Simulating Misinformation Vulnerabilities With Agent Personas
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Haebom
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저자
David Farr, Lynnette Hui Xian Ng, Stephen Prochaska, Iain J. Cruickshank, Jevin West
개요
본 논문은 허위 정보 캠페인이 사회에 미치는 영향을 연구하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 에이전트 기반 시뮬레이션을 개발하고, 이를 통해 정보에 대한 다양한 집단의 반응을 모델링한다. LLM 기반 에이전트의 반응이 실제 인간의 반응과 유사함을 확인하고, 직업보다는 정신적 스키마가 허위 정보 해석에 더 큰 영향을 미친다는 것을 발견했다.
시사점, 한계점
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LLM을 활용하여 허위 정보에 대한 인간의 반응을 시뮬레이션하는 새로운 접근 방식 제시
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정신적 스키마가 정보 해석에 미치는 영향 강조
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에이전트 기반 모델을 사용하여 정보 네트워크 내 신뢰, 양극화, 허위 정보 취약성 분석 가능성 제시
