허위 정보, 조작된 정보, 고의로 오해를 불러일으키는 정보를 전달하거나 포함하는 뉴스로 정의되는 가짜 뉴스는 인쇄기가 출현한 초기부터 존재했습니다. 가짜 뉴스와 허위 정보가 온라인에서 빠르게 확산되는 것은 대중을 기만하는 것일 뿐만 아니라 사회, 정치, 경제, 문화에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다:
- 언론에 대한 불신 조장
- 민주적 절차 훼손
- 허위 또는 신뢰할 수 없는 과학 확산(예: 백신 반대 운동)
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전으로 가짜 뉴스를 생성하고 공유하는 도구 개발이 더욱 쉬워졌습니다. 초기 사례에는 가짜 뉴스 확산의 초기 단계를 강화하는 고급 소셜 봇과 자동화된 계정이 포함됩니다. 일반적으로 대중이 그러한 계정이 사람인지 봇인지 판단하는 것은 쉽지 않습니다. 또한 소셜 봇은 불법 도구가 아니며 많은 기업이 마케팅 전략의 일환으로 이를 합법적으로 구매합니다. 따라서 소셜봇의 사용을 체계적으로 억제하는 것은 쉽지 않습니다.
생성 AI 분야의 최근 발견을 통해 LLM(대형 언어 모델)의 도움으로 전례 없는 속도로 텍스트 콘텐츠를 생성할 수 있게 되었습니다. LLM은 1억 개가 넘는 매개변수를 갖춘 생성적 AI 텍스트 모델이며, 고품질 텍스트 합성을 촉진합니다.
이 게시물에서는 LLM을 사용하여 가짜 뉴스 탐지라는 널리 퍼진 문제를 해결하는 방법을 살펴봅니다. 특히 다음과 같은 향상된 프롬프트 기술이 있는 경우 LLM이 이 작업을 위해 충분히 발전된 것을 제안합니다. 생각의 사슬 및 반응 정보 검색 도구와 함께 사용됩니다.
우리는 이를 생성하여 설명합니다. 랭체인 뉴스가 제공되면 자연어를 사용하여 기사가 사실인지 가짜인지 사용자에게 알려주는 애플리케이션입니다. 솔루션은 또한 다음을 사용합니다. 아마존 기반암, Amazon 및 타사 모델 제공업체의 기반 모델(FM)을 다음을 통해 액세스할 수 있게 해주는 완전관리형 서비스입니다. AWS 관리 콘솔 그리고 API.
LLM과 가짜 뉴스
가짜 뉴스 현상은 인터넷, 특히 소셜 미디어의 출현과 함께 급속도로 진화하기 시작했습니다.Nielsen et al., 2017). 소셜 미디어에서는 가짜 뉴스가 사용자 네트워크에서 빠르게 공유되어 대중이 잘못된 집단적 의견을 형성하게 만들 수 있습니다. 또한, 사람들은 가짜 뉴스가 자신의 개인적 규범에 부합하는 경우 내용의 사실성을 무시하고 충동적으로 가짜 뉴스를 전파하는 경우가 많습니다(Tsipurskyet al. 2018). 사회과학 분야의 연구에서는 인지 편향(확증 편향, 밴드왜건 효과, 선택 지지 편향)이 가짜 뉴스 생성과 소비 측면에서 비합리적인 결정을 내리는 가장 중요한 요인 중 하나라고 제시했습니다.Kim 외, 2021). 이는 또한 뉴스 소비자가 자신의 신념을 강화하는 방향으로만 정보를 공유하고 소비한다는 것을 의미합니다.
전례 없는 속도로 텍스트와 풍부한 콘텐츠를 생성하는 생성 AI의 힘은 가짜 뉴스 문제를 더욱 악화시킵니다. 언급할 가치가 있는 예로 원본 비디오에 다양한 이미지를 결합하고 다른 비디오를 생성하는 딥페이크 기술이 있습니다. 인간 행위자가 혼합에 가져오는 허위 정보 의도 외에도 LLM은 완전히 새로운 과제를 추가합니다.
