利用LLM對抗不實資訊(disinformation)：以Agent嘗試自動化偵測

Kevin Tseng

專注於資訊操作(IO)的研究者，曾於資策會研究PTT上的異常操弄，開發辨識協同行為的模型，也任職過研究資訊操作的組織，帶領分析師於俄烏戰爭調查中文環境的異常行為，目前於政大在職碩士研究LLM自動化偵測IO的題目。我也樂於參與社群活動，曾於PyData Taipei演講，並在台灣資料科學社群(TWDS)擔任過導師與講者。

摘要

不實資訊(disinformation)已滲入我們的資訊環境，在2024年的總統選舉期間當然也沒有缺席，我會透過這個案例，說明面對這種威脅，如何透過Python開發不實資訊偵測的工具。本演講將聚焦如何運用Python，結合大型語言模型(LLM)和分析不實資訊的DISARM框架，建立可持續更新的自動化偵測流程。我將分享使用Python進行資料蒐集、處理與代理人(agent)來協助分析，並藉助LangChain架構串起整個流程。

說明

地點

時間

第二天 • 05:45-06:30 (UTC)

語言

中文演講/英文投影片

層級

中階

分類

資訊安全