כתבה
arXiv cs.AI ·
יחידות שפה רב-מודאליות יכולות ליצור ולזהות חדשות כזב ברשתות חברתיות
Can Multimodal Large Language Models Generate and Detect Multimodal Social Media Fake News?
חוקרים בדקו האם יחידות שפה רב-מודאליות יכולות ליצור חדשות כזב משכנעות ולזהות אותן. הם פיתחו מסגרת רב-סוכנית ליצירת פוסטים מזויפים ובדקו 16 מודלים שונים, כולל LLaMA, ומצאו שרובם אינם מסוגלים לזהות חדשות כזב ברמה אנושית.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.35809v1 Announce Type: cross Abstract: The rapid advancement of generative AI raises concerns about the misuse of Multimodal LLMs (MLLMs) for large-scale disinformation campaigns on social media. Despite existing research on textual disinformation, a fundamental question remains unanswered: can MLLMs be exploited to fabricate realistic multimodal fake news, and can they reliably detect it? We introduce a multi-agent framework in which a story agent, an image agent, and a critic agent collaborate to produce fake social media posts that plausibly counter true news. We apply the framework to generate over 9,000 paired multimodal news posts across science, health, and entertainment domains, and benchmark 16 open- and closed-source MLLMs for automated detection. We find that most mod
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית