Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.698-700
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on Deep Learning-Based Detection of AI-Generated News

딥러닝 기반 인공지능 생성 뉴스 탐지

  • Ye-Hun Chang (Dept. of Data Science.Artificial Intelligence, Sogang University)
  • 장예훈 (서강대학교 데이터사이언스.인공지능 학과)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

생성형 인공지능의 발전으로 AI기자가 작성한 기사가 점차 증가될 것으로 전망되고 있다. 시간 절약, 경제성 등의 장점에도 불구하고 인공지능이 작성한 뉴스 내 허위정보 등으로 혼란이 사회적 문제로 제기되고, 이를 악용한 가짜뉴스 생성의 우려에 따라 구축모델의 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 실제 기사와 AI 작성 기사를 KoBART, KoELECTRA 모델과 두 모델을 앙상블한 모델에 적용시켰고, 그 결과 KoBART 모델의 Accuracy가 0.9995로 가장 높은 지표를 보였다.

Keywords

Acknowledgement

이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국지능정보사회진흥원의 지원을 받아 구축된 "뉴스 기사 기계독해 데이터"를 활용하여 수행된 연구입니다. 본 연구에 활용된 데이터는 AI 허브(aihub.or.kr)에서 다운로드 받으실 수 있습니다.

References

  1. 전용철, A'I기자가 작성한 뉴스 기사가 뉴스 신뢰도에 미치는 영향:인간 기자와 AI기자의 비교 실험을 중심으로", 한국콘텐츠학회논문지, 제24권, 제3호, pp168-pp179
  2. 변종국.남혜정, ""해리슨이 총에 맞았다"...머스크표 AI '그록', 잘못된 기사 작성 논란", 동아일보, 2024.07.18.
  3. 이국성, "Glove를 이용한 가짜 뉴스, 진짜 뉴스기사 판별 개선에 대한 연구", 석사학위논문, 남서울대학교, 2021
  4. 이동호 등 7명, "딥러닝 기법을 이용한 가짜 뉴스 탐지", 한국정보처리학회 학술대회논문집, 25권1호, pp384-pp387
  5. 강주영.송민, "한국어 가짜 구매후기 생성과 탐지 성능 평가", 지능정보연구 제30권 제2호, pp313-pp328
  6. KoBART 모델 관련 Github, https://github.com/SKT-AI/KoBART
  7. KoELECTRA 모델 관련 Github, https://github.com/monologg/KoELECTRA