deception | BriefGPT - AI 论文速递

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数字欺骗视角下自然语言生成进展综述
本文主要探讨自然语言生成器 (NLG) 领域包括方法、评估、任务等方面的相关研究，并特别关注了 NLG 被恶意利用的潜在危险，以及存在的偏见风险。
PDF2 years ago
人类启发式在 AI 语言生成中的局限性
人类对 AI 产生的虚假言论的辨别能力不足，该文讨论了造成这一现象的原因，并提出了解决方案。
PDF2 years ago
机器学习软件测试
讨论机器学习的软件测试以确保其正确性和可靠性，尤其是在安全关键应用中存在欺骗和错误等挑战，探讨六个关键挑战领域及其局限，提出继续研究方向。
PDF2 years ago
线性二次控制的强化学习易受成本操纵攻击
本研究研究了通过操纵成本信号来欺骗线性二次高斯代理，并提出了一种攻击模型，其中攻击者旨在通过故意篡改成本参数来误导代理学习 “恶意” 策略。我们展示了在两种类型的 LQG 学习者上的敌对操纵，并证明了只需对成本数据进行 2.296％的篡改，
PDF2 years ago
MM十年社交机器人检测
本文对社交媒体聊天机器人检测的第一个十年进行了概述，分析了该领域的主要趋势和取得的主要成果，并提出了可能的创新方法以对抗欺骗和操纵。
PDF4 years ago
社交媒体和新闻文章中虚假信息的情感分析
通过情感分析比较真假新闻的语言使用，并考虑了社交媒体和在线新闻来源的虚假信息类型（宣传、谣言、点击草率和讽刺）; 我们的实验表明，虚假信息在每种类型中都具有不同的情感模式，情感在欺骗读者方面发挥了关键作用；基于此，我们提出了一个采用情感注
PDF5 years ago
关于单变量边缘分布算法对欺骗的局限性及双变量 EDAs 的帮助
我们引入了一个名为欺骗性领先块（DLB）的新基准问题，通过它来严格研究单变量边际分布算法（UMDA）在存在遗传上下文和欺骗的情况下的运行时间。我们展示了简单的进化算法（EA）优于 UMDA，除非选择压力 $\mu/\lambda$ 极高，其
PDF5 years ago
EMNLP使用注意力机制和语言特征的讽刺新闻检测和分析
该研究通过引入神经网络和关注机制，考虑段落级别的语言特征来有效识别讽刺新闻，揭示重要的特征在不同级别的作用差异。
PDF7 years ago
WWW在线评论群体中欺骗行为的估计
该论文基于经济信号理论和生成模型探讨了消费者在线评论中的虚假内容，通过对六个知名在线旅游评论社区的分析表明了不同社区虚假评论的增长率不同，并且提出了一些方法可以有效地减少虚假评论的存在。
PDF12 years ago