要約
フェイクニュースは私たちの社会に大きな影響を与えます。
それらは消費者、有権者、その他多くの社会集団に影響を与えます。
フェイク ニュースは何世紀にもわたって存在しますが、生成 AI はフェイク ニュースを新たなレベルに引き上げます。
個別にターゲットを絞った高品質のフェイクニュースの大量作成を自動化できるようになりました。
その一方で、Generative AI はフェイク ニュースの検出にも役立ちます。
どちらの分野も若いですが、急速に発展しています。
この調査は、2024 年のフェイク ニュースの検出と作成のための生成 AI の研究と実用化の包括的な調査を提供します。構造化文献調査のアプローチに従って、この論文では、次のトピック クラスターにおける現在の結果を統合しています。1) 実現するテクノロジー、2) テクノロジーの作成
フェイクニュース、3) 最も関連性の高い流通チャネルとしてのケーススタディソーシャルメディア、4) フェイクニュースの検出、5) 今後のテクノロジーとしてのディープフェイク。
この記事では、現在の課題と未解決の問題も特定します。
要約(オリジナル)
Fake news significantly influence our society. They impact consumers, voters, and many other societal groups. While Fake News exist for a centuries, Generative AI brings fake news on a new level. It is now possible to automate the creation of masses of high-quality individually targeted Fake News. On the other end, Generative AI can also help detecting Fake News. Both fields are young but developing fast. This survey provides a comprehensive examination of the research and practical use of Generative AI for Fake News detection and creation in 2024. Following the Structured Literature Survey approach, the paper synthesizes current results in the following topic clusters 1) enabling technologies, 2) creation of Fake News, 3) case study social media as most relevant distribution channel, 4) detection of Fake News, and 5) deepfakes as upcoming technology. The article also identifies current challenges and open issues.
arxiv情報
| 著者 | Alexander Loth,Martin Kappes,Marc-Oliver Pahl |
| 発行日 | 2024-12-27 11:31:01+00:00 |
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