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Collaborative Evaluation of Deepfake Text with Deliberation-Enhancing Dialogue Systems

Created by
  • Haebom

作者

Jooyoung Lee, Xiaochen Zhu, Georgi Karadzhov, Tom Stafford, Andreas Vlachos, Dongwon Lee

概要

本研究では、生成モデルの普及により、人間が作成したコンテンツとディープフェイクコンテンツを区別することの難しさに対する解決策として、AIツールを活用した人間のコラボレーション努力を提示する。ディープフェイクテキスト検出のための協議の強化チャットボットであるDeepFakeDeLiBotを活用して、グループベースのトラブルシューティングが個人的な努力よりも機械生成の段落識別精度を大幅に向上させることを示しています。 DeepFakeDeLiBot の使用は全体的なパフォーマンスの向上に大きな影響を与えませんが、参加の増加、コンセンサスの形成、推論ベースの発言の頻度、および多様性の向上によってグループのダイナミクスを改善します。また、グループコラボレーションの効果を高く評価した参加者は、DeepFakeDeLiBotからパフォーマンス向上効果を示しました。これは、協調的なディープフェイクテキスト検出の正確性を確保しながら、相互作用的で生産的なグループダイナミクスを促進する際の協議チャットボットの可能性を強調します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
グループベースのトラブルシューティングがディープフェイクテキスト検出精度の向上に有効であることを実証
DeepFakeDeLiBotはグループダイナミクスの改善(参加度の増加、合意形成、推論ベースの発言の増加)に貢献。
グループコラボレーションの有効性認識の高い参加者にとって、DeepFakeDeLiBotがより効果的である。
協議チャットボットを利用した共同ディープフェイクテキスト検出の可能性の確認
Limitations:
DeepFakeDeLiBotを使用すると、全体的なパフォーマンス向上には制限的な効果が見られます。
データセットとソースコードは論文の受諾後に公開される予定。 (現在はアクセスできません)
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