MegaFake：基于大型语言模型生成的机器生成假新闻理论驱动数据集
计算与语言
2026-04-14 v4 人工智能
摘要
假新闻通过误导个人、组织乃至政府而影响决策过程。大型语言模型（LLM）作为生成式 AI 的一部分，能够以规模化方式生成高度令人信服的假新闻，这对在线信息完整性构成严重威胁。因此，理解 LLM 生成的假新闻背后的动机和机制对于有效检测和治理至关重要。本研究开发了 LLM-Fake Theory，即一种将各种社会心理理论整合以解释机器生成欺骗的理论框架。围绕该框架，我们设计了一个创新的提示工程管道，用于自动化生成假新闻，无需人工标注。利用该管道，我们创建了一个以 FakeNewsNet 为基础的机器生成假新闻数据集，称为 MegaFake。通过对 MegaFake 的大量实验，我们推进了对人机欺骗机制的理论理解以及在 LLM 时代的假新闻检测实用方法。
关键词
引用
@article{arxiv.2408.11871,
title = {MegaFake: A Theory-Driven Dataset of Fake News Generated by Large Language Models},
author = {Lionel Z. Wang and Ka Chung Ng and Yiming Ma and Wenqi Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.11871},
year = {2026}
}
备注
Decision Support Systems