[4R1-OS-8a] AIとデモクラシー

[4R1-OS-8a-01] 大規模言語モデルに基づくマルチエージェント事実検証手法

〇ト イッカン¹、伊藤 孝行¹ (1. 京都大学)

キーワード：マルチエージェントシステム、事実検証、大規模言語モデル

噂や誤った情報は、誤解を招く方向を通じてソーシャルネットワーキングサービス (SNS) やオンラインのディスカッションに影響を与えるため、事実検証は重要な課題である。 一方、大規模言語モデル (LLM) の性能向上以来、LLM を使用したファクトチェックの人気が高まっている。 しかし、既存手法には次のような問題がある。 1) 単一の情報源が信頼できると想定されている。 2) 提供された情報に基づいて LLM が行った判断結果は、常に完全に信頼できるものと見なされる。 3) SNS 上のテキストは複雑であるため、バイナリの分類タスクだけでは不十分である。
そこで、複数のエージェントを実装したマルチエージェントファクトチェック（MAFC）と呼ばれるフレームワークと、テキストの信頼性を評価するための独自のメカニズムを提案する。 提案するフレームワークは、いくつかの比較実験を通じてテストされた。最後に、定義基準やデータセット作成など、ファクトチェック分野に存在する課題と障害について説明した。