Как ChatGPT и другие большие языковые модели помогают бороться с дезинформацией
Большие языковые модели (LLM) способны быстро генерировать тексты, которые бывает трудно отличить от написанных людьми. Эти модели стали все более популярными после публичного релиза ChatGPT — высокоэффективной LLM, разработанной OpenAI.
Последние исследования, оценивающие LLM, в основном тестировали их способность создавать хорошо написанные тексты: эссе, документы или, к примеру, эффективный компьютерный код. Но помимо этого языковые модели потенциально могут помочь людям с решением проблемы дезинформации в СМИ.
Кевин Матте Карамансьон, исследователь из Университета Висконсин в Стаут, провел исследование, оценивающее способность самых известных больших языковых моделей определять, является ли новость правдивой или фальшивой. Результаты его работы могут способствовать будущему использованию LLM для борьбы с дезинформацией в интернете.
— Кевин Матте Карамансьон
Исследователи оценили производительность больших языковых моделей, используя тестовый набор из 100 проверенных фактов новостных материалов от независимых факт-чекеров. Затем они представили каждый из этих новостных материалов моделям в контролируемых условиях, а после классифицировали их ответы на одну из трех категорий: «Правда», «Ложь» и «Частично Правда/Ложь». Эффективность моделей измерялась на основе того, насколько точно они классифицировали материалы по сравнению с независимыми агентствами.
В исследовании были использованы четыре LLM: Chat GPT-3.0 и Chat GPT-4.0 от Open AI, Bard/LaMDA от Google и Bing AI от Microsoft. Ученый дал этим моделям одни и те же новостные материалы, которые были предварительно проверены, и затем сравнил способность определять достоверность информации.
— Кевин Матте Карамансьон.
Исследователь подчеркнул, что планирует продолжать тестирования, изучать новые LLM и взаимодействие между когнитивными способностями человека и технологией ИИ в области проверки фактов из СМИ.
Последние исследования, оценивающие LLM, в основном тестировали их способность создавать хорошо написанные тексты: эссе, документы или, к примеру, эффективный компьютерный код. Но помимо этого языковые модели потенциально могут помочь людям с решением проблемы дезинформации в СМИ.
Кевин Матте Карамансьон, исследователь из Университета Висконсин в Стаут, провел исследование, оценивающее способность самых известных больших языковых моделей определять, является ли новость правдивой или фальшивой. Результаты его работы могут способствовать будущему использованию LLM для борьбы с дезинформацией в интернете.
Вдохновением для моей последней статьи послужила необходимость понять возможности и ограничения различных LLM в борьбе с дезинформацией. Цель работы — тщательно проверить умение этих моделей различать факты от вымысла, используя контролируемую симуляцию и проверенные факты в качестве примера.
— Кевин Матте Карамансьон
Исследователи оценили производительность больших языковых моделей, используя тестовый набор из 100 проверенных фактов новостных материалов от независимых факт-чекеров. Затем они представили каждый из этих новостных материалов моделям в контролируемых условиях, а после классифицировали их ответы на одну из трех категорий: «Правда», «Ложь» и «Частично Правда/Ложь». Эффективность моделей измерялась на основе того, насколько точно они классифицировали материалы по сравнению с независимыми агентствами.
В исследовании были использованы четыре LLM: Chat GPT-3.0 и Chat GPT-4.0 от Open AI, Bard/LaMDA от Google и Bing AI от Microsoft. Ученый дал этим моделям одни и те же новостные материалы, которые были предварительно проверены, и затем сравнил способность определять достоверность информации.
Мы провели сравнительную оценку основных LLM на предмет способности различать правду от обмана. Было обнаружено, что Chat GPT-4.0 от OpenAI превосходит аналоги. Тем не менее, все языковые модели гораздо хуже людей в факт-чекинге, что подчеркивает незаменимость когнитивных способностей человека. Эти результаты могут привести к развитию возможностей ИИ в области проверки фактов при обеспечении сбалансированной, симбиотической интеграции с навыками человека.
— Кевин Матте Карамансьон.
Исследователь подчеркнул, что планирует продолжать тестирования, изучать новые LLM и взаимодействие между когнитивными способностями человека и технологией ИИ в области проверки фактов из СМИ.
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Ящик Пандоры открыт: ИИ-копия погибшего… выступила в Аризоне на суде
После этого убийца получил максимальный срок. Почему это крайне опасный прецедент?...
Ловцы тепла: археологи рассказали, как древние люди сумели пережить жуткое похолодание
Цунами высотой 20 метров обрушилось на Европу, а потом настала зима длиной в 200 дней в году....
Не НЛО, не спутник: почему правительство Колумбии так хочет заполучить этот объект?
Эксперты говорят, что это одна из самых больших сенсаций за последнее время....
В 12350 году до н.э. на Земле произошел настоящий апокалипсис
Если бы эта солнечная буря случилась сейчас, то количество жертв составило бы сотни миллионов человек....
Ученые практически коснулись марсианской воды
Новейшее исследование открывает сенсационные подробности....
Ученые хотят выращивать запасные человеческие тела
Биологи обещают, что не будут включать сознание в «запчастях»....