- 사실적 오류 – LLM은 교육의 특성과 문장에서 다음 단어를 생성하는 동안 창의력을 발휘할 수 있는 능력으로 인해 사실 오류를 포함할 위험이 높습니다. LLM 훈련은 입력이 불완전한 모델을 반복적으로 제시한 후 공백을 올바르게 채울 때까지 ML 훈련 기술을 사용하여 언어 구조와 언어 기반 세계 모델을 학습하는 방식을 기반으로 합니다. 결과적으로, LLM은 훌륭한 패턴 일치자 및 재결합자("확률론적 앵무새")이지만 논리적 추론이나 수학적 추론이 필요한 여러 가지 간단한 작업에서는 실패하고 답을 환각할 수 있습니다. 또한 온도는 문장에서 다음 단어를 생성할 때 모델의 동작을 제어하는 LLM 입력 매개변수 중 하나입니다. 더 높은 온도를 선택하면 모델은 확률이 낮은 단어를 사용하여 더 무작위적인 응답을 제공합니다.
- 긴 – 생성된 텍스트는 길이가 길고 개별 사실에 대해 명확하게 정의된 세부사항이 부족한 경향이 있습니다.
- 사실 확인 부족 – 텍스트 생성 과정에서 사실 확인에 사용할 수 있는 표준화된 도구가 없습니다.
전반적으로 인간 심리와 AI 시스템의 한계가 결합되면서 온라인에서 가짜 뉴스와 잘못된 정보가 확산되는 완벽한 폭풍이 만들어졌습니다.
솔루션 개요
LLM은 언어 생성, 이해 및 소수 학습 분야에서 뛰어난 능력을 보여주고 있습니다. 그들은 추출된 자연어의 품질과 정확성이 보장되지 않을 수 있는 인터넷의 방대한 텍스트 모음에 대해 훈련을 받았습니다.
이번 포스팅에서는 Chain-of-Thought와 Re-Act(Reasoning and Acting) 프롬프트 접근 방식을 기반으로 가짜 뉴스를 탐지하는 솔루션을 제공합니다. 먼저 두 가지 즉각적인 엔지니어링 기술에 대해 논의한 다음 LangChain과 Amazon Bedrock을 사용하여 구현하는 방법을 보여줍니다.
다음 아키텍처 다이어그램은 가짜 뉴스 탐지기의 솔루션을 간략하게 설명합니다.
우리는 발열 데이터세트 허위, 사실 또는 검증할 수 없는 주장을 나타내는 진술 및 진술에 대한 근거 진실을 포함하는 내용(Thorne J. 등, 2018).
워크플로는 다음 단계로 나눌 수 있습니다.
- 사용자는 진술 중 하나를 선택하여 가짜인지 사실인지 확인합니다.
- 성명과 가짜 뉴스 탐지 작업이 프롬프트에 통합됩니다.
- 프롬프트는 Amazon Bedrock에서 FM을 호출하는 LangChain으로 전달됩니다.
- Amazon Bedrock은 True 또는 False 문과 함께 사용자 요청에 대한 응답을 반환합니다.
이 게시물에서는 Anthropic(anthropic.claude-v2)의 Claude v2 모델을 사용합니다. 클로드 신뢰할 수 있고 해석 가능하며 조종 가능한 AI 시스템을 만드는 Anthropic의 연구를 기반으로 하는 생성적 LLM입니다. 헌법적 AI 및 무해성 훈련과 같은 기술을 사용하여 만들어진 Claude는 사려 깊은 대화, 콘텐츠 생성, 복잡한 추론, 창의성 및 코딩에 탁월합니다. 그러나 Amazon Bedrock과 솔루션 아키텍처를 사용함으로써 우리는 Amazon Bedrock에서 제공하는 다른 FM 중에서 선택할 수 있는 유연성도 갖게 되었습니다. 아마존, AI21랩스, 코어및 안정성.ai.
다음 섹션에서 구현 세부정보를 확인할 수 있습니다. 소스 코드는 다음에서 사용할 수 있습니다. GitHub 저장소.
사전 조건
이 자습서를 위해서는 Linux, Mac 또는 Linux용 Windows 하위 시스템과 AWS 계정에 Python 3.9 이상이 설치된 bash 터미널이 필요합니다.
또한 다음 중 하나를 사용하는 것이 좋습니다. 아마존 세이지 메이커 스튜디오 노트북, AWS 클라우드9 인스턴스 또는 아마존 엘라스틱 컴퓨트 클라우드 (Amazon EC2) 인스턴스.
Amazon Bedrock API를 사용하여 가짜 뉴스 탐지 배포
이 솔루션은 다음을 사용하여 액세스할 수 있는 Amazon Bedrock API를 사용합니다. AWS 명령 줄 인터페이스 (AWS CLI), Python 용 AWS SDK (Boto3)또는 아마존 세이지 메이커 공책. 다음을 참조하세요. Amazon Bedrock 사용 설명서 자세한 내용은. 이 게시물에서는 Python용 AWS SDK를 통해 Amazon Bedrock API를 사용합니다.
Amazon Bedrock API 환경 설정
Amazon Bedrock API 환경을 설정하려면 다음 단계를 완료하십시오.
- 최신 Boto3를 다운로드하거나 업그레이드하세요.
- 다음을 사용하여 AWS 자격 증명을 구성해야 합니다.
aws configure
명령을 내리거나 Boto3 클라이언트에 전달합니다. - 최신 버전 설치 랭체인:
이제 다음 Python 셸 스크립트를 사용하여 설정을 테스트할 수 있습니다. 스크립트는 Boto3를 사용하여 Amazon Bedrock 클라이언트를 인스턴스화합니다. 다음으로, 우리는 list_foundation_models
사용할 수 있는 기초 모델 목록을 가져오는 API입니다.
이전 명령을 성공적으로 실행한 후 Amazon Bedrock에서 FM 목록을 가져와야 합니다.
신속한 체인 솔루션으로서의 LangChain
특정 문장에 대한 가짜 뉴스를 탐지하기 위해 우리는 제로샷 사고 연쇄 추론 프로세스(Wei J. 외, 2022) 이는 다음 단계로 구성됩니다.
- 처음에 모델은 제시된 뉴스에 대한 설명을 작성하려고 시도합니다.
- 모델은 주장의 주요 항목 목록을 생성합니다.
- 각 주장에 대해 모델은 주장이 참인지 거짓인지를 결정합니다. 이 방법론을 사용하면 모델은 내부 지식(사전 학습 단계에서 계산된 가중치)에만 의존하여 판정에 도달합니다. 현재 정보는 외부 데이터에 대해 확인되지 않습니다.
- 사실이 주어지면 모델은 프롬프트의 주어진 명령문에 대해 TRUE 또는 FALSE로 대답합니다.
이러한 단계를 달성하기 위해 우리는 언어 모델로 구동되는 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크인 LangChain을 사용합니다. 이 프레임워크를 사용하면 다양한 구성 요소를 함께 연결하여 FM을 강화하여 고급 사용 사례를 만들 수 있습니다. 이 솔루션에서는 내장된 단순순차체인 LangChain에서 간단한 순차 체인을 생성합니다. 이는 한 체인의 출력을 가져와 다른 체인의 입력으로 사용할 수 있기 때문에 매우 유용합니다.
Amazon Bedrock은 LangChain과 통합되어 있으므로 다음을 전달하여 인스턴스화하기만 하면 됩니다. model_id
Amazon Bedrock 객체를 인스턴스화할 때. 필요한 경우 모델 추론 매개변수는 다음을 통해 제공될 수 있습니다. model_kwargs
다음과 같은 주장:
- 최대토큰수 – 생성된 응답의 최대 토큰 수
- 정지시퀀스 – 모델에서 사용하는 정지 시퀀스
- 온도 – 0~1 사이의 값으로, 0이 가장 결정적이고 1이 가장 창의적입니다.
- 상단 – 0~1 사이의 값으로, 잠재적인 선택 가능성에 따라 토큰의 선택을 제어하는 데 사용됩니다.
Amazon Bedrock 기본 모델을 처음 사용하는 경우, 다음 페이지의 모델 목록에서 선택하여 모델에 대한 액세스를 요청해야 합니다. 모델 액세스 Amazon Bedrock 콘솔의 페이지(이 경우 Anthropic의 clude-v2)입니다.
다음 함수는 가짜 뉴스를 탐지하기 위해 앞서 언급한 Chain-of-Thought 프롬프트 체인을 정의합니다. 이 함수는 Amazon Bedrock 객체(llm)와 사용자 프롬프트(q)를 인수로 사용합니다. 랭체인의 프롬프트 템플릿 여기서 기능은 프롬프트 생성을 위한 레시피를 사전 정의하는 데 사용됩니다.
다음 코드는 앞서 정의한 함수를 호출하고 답변을 제공합니다. 성명서는 TRUE
or FALSE
. TRUE
제공된 진술에 정확한 사실이 포함되어 있음을 의미합니다. FALSE
진술에 잘못된 사실이 하나 이상 포함되어 있다는 의미입니다.
명령문 및 모델 응답의 예는 다음 출력에 제공됩니다.
ReAct 및 도구
앞의 예에서 모델은 해당 문이 거짓임을 올바르게 식별했습니다. 그러나 쿼리를 다시 제출하면 모델이 사실의 정확성을 구별할 수 없음을 보여줍니다. 모델에는 자체 교육 메모리를 넘어서는 진술의 진실성을 확인하는 도구가 없으므로 동일한 프롬프트를 후속으로 실행하면 가짜 진술을 사실로 잘못 표시할 수 있습니다. 다음 코드에서는 동일한 예제를 다르게 실행합니다.
진실성을 보장하는 한 가지 기술은 ReAct입니다. 리액트(Yao S. 외, 2023)는 에이전트의 행동 공간으로 기초 모델을 강화하는 신속한 기술입니다. 이 게시물과 ReAct 문서에서 작업 공간은 간단한 Wikipedia 웹 API의 검색, 조회 및 완료 작업을 사용하여 정보 검색을 구현합니다.
Chain-of-Thought와 비교하여 ReAct를 사용하는 이유는 외부 지식 검색을 사용하여 기반 모델을 강화하여 특정 뉴스가 가짜인지 사실인지 감지하는 것입니다.
이번 포스팅에서는 에이전트를 통해 LangChain의 ReAct 구현을 사용합니다. ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. 이전 함수를 수정하여 ReAct를 구현하고 에서 load_tools 함수를 사용하여 Wikipedia를 사용합니다. 랭체인.에이전트.
또한 Wikipedia 패키지를 설치해야 합니다.
!pip install Wikipedia
아래는 새로운 코드입니다:
다음은 이전에 사용된 것과 동일한 명령문을 사용한 이전 함수의 출력입니다.
정리
비용을 절약하려면 튜토리얼의 일부로 배포한 모든 리소스를 삭제하세요. AWS Cloud9 또는 EC2 인스턴스를 시작한 경우 콘솔이나 AWS CLI를 사용하여 삭제할 수 있습니다. 마찬가지로 SageMaker 콘솔을 통해 생성한 SageMaker 노트북을 삭제할 수 있습니다.
제한 사항 및 관련 작업
가짜 뉴스 탐지 분야는 과학계에서 활발히 연구되고 있습니다. 이 게시물에서는 Chain-of-Thought 및 ReAct 기술을 사용했으며 기술을 평가할 때 프롬프트 기술 분류의 정확성(주어진 진술이 참인지 거짓인지)에만 중점을 두었습니다. 따라서 우리는 응답 속도와 같은 다른 중요한 측면을 고려하지 않았으며 Wikipedia 이외의 추가 지식 기반 소스로 솔루션을 확장하지 않았습니다.
이 게시물은 Chain-of-Thought와 ReAct라는 두 가지 기술에 중점을 두었지만 LLM이 가짜 뉴스를 감지, 제거 또는 완화할 수 있는 방법을 광범위한 연구에서 살펴보았습니다. Lee et al. 마스킹된 토큰이 실제로 언어 모델에 인코딩된 지식을 사용하는지 확인하기 위해 NER(명명된 엔터티 인식)를 사용하여 명명된 엔터티를 마스킹하는 인코더-디코더 모델의 사용을 제안했습니다. Chern 외. 사고 사슬 원리를 사용하여 프롬프트에서 주장을 추출하고 결과적으로 주장과 관련된 증거를 수집하는 FacTool을 개발했습니다. 그런 다음 LLM은 검색된 증거 목록을 바탕으로 주장의 사실성을 판단합니다. Du E. et al. 여러 LLM이 공통의 최종 답변에 도달하기 위해 여러 라운드에 걸쳐 개별 답변과 추론 프로세스를 제안하고 토론하는 보완적인 접근 방식을 제시합니다.
문헌에 따르면, LLM이 외부 지식과 다중 에이전트 대화 기능으로 강화될 때 가짜 뉴스 탐지에 있어 LLM의 효율성이 증가한다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 여러 모델 호출 및 상호 작용, 더 긴 프롬프트 및 긴 네트워크 계층 호출이 필요하기 때문에 계산이 더 복잡합니다. 궁극적으로 이러한 복잡성은 전체 비용의 증가로 이어집니다. 유사한 솔루션을 프로덕션 환경에 배포하기 전에 비용 대비 성능 비율을 평가하는 것이 좋습니다.
결론
이 게시물에서 우리는 오늘날 우리 사회의 주요 과제 중 하나인 가짜 뉴스 문제를 해결하기 위해 LLM을 사용하는 방법을 탐구했습니다. 우리는 가짜 뉴스가 대중 정서를 흔들고 사회적 혼란을 야기할 수 있는 잠재력을 강조하면서 직면한 문제를 설명하는 것부터 시작했습니다.
그런 다음 상당한 양의 데이터를 학습하는 고급 AI 모델인 LLM의 개념을 소개했습니다. 이러한 광범위한 훈련을 통해 이러한 모델은 언어에 대한 인상적인 이해력을 자랑하며 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이러한 역량을 통해 우리는 생각의 사슬(Chain-of-Thought)과 ReAct라는 두 가지 프롬프트 기술을 사용하여 가짜 뉴스와의 전쟁에서 LLM을 어떻게 활용할 수 있는지 시연했습니다.
우리는 LLM이 방대한 양의 텍스트를 신속하게 처리하고 분석하는 능력을 바탕으로 어떻게 비교할 수 없는 규모로 사실 확인 서비스를 촉진할 수 있는지 강조했습니다. 실시간 분석의 이러한 잠재력은 가짜 뉴스의 조기 탐지 및 억제로 이어질 수 있습니다. 우리는 문장이 주어지면 자연어를 사용하여 기사가 사실인지 가짜인지를 사용자에게 강조하는 Python 스크립트를 생성하여 이를 설명했습니다.
우리는 현재 접근 방식의 한계를 강조하며 결론을 내렸고, 올바른 보호 장치와 지속적인 개선을 통해 LLM이 가짜 뉴스에 맞서 싸우는 데 없어서는 안 될 도구가 될 수 있다는 점을 강조하면서 희망적인 말로 마무리했습니다.
우리는 당신의 의견을 듣고 싶습니다. 의견 섹션에서 귀하의 생각을 알려주시거나 다음 문제 포럼을 사용하십시오. GitHub 저장소.
면책조항: 이 게시물에 제공된 코드는 교육 및 실험 목적으로만 사용됩니다. 실제 생산 시스템에서 가짜 뉴스나 잘못된 정보를 탐지하는 데 의존해서는 안 됩니다. 이 코드를 사용한 가짜 뉴스 탐지의 정확성이나 완전성은 보장되지 않습니다. 사용자는 민감한 응용 프로그램에서 이러한 기술을 사용하기 전에 주의를 기울이고 실사를 수행해야 합니다.
Amazon Bedrock을 시작하려면 다음을 방문하십시오. 아마존 베드락 콘솔.
저자 소개
아나마리아 토도르 덴마크 코펜하겐에 본사를 둔 수석 솔루션 설계자입니다. 그녀는 4살 때 처음으로 컴퓨터를 봤고 그 이후로 컴퓨터 과학, 비디오 게임, 엔지니어링을 결코 놓지 않았습니다. 그녀는 게임 및 광고 산업에 중점을 두고 덴마크의 여러 회사에서 프리랜서, 풀 스택 개발자, 데이터 엔지니어, 기술 리드, CTO에 이르기까지 다양한 기술 역할을 수행했습니다. 그녀는 3년 넘게 AWS에서 근무하며 주로 생명 과학과 AI/ML에 중점을 두고 수석 솔루션 아키텍트로 일했습니다. Anamaria는 응용 공학 및 컴퓨터 과학 학사, 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며 10년 이상의 AWS 경험을 보유하고 있습니다. 그녀는 일하지 않거나 비디오 게임을 하지 않을 때 소녀와 여성 전문가들이 기술을 통해 자신의 길을 이해하고 찾을 수 있도록 지도하고 있습니다.
마르셀 카스트로 노르웨이 오슬로에 본사를 둔 수석 솔루션 설계자입니다. Marcel은 자신의 역할을 통해 고객이 클라우드에 최적화된 인프라의 아키텍처, 설계 및 개발을 돕습니다. 그는 생성 AI 여정에서 EMEA 고객을 유도하고 지원한다는 목표를 갖고 있는 AWS Generative AI Ambassador 팀의 일원입니다. 그는 스웨덴에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했고, 브라질에서 전기 공학 및 통신 석사 및 학사 학위를 취득했습니다.
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