本期为
TechBeat人工智能社区
第
652
期
线上Talk。
北京时间
12
月26日
(周四)20:00,
伊利诺伊理工学院博士生
陈灿宇
的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!
他与大家分享的主题
是:
“
大模型时代的虚假信息危机 - 挑战和机遇
”
,
届时他将
深入探讨大模型时代抵御虚假信息的挑战与机遇,提供最新见解和未来应对策略
。
长按识别二维码,一键预约TALK!
在大模型驱动的人工智能时代,虚假信息危机正在加剧,威胁着信息生态系统和公众信任。大语言模型(LLMs)的强大生成能力,不仅可能无意中制造大量幻觉信息,还可能被恶意利用生成虚假新闻和谣言。本次报告将深入探讨大模型时代抵御虚假信息的挑战与机遇,提供最新见解和未来应对策略。
1. 应对大模型时代的虚假信息危机的整体图景,包括新的挑战和机遇[1]
2. 近期在探索 [2,3] 和抵御 [4] LLM虚假信息风险方面的研究进展
- 在第一项研究中 [2],我们验证了LLM在现实中生成虚假信息的潜在方式,并通过实证研究和用户实验揭示了检测LLM生成的虚假信息的难度。
- 在第二项研究中 [3],我们探讨了通过知识编辑技术向LLM注入虚假信息的风险,展示了利用LLM本身作为新型传播工具散布虚假信息的可能性。
- 在第三项研究中 [4],我们深入研究了使用知识编辑方法修正LLM幻觉的潜力与局限性。
3. 展望应对大模型时代的虚假信息危机的未来研究方向
Talk·预习资料
▼
项目名称:
Combating misinformation in the age of LLMs: Opportunities and challenges
论文链接:
http://doi.org/10.1002/aaai.12188
论文链接:
https://openreview.net/forum?id=ccxD4mtkTU
论文链接:
https://arxiv.org/abs/2407.20224
论文链接:
https://arxiv.org/abs/2410.16251
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陈灿宇,是伊利诺伊理工学院计算机科学博士四年级学生。研究重点是构建真实、安全、负责任的大语言模型,并将其应用于社会计算和医疗领域。发起并领导了一个名为“LLMs Meet Misinformation”的项目,旨在应对大语言模型时代的虚假信息挑战。在包括ICLR、NeurIPS、EMNLP和WWW在内的顶级会议上发表了多篇论文,并获得了多项奖项,如2024年Sigma Xi Student Research Award,2023年NeurIPS ICBINB Workshop的Didactic Paper Award,以及2024年AGI Leap Summit的Spotlight Research。
个人主页:
https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=14547