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Beyond speculation: Measuring the growing presence of LLM-generated texts in multilingual disinformation

Created by
  • Haebom

저자

Dominik Macko, Aashish Anantha Ramakrishnan, Jason Samuel Lucas, Robert Moro, Ivan Srba, Adaku Uchendu, Dongwon Lee

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 생성된 다국어 텍스트의 질이 향상됨에 따라 가짜 정보 악용에 대한 우려가 증가하고 있음을 다룹니다. 인간이 LLM이 생성한 콘텐츠와 인간이 작성한 텍스트를 구분하는 데 어려움을 겪는 가운데, 학계에서는 LLM의 영향에 대한 논쟁이 분분합니다. 일각에서는 자연적인 생태계의 한계로 인해 과도한 우려라는 주장이 있는 반면, 다른 일각에서는 특정 "롱테일" 맥락에서 간과된 위험에 직면해 있다고 주장합니다. 본 연구는 최신 실제 가짜 정보 데이터셋에서 LLM의 존재에 대한 최초의 경험적 증거를 제공하고, ChatGPT 출시 이후 기계 생성 콘텐츠의 증가를 기록하며, 언어, 플랫폼, 기간에 걸친 중요한 패턴을 밝힘으로써 이러한 논쟁에 대한 가교를 제공합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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실제 가짜 정보 데이터셋에서 LLM 생성 콘텐츠의 존재를 최초로 경험적으로 증명.
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ChatGPT 출시 이후 기계 생성 콘텐츠의 증가를 규명.
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언어, 플랫폼, 기간에 따른 기계 생성 콘텐츠 패턴을 제시.
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LLM 기반 가짜 정보 확산에 대한 우려의 현실적인 근거 제시.
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한계점:
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본 연구에서 사용된 데이터셋의 한계. (구체적인 데이터셋의 종류 및 범위에 대한 정보 부족)
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"롱테일" 맥락에서의 LLM 악용에 대한 심층적인 분석 부족.
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LLM 생성 콘텐츠 식별 및 검출 기술의 발전에 대한 고려 부족.
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