AI生成的劝说是否可被检测？劝说性基准与AI与人类语言学差异
计算与语言
2026-04-22 v2
摘要
大型语言模型（LLMs）可以生成高度有说服力的文本，这引发了关于其被用于宣传、操纵及其他有害目的的担忧。这导致我们提出核心问题：LLM生成的劝说是否比人类撰写的劝说更难自动检测？为此，我们对可控生成方法进行了分类，以产生有说服力的内容，并引入了覆盖英语、德语、波兰语、意大利语、法语和俄语六种语言的Persuaficial高质量多语言基准。使用该基准，我们进行了大量实证评估，比较了人类撰写的和LLM生成的有说服力文本。我们发现，尽管明显有说服力的LLM生成文本比人类撰写的文本更容易被检测，但细微的LLM生成劝说持续降低自动检测性能。除了检测性能，我们提供了首个全面地对比人类和LLM生成的有说服力文本的语言学分析，为指导更可解释和更稳健的检测工具的开发提供了见解。
引用
@article{arxiv.2601.04925,
title = {Can AI-Generated Persuasion Be Detected? Persuaficial Benchmark and AI vs. Human Linguistic Differences},
author = {Arkadiusz Modzelewski and Paweł Golik and Anna Kołos and Giovanni Da San Martino},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.04925},
year = {2026}
}
备注
Accepted to ACL 2026 Main Conference