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## ### 1. 研究背景随着大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的出现，它们在机器翻译、逻辑推理、摘要和复杂问题回答等任务中展现出强大的能力。然而，LLMs生成的内容类似于人类编写的内容，这也带来了一个严重的在线安全和公共信任问题：LLMs可能被用来生成误导性信息。一个基本的研究问题是：LLMs生成的误导性信息是否会比人类编写的误导性信息造成更大的危害？

### 2. 过去方案和缺点以往的研究集中在检测机器生成的文本，但这些方法在精确度和范围上有限。此外，尽管有尝试限制LLMs产生有害、有偏见或无根据的信息，但这些尝试显示出脆弱性，人们可以通过特殊设计的提示来绕过它们。以往的研究要么集中在生成，要么集中在检测，而本研究旨在创建一个包含误导性信息生成、其对下游任务的影响以及潜在对策的综合威胁模型。

### 3. 本文方案和步骤本文首先建立了一个LLMs生成的误导性信息的分类体系，然后分类和验证了使用LLMs生成误导性信息的潜在真实世界方法。然后，通过广泛的实证研究，发现LLMs生成的误导性信息在人类和检测器看来比具有相同语义的人类编写的误导性信息更难检测，这表明它可能具有更多的欺骗性风格，可能造成更大的危害。最后，讨论了我们在对抗LLMs时代的误导性信息和对策方面发现的含义。 ### 4. 本文创新点与贡献 * 建立了一个按类型、领域、来源、意图和错误分类的LLMs生成的误导性信息的分类体系，系统地描述了这一新兴和关键研究主题。 * 首次尝试分类和验证使用LLMs生成误导性信息的潜在真实世界方法，包括幻觉生成、任意误导性信息生成和可控误导性信息生成方法。 * 通过广泛的调查发现，LLMs生成的误导性信息比具有相同语义的人类编写的误导性信息更难被人类和检测器检测到，提供了足够的经验证据来证明LLMs生成的误导性信息可以具有更多的欺骗性风格，可能造成更大的危害。 * 讨论了误导性信息检测器面临的新兴挑战，我们发现的含义对在LLMs时代对抗误导性信息的重要性，通过LLMs的整个生命周期对抗LLMs生成的误导性信息的对策。 ### 5. 本文实验本研究构建了一个名为LLMFake的LLMs生成的误导性信息数据集，并使用不同的LLM生成器和生成策略。通过人类评估者评估LLMs生成的和人类编写的误导性信息的检测难度，并比较了LLMs和人类在检测LLMs生成的误导性信息方面的表现。 ### 6. 实验结论实验结果表明，人类和检测器在检测LLMs生成的误导性信息方面普遍存在困难，尤其是那些通过幻觉新闻生成、完全任意生成和开放性生成方法生成的误导性信息。此外，与人类编写的误导性信息相比，通过改写生成、重写生成和开放性生成方法生成的LLMs误导性信息在人类和检测器看来更难检测。 ### 7. 全文结论本研究通过实证调查发现，LLMs可以被用来生成在无意中或有意地生成误导性信息，并且LLMs生成的误导性信息比具有相同语义的人类编写的误导性信息更难被人类和检测器检测到。这意味着LLMs生成的误导性信息可能具有更多的欺骗性风格，可能造成更大的危害。我们呼吁包括研究人员、政府、平台和公众在内的不同背景的利益相关者共同努力，对抗LLMs生成的误导性信息。 ### 阅读总结本文通过建立一个全面的LLMs生成的误导性信息分类体系，探讨了LLMs在生成误导性信息方面的潜力和挑战。研究表明，LLMs生成的误导性信息在检测难度上可能超过人类编写的误导性信息，从而可能对在线安全和公共信任造成更大的威胁。本文的发现对于理解LLMs的潜在风险、提高公众意识、并为未来的研究和对策提供了重要的启示。