生成式AI與數位生態系統韌性：主動生命週期調查

這篇學術論文提出了一個基於生命週期的綜合調查，探討生成式AI對數位生態系統韌性的影響。論文指出，對抗性合成內容的蔓延正使傳統的反應式偵測方法失效，因此轉向主動偵測新興虛假敘事的典範。研究採用統一的生命週期分類法，結合C5互動模型（上下文、原因、內容、放大循環、後果），整合了機器學習和社會科學的不同研究流。論文調查了先進技術，如協調不真實行為分析、流行病學建模和霍克斯過程，以區分合成放大與真實流量的傳播模式。此外，它系統回顧了在C5模型不同階段的主動偵測方法，包括高維嵌入空間的異常偵測、多層圖上的非監督協調偵測，以及智能AI系統。最後，論文討論了生成式AI帶來的挑戰，例如追蹤快速變化的威脅和多層次分佈漂移，並提出了一個未來研究議程，專注於偵測異常群體和構建預測性與韌性系統。這項研究為建設更韌性的資訊生態系統提供了全面的基礎和指導。