any scene imaginable. Combining these two -- AI-generated fake news content -- is particularly potent and dangerous. To combat the spread of AI-generated fake news, we propose the MiRAGeNews Dataset, a dataset of 12,500 high-quality real and AI-generated image-caption pairs from state-of-the-art generators. We find that our dataset poses a significant challenge to humans (60% F-1) and state-of-the-art multi-modal LLMs (< 24% F-1). Using our dataset we train a multi-modal detector (MiRAGe) that improves by +5.1% F-1 over state-of-the-art baselines on image-caption pairs from out-of-domain image generators and news publishers. We release our code and data to aid future work on detecting AI-generated content.