[4J1-GS-5] エージェント：

[4J1-GS-5-02] 偽情報を防ぐためのPrebunking手法に基づく集団免疫効果：LLMマルチエージェントシミュレーションによる検証

〇三好 和樹¹、伊藤 孝行¹ (1. 京都大学大学院情報学研究科)

キーワード：偽情報、マルチエージェントシステム、プレバンキング

偽情報に基づく社会的意思決定のリスクが高まるなか，事前に偽情報に関する情報を示すことで偽情報への判断能力を高める"Prebunking"が注目されている．しかし，既存の偽情報研究では，実際の共有行動の減少や，SNS以外を含む多様なチャネルにおける偽情報伝播を考慮した分析が十分に行われていない．本研究ではLLMを用いたマルチエージェントシミュレーションを用いてPrebunkingが偽情報の共有行動および集団免疫を形成するために必要な他者への指摘行動に与える影響を検証した．結果，Prebunkingは偽情報の共有行動を有意に減少させ，議論における偽情報拡散を抑制できることを示した．また，他者が共有した偽情報を指摘する行動はファクトベース手法でのみ顕著に増加し，テクニックベース手法ではレトリックが共有過程で失われるケースが多く，偽情報を指摘しにくい状況が生じることが明らかになった